Konuşma tanıma modelleri ve API’leri, sağlık hizmetleri, müşteri hizmetleri, çevrimiçi toplantılar ve eğlence sektörü dahil olmak üzere çeşitli sektörler için uygulamalar oluşturmada çok önemlidir.
Bu tür uygulamalara güç sağlamak için günümüzde mevcut olan birçok seçenek arasında büyük teknoloji sağlayıcıları, açık kaynak modelleri ve özel API sağlayıcıları bulunmaktadır. Bunların her biri, işletmelerin ve geliştiricilerin farklı ihtiyaçlarını karşılayan benzersiz özellikler ve yetenekler sunmaktadır.
Bu aşamada devreye giren teknolojilerden biri de OpenAI Whisper’dır. Peki OpenAI Whisper tam olarak nedir?
OpenAI Whisper Nedir?
Whisper ASR, OpenAI tarafından piyasaya sürülen bir sinir ağıdır. 680.000 saatlik çok dilli ses üzerinde eğitilen model, doğruluğu ve çok dilli yetenekleri nedeniyle açık kaynak toplulukları ve işletmeler arasında oldukça popülerdir.
Yapay zeka transkripsiyonuna veya konuşmadan metne ek olarak, model 99 dilden İngilizceye çeviri yapmaktadır. Whisper ailesi, 39 milyon ila 1,55 milyar parametre arasında değişen beş boyutta mevcut olup geliştiricilerin doğruluk ve işlem süresi arasında uygun dengeyi kurmasına olanak tanır. Whisper’a özel kelime dağarcığı eklenebilir veya ek diller, özel jargon ve daha fazlası için modele ince ayar yapılabilir.
Whisper şu anda hem açık kaynaklı (OSS) bir model hem de bir API olarak mevcuttur.
OpenAI Whisper’ın Temel Özellikleri
- Çok Dilli Destek: 99’dan fazla dili tanıyabilir ve yazıya dökebilir.
- Yüksek Doğruluk: Çeşitli ses koşullarında son teknoloji performans gösterir.
- Açık Kaynak Erişilebilirliği: Geliştiriciler ve araştırmacılar için ücretsiz olarak kullanılabilir.
- Varyasyonlara Dayanıklı: Farklı ses kaliteleri, arka plan gürültüsü ve konuşmacı aksanlarıyla başa çıkabilir.
Whisper’ın sinir ağı inanılmaz derecede çok yönlü olacak şekilde tasarlanmıştır, bu da onu karmaşık konuşma tanıma zorlukları için başvurulacak bir çözüm haline getirir. Transformatör tabanlı mimarisi, çeşitli dilsel bağlamlarda öğrenmesine ve uyum sağlamasına olanak tanıyarak konuşmadan metne alanında yeni bir standart oluşturur.
Bununla birlikte, Whisper etkileyici olsa da, herkese uyan tek bir çözüm değildir. Gerçek zamanlı transkripsiyon, kurumsal düzeyde dağıtım veya özel endüstri gereksinimleri gibi belirli kullanım durumlarına bağlı olarak, alternatif çözümler daha özel avantajlar sunabilir.
OpenAI Whisper Nasıl Çalışır?
OpenAI Whisper, temel olarak yapay zeka sistemlerine bilinçaltı öğrenme yetenekleri aşılayarak, çeşitli veri girdilerinden karmaşık kalıpları, korelasyonları ve bilgileri ayırt etmelerine olanak tanıma yeteneği ile karakterize edilir. Gelişmiş sinir ağı mimarileri ve bilişsel modeller sayesinde OpenAI Whisper, yapay zeka sistemlerinde otonom bilgi edinimi ve adaptasyonu için bir katalizör görevi görür.
OpenAI Whisper’ın operasyonel çerçevesi, çok yönlü veri kaynaklarından örtük bilgi ve kalıpların özümsenmesini kolaylaştıran karmaşık derin öğrenme algoritmalarının ve sinir ağı mimarilerinin entegrasyonunu içerir. Bu uygulama, yapay zeka sistemlerinin bilişsel modellerini öğrenmelerini, uyarlamalarını ve iyileştirmelerini sağlayarak karar verme ve problem çözme kapasitelerini geliştirir.
Whisper Mimarisi Bileşenleri
Whisper modeli öncelikle ses parçalarını işlemek ve bunları metin segmentlerine dönüştürmek için kodlayıcı ve kod çözücü bloklardan oluşur.
Aşağıda bir ses dosyası üzerinde gerçekleştirilen adım adım işleme ve bunun metinsel bir çıktıya nasıl dönüştüğünü inceleyebilirsiniz.
Girdi Segmentasyonu
Whispers çekirdek mimarisi 30 saniyelik ses parçalarını sırayla işlemek üzere tasarlanmıştır. Bu parçalar, log-Mel spektrogramlarına dönüştürüldükleri ön işleme tabi tutulur. Bu spektrogramlar sesin temel akustik özelliklerini yakalayarak konuşma sinyalinin zengin bir temsilini sağlar.
Kodlayıcı Bloğu
Daha sonra kodlanmış log-Mel spektrogramları bir kodlayıcıdan geçirilir. Bu kodlayıcı ses bilgisini işler ve tüm zengin ayrıntıları yakalayan kompakt bir temsil oluşturur.
Kod Çözücü Bloğu
Ardından, kodlanmış temsil bir çözücüye (decoder) aktarılır. Çözücünün temel görevi, kodlanmış ses bilgisine dayanarak karşılık gelen metin altyazılarını tahmin etmektir. Model, dil tanıma, ifade düzeyinde zaman damgaları, çok dilli transkripsiyon ve konuşmadan metne çeviri gibi ek görevleri gerçekleştirmek için özel semboller (special tokens) kullanır.
OpenAI Whisper Uygulamaları
OpenAI Whisper, çeşitli sektörlerde pratik uygulamalara sahiptir ve kullanıcılar için üretkenliği ve erişilebilirliği önemli ölçüde artırır.
1. Transkripsiyon Hizmetleri
Whisper’ın farklı aksanlar ve zorlu ses ortamları konusundaki uzmanlığı, röportajları, podcast’leri ve dersleri doğru transkriptlere dönüştürme otomasyonunu dönüştürmektedir. Çok dilli desteği de farklı dillerdeki değerini artırmaktadır.
2. Sanal Asistanlar
Whisper, modern LLM tabanlı sanal asistanlarda transkripsiyon görevlerine güç sağlayabilir. Gerçek zamanlı performansı, ses kontrollü akıllı ev cihazlarında veya sohbet robotlarında zamanlama ve bilgi alma gibi görevleri yürütmek için verimli konuşma işleme sağlar.
3. Engelliler için Erişilebilirlik Uygulamaları
Whisper, erişilebilirlik özelliklerini geliştirmede ve teknolojiyi engelli bireyler için daha kapsayıcı hale getirmede hayati öneme sahiptir. Ses kontrollü arayüzler, altyazı ve canlı etkinlikler için gerçek zamanlı transkripsiyon sağlayarak Whisper, bilgi ve hizmetlere eşit erişim sağlar.
4. Müşteri Desteği
Whisper, müşteri çağrılarını gerçek zamanlı olarak yazıya dökerek müşteri hizmetlerini ve çağrı merkezi operasyonlarını iyileştirir. Bu, temsilcilerin Whisper transkripsiyonu gerçekleştirirken müşteri ihtiyaçlarını karşılamaya odaklanmasına olanak tanıyarak verimliliği, kalite güvencesini ve uyumluluk izlemesini artırır.
5. Doktor-Hasta Etkileşiminin Yazıya Dökülmesi
Sağlık hizmetlerinde, hasta etkileşimlerinin belgelenmesinde, idari yüklerin azaltılmasında ve doğru tıbbi kayıtların sağlanmasında profesyonellere yardımcı olur. Hasta notlarının oluşturulmasını otomatikleştirerek yapay zeka tabanlı sağlık uygulamalarını daha da güçlendirir.
6. Otomatik İçerik Oluşturma
Whisper, transkripsiyon yoluyla içerik üretimini hızlandırarak içerik oluşturuculara fayda sağlar. Konuşmayı yazıya dökerek ve çevirerek uluslararası iletişimi kolaylaştırır. Ayrıca, araç kullanımı esnasında ortamlarında Whisper eller serbest kontrol sağlayarak güvenliği artırır. Ayrıca, ses verilerini analiz ederek güvenlik ve gözetime yardımcı olur.
OpenAI Whisper’ın Diğer Ses Tanıma Modellerinden Farkı Nedir?
Ses tanıma pazarı, OpenAI Whisper ile rekabet eden sağlam bir alternatif ekosistemi sunmaktadır. Her platform, farklı kullanım durumlarına ve teknik gereksinimlere hitap eden benzersiz güçlü yönler getirir.
| Hizmet | Dil Desteği | Doğruluk Oranı | Fiyat Modeli | En Uygun Kullanım |
| OpenAI Whisper | 99+ dil | %95–98 | Ücretsiz / Açık kaynak | Araştırmalar & Esnek Projeler |
| Google Speech-to-Text | 125+ dil | %90–95 | Dakika başı ücret | Kurumsal & Büyük Ölçekli Uygulamalar |
| Amazon Transcribe | 75+ dil | %85–93 | Kullanıma dayalı | AWS Ekosistemi Kullananlar |
| AssemblyAI | 50+ dil | %90–96 | Kademeli fiyatlandırma | Geliştiriciler & Yeni Girişimler |
| Microsoft Azure | 100+ dil | %85–94 | Abonelik tabanlı | Büyük Kurumsal Kullanıcılar |
| IBM Watson Speech to Text | Geniş dil desteği | %95 | Abonelik Tabanlı | Endüstriyel ve Özel Ortamlar |
1. Google speech-to-text
Google Cloud Speech-to-Text, gürültülü ortamlarda bile doğru transkripsiyonlar sunmak için tasarlanmıştır. Önemli arka plan gürültüsünü etkili bir şekilde işlemek için gelişmiş makine öğrenimi kullanır.
Bu hizmet şantiyeler, restoranlar, toplu taşıma araçları, fabrikalar ve dış ortamlar gibi ortamlar için çok uygundur. Öne çıkan özelliklerden biri, birden fazla hoparlör veya düşük ses kalitesi gibi karmaşık ses senaryolarını ele almada üstün olan ”Gelişmiş Konuşma Tanıma” modudur.
Temel özellikler arasında otomatik noktalama işaretleri, birden fazla dil desteği, konuşmacı günlüğü oluşturma, gerçek zamanlı akış, özel kelime seçenekleri, otomatik dil algılama ve gürültü azaltma araçlarıyla entegrasyon yer alır.
Google, geliştiriciler için Python, Java ve Node.js gibi yaygın olarak kullanılan programlama dilleri için SDK’lar sağlar. Mevcut uygulamalara sorunsuz entegrasyon için bir REST API’si de mevcuttur.
Bulut tabanlı konuşma tanıma alanında bir güç merkezi olan Google’ın çözümü aşağıdakileri sunar:
- Gelişmiş makine öğrenimi modelleri
- 125’ten fazla dil desteği
- Gerçek zamanlı transkripsiyon yetenekleri
- Esnek fiyatlandırma modelleri
2. Amazon Transcribe
Amazon Transcribe, gürültülü sesleri etkili bir şekilde işlemek için tasarlanmış bir konuşmadan metne dönüştürme aracıdır. Zorlu ses ortamlarında bile doğru transkripsiyonlar sunmak için gelişmiş gürültü azaltma teknikleri ve özel akustik modeller kullanır.
Hizmet, ortam seslerini otomatik olarak filtreleyerek arka plan gürültüsünü en aza indirir ve daha net sonuçlar elde edilmesini sağlar. Hem canlı altyazı için gerçek zamanlı akışı hem de önceden kaydedilmiş ses için toplu işlemeyi destekler ve çeşitli ses formatları ile uyumludur.
Amazon Web Services’in ses tanıma hizmeti aşağıdaki özellikleriyle öne çıkar:
- AWS ekosistemi ile derin entegrasyon
- Otomatik dil tanımlama
- Özel kelime desteği
- Tıbbi ve finansal transkripsiyon uzmanlıkları
3. Assemblyai
Geliştirici dostu bir platform olarak bilinen Assemblyai aşağıdaki özellikleriyle öne çıkar:
- Yüksek doğruluklu yapay zeka modelleri
- Özel ses zekası özellikleri
- Kolay API entegrasyonu
- Ölçeklenebilir çözümler için rekabetçi fiyatlandırma
4. Microsoft Azure Speech Service
Microsoft Azure Speech Service, gürültülü ortamlarda bile iyi performans gösterecek şekilde tasarlanmıştır. Konuşmayı net tutarken arka plan seslerini en aza indirmek için gelişmiş gürültü azaltma teknikleri kullanır. Bu da onu endüstriyel tesisler, dış mekanlar veya kalabalık alanlar için güçlü bir seçenek haline getirir.
Temel özellikler arasında akustik yankı giderme, gürültü bastırma ve uzak alan konuşma tanıma yer alır. Bu araçlar, zorlu ortamlarda bile transkripsiyon doğruluğunu artırmak için birlikte çalışır. Hizmet birden fazla ses formatını destekler ve standart API’ler aracılığıyla diğer uygulamalara kolayca bağlanarak çok çeşitli uygulamalar için uygun hale gelir.
Microsoft’un teklifi aşağıdakileri sağlar:
- Kapsamlı konuşma tanıma yetenekleri
- Özel konuşma modeli eğitimi
- Gerçek zamanlı ve toplu transkripsiyon
- Güçlü kurumsal güvenlik özellikleri
5. IBM Watson Speech to Text
IBM Watson Speech to Text, gürültülü ortamlarda bile iyi performans gösterecek şekilde tasarlanmıştır. Arka planda parazit olsa bile transkripsiyonu doğru tutmak için gelişmiş gürültü düzeltme ve akustik modelleme kullanır.
Öne çıkan bir özelliği de konuşmacı diyarizasyonudur. Bu, üst üste binen seslerin belirlenmesine ve ayrılmasına yardımcı olarak, gürültü seviyelerinin yüksek olabileceği toplantıları, konferansları veya grup tartışmalarını yazıya dökmek için harika bir araç haline getirir.
Platform ayrıca çağrı merkezleri, medya ve endüstriyel ortamlar gibi özel kullanımlar için özel akustik modeller de sunar. Fiyatlandırma esnektir ve daha büyük ölçekli kurumsal ihtiyaçlar için toplu indirimlerle birlikte kullandıkça öde modeli sunar.
Temel özellikler aşağıdakileri içerir:
- Sayılar, para birimi ve tarihler için akıllı biçimlendirme
- Özelleştirilebilir küfür filtreleri
- Arka plan gürültü sınıflandırması
- Düşük gecikmeli gerçek zamanlı işleme
Geliştiriciler, Python, Java ve Node.js için mevcut SDK’lar ile REST API’lerini veya WebSocket protokollerini kullanarak Watson’ı entegre edebilirler. WAV, MP3 ve FLAC gibi popüler ses formatlarını destekler.
Son güncellemeler, sistemin tekrarlayan arka plan gürültülerine uyum sağlamasına ve zaman içinde doğruluğunu artırmasına olanak tanıyan sürekli öğrenme özelliğini getirmiştir. Bu da onu özellikle tutarlı performansın çok önemli olduğu endüstriyel ve inşaat ortamlarında kullanışlı kılar.
Bu alternatiflerin her biri benzersiz avantajlar sunar ve seçimi belirli proje gereksinimlerine, bütçe kısıtlamalarına ve teknik ekosisteme bağlı hale getirir.
Sonuç olarak OpenAI Whisper, çok çeşitli uygulamalar için önemli potansiyele sahip güçlü bir ASR sistemidir. Yeteneklerini ve sınırlamalarını anlayarak, Whisper’ın konuşma tanıma ihtiyaçlarınız için doğru seçim olup olmadığını belirleyebilirsiniz.
En Çok sorulan Sorular
1. Whisper AI ne için kullanılır?
Whisper AI, konuşulan kelimeleri yazılı metne dönüştürebilen bir otomatik konuşma tanıma (ASR) motorudur. Konuşmadan metne transkripsiyon, dil tanımlama ve çeviri dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için kullanılabilir.
2. Whisper API nedir?
Whisper API, geliştiricilerin Whisper’ı uygulamalarına entegre etmelerini sağlayan bir programlama arayüzüdür. API, konuşmadan metne transkripsiyon, dil tanımlama ve konuşma çevirisi dahil olmak üzere Whisper’ın tüm işlevlerine erişim sağlar.
3. Whisper OpenAI ücretsiz mi?
Whisper açık kaynaklı bir modeldir ve herkesin kullanması ve değiştirmesi için ücretsiz olarak kullanılabilir. Ancak, daha hızlı işlem için özel GPU desteği gerektirir.
4. Whisper’ın diğer yapay zekalardan farkı nedir?
Whisper, çok dilli konuşmayı işleme yeteneği ve dil tanımlama özelliği ile benzersizdir. OpenAI’nin GPT-3 dil modelinde kullanılan Transformer mimarisinin üzerine inşa edilmiştir. Whisper ayrıca bir konuşma tanıma modeli olan Whisper modelini de içerir.
5. Whisper üretken yapay zeka olarak kabul edilir mi?
Whisper, bağlamdan çıkarım yapmak ve transkriptteki eksikleri tahmin etmek için (örneğin, tüm cümlelerin bağlamını anlayarak) üretken yapay zeka yöntemlerini kullanır.
6. OpenAI Whisper açık kaynak kodlu mu?
Evet, OpenAI Whisper açık kaynak kodludur. Whisper, çeşitli seslerden oluşan büyük bir veri kümesi üzerinde eğitilmiş genel amaçlı bir konuşma tanıma modelidir. İlk olarak Eylül 2022’de açık kaynaklı yazılım olarak piyasaya sürülmüştür. Model ve çıkarım kodu GitHub’da mevcuttur. Aksanlara, arka plan gürültüsüne ve teknik dile karşı dayanıklı olacak şekilde tasarlanmıştır. Whisper’ın açık kaynak yapısı, geliştiricilerin ve araştırmacıların onu kendi özel ihtiyaçları için kullanmalarına ve değiştirmelerine olanak tanıyarak konuşma tanıma teknolojisinin ilerlemesine katkıda bulunur.
