Son yıllarda en popüler teknolojilerden biri konuşma tanıma olmuştur. Bu, çok çeşitli kullanım ve ihtiyaçlardan kaynaklanmaktadır. Bu teknoloji son yıllarda önemli ölçüde gelişmiştir, ancak her zaman mükemmel sonuçlar vermez. Fakat yine de hem işletmelerin hem de bireylerin işlerini oldukça kolaylaştırır.
Speech-to-text Nedir?
Speech-to-text yani sesi yazıya çevirme teknolojisi, konuşulan dili tanımlamak ve işlemek için yazılım kullanır. Konuşmayı sentezleme süreci birkaç adımdan oluşur, iki ana adım doğal dil işleme ve dijital sinyal işlemedir. Konuşma tanıma teknolojisi olarak da bilinen sesi yazıya çevirme teknolojisi, konuşulan sözcükleri veya ses içeriğini metne dönüştürür. Bu, uygulamalar, API’ler, araçlar ve diğer yazılım araçları kullanılarak gerçekleştirilir.
Bu nedenle, konuşmadan metne API’ler, sesi metne dönüştürmek için konuşma tanıma gerçekleştiren basit arabirimlerdir. Ses dalgalarındaki kalıpları tespit etmek için makine öğrenimine ve yapay zekaya dayanır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Sesi Yazıya Çevirme Teknolojisi Nasıl Çalışır?
Sesi yazıya çevirme teknolojisi, sesi dinleyerek ve onu metne dönüştürerek çalışır. Yazılım, konuşulan sözcüklerden ses sinyallerini sıralamak ve bu sinyalleri karakterler kullanarak metne çevirmek için dil algoritmalarını kullanır. Bir kişinin söylediği sözler bir dizi titreşim üretir. Konuşmadan metne dönüştürme teknolojisi bu titreşimleri alır ve bir analogdan dijitale dönüştürücü kullanarak bunları dijital bir dile dönüştürür. Bu dönüştürücü, ses dosyasındaki sesleri alır ve dalgaları ayrıntılı olarak ölçer ve karşılık gelen sesleri ayırt etmek için bunları filtreler. Sesler daha sonra binlerce saniyeye bölünür ve fonemlerle (belirli bir dilde bir kelimeyi diğerinden ayıran ses birimleri) eşleştirilir. Bir sonraki adımda, fenomenler, onları bilinen kelimeler ve cümlelerle karşılaştıran matematiksel bir model kullanılarak ağdan geçirilir. Ardından metin, sesin en olası versiyonuna göre sunulur.
Sesi Yazıya Çevirme Teknolojisi Neden Kullanılır?
Sesi yazıya çevirme teknolojisi son derece işlevseldir ve genellikle klavye kullanmayan engelli kullanıcılar için tek seçenektir. Bu teknoloji, işitme güçlüğü çeken öğrencilerin ders notları almasını kolaylaştırabilir. Öğretim görevlisinin konuşması otomatik olarak metne dönüştürülebilir. Bu, zorlukları azaltır ve üretkenliği artırır.
Konuşmadan metne dönüştürme teknolojisinin bir başka kullanımı da, araba kullanırken büyük metinler yazmayı veya mesaj yazmayı kolaylaştırmaktır. Bu sayede her kelimeyi elle girmek zorunda kalmazsınız, yazılı bir metin oluşturacak bir API kullanabilirsiniz.
Sesi yazıya çevirme teknolojisi, sesli komutlar için de kullanılabilir. Örneğin, konuşma tanıma teknolojisindeki birçok yenilik, otomotiv endüstrisi tarafından da tanıtılmıştır. Apple ve Google gibi şirketler, araçlarda sesli aktivasyonun kullanılma şeklini değiştirdiği için Apple Carplay ve Android Auto sayesinde arabanın birçok işlevini sesle kontrol edebilirsiniz.
OpenAI’ın Yeni Konuşmayı Anlama ve Metne Çevirme Sistemi: Whisper
Whisper, OpenAI tarafından geliştirilmiş genel amaçlı bir konuşma tanıma modelidir. Bu model, konuşulan dili anlayabilir ve İngilizce veya başka bir dilde anında metne dönüştürebilir.
Whisper modeli, web’den 680.000 saat çok dilli konuşma sesiyle eğitilmiştir. Bu, Whisper’ın farklı aksanlara, dillere ve konuşma hızlarına uyarlanabileceği anlamına gelir. Whisper, önemli bir arka plan gürültüsü olduğunda bile metne dönüştürebilir.
Whisper öncelikle İngilizce transkripsiyon için kullanılsa da, model aynı zamanda konuşulan diğer dilleri de (örn. İspanyolca, İtalyanca) İngilizce metne çevirebilir. Whisper, İngilizce olmayan transkripsiyonu da kolaylaştırabilir, bu sayede konuşulan bir dil anında İngilizce olmayan başka bir dile deşifre edilir.
Whisper Sesi Metne Nasıl Çevirir?
Whisper, sesi metne dönüştürmek için köklü uygulamaları kullanır. Bu uygulamalar iki farklı aşamaya ayrılabilir:
1. Kodlama
Ses, Whisper tarafından alınır ve 30 saniyelik parçalara bölünür. Bu parçalar daha sonra, bilgisayarların anlayabileceği sesi temsil etmenin özel bir yolu olan bir log-Mel spektrumuna dönüştürülür.
Bu işlemin çıktısı daha sonra bir kodlayıcıya iletilir. Bu kodlayıcı, Whisper’ın analiz edilen ses klibinde söylenen kelimeleri anlamasına olanak tanır.
2. Kod çözme
Kod çözme sırasında Whisper, kodlama sürecinden verileri alır ve hangi sözcüklerin ve tümcelerin söylendiğini “tahmin etmek” için bir dil modeli kullanır. Makine öğrenimi ve istatistiksel analiz kullanılarak, bu “tahminler” genellikle oldukça doğrudur ve etkili bir şekilde yazıya dökmeyle sonuçlanır.
Whisper ayrıca konuşulan dili tanımlamaya yardımcı olan özel “belirteçleri” de karıştırır. Bu, çok dilli konuşma transkripsiyonunu tamamlarken veya hem ses hem de sonuçtaki metin çıktısı İngilizce olmayan dillerde olduğunda kullanışlıdır.
Bulutistan hizmetlerinin detaylarına ulaşmak için tıklayınız.
Whisper için Potansiyel Uygulamalar
Whisper, konuşma tanıma alanında bir ölçüt olarak kabul edilen LibriSpeech kadar doğru değildir. Ancak Whisper’ın diğer modellere göre %50 daha az hata ürettiği kanıtlanmıştır ve bu da onu dünya çapındaki insanlar için uygun bir seçenek haline getirir.
Whisper’ın olası kullanım durumlarından sadece birkaçı aşağıdaki şekildedir:
- Yapay Zeka Destekli Asistanlar – Daha önce belirttiğimiz gibi Siri ve Alexa gibi asistanlar zaten Whisper’a benzer konuşma tanıma modelleri kullanmaktadır. Gelecekte bu popüler asistanlar, farklı dilleri ve aksanları anlamada son derece doğru olan, Whisper destekli bir sanal asistan olabilir.
- Transkripsiyon – Whisper, transkripsiyon sürecinde tamamen devrim yaratabilir. Whisper toplantılardan, görüşmelerden ve mahkeme ortamlarından gelen konuşmaları otomatik olarak algılayabildiğinden, insanların artık metni manuel olarak dinlemesi ve yazıya dökmesi gerekmeyecektir.
- Müşteri Hizmetleri – Müşteriler, belirli görevlerle ilgili yardım istemek için sesli komutları kullanabilir. Whisper, müşterinin bir sohbet robotuna veya yardım merkezine manuel olarak metin yazmasına gerek kalmadan bu komutları anlayabilir ve ihtiyaç duydukları desteği sağlayabilir.
- Güvenlik – Whisper, bir güvenlik ortamında, belki de bir binaya erişimi sağlamak (veya engellemek) için sesli tanımlamadan yararlanılarak kullanılabilir.
- Sağlık – Sağlık uzmanları, bir hastanın sesindeki veya konuşma modellerindeki değişiklikleri tespit etmek için Whisper’ı kullanabilir. Parkinson gibi pek çok durum birinin sesini etkileyebilir; bu nedenle Whisper, bu sorunları erkenden belirlemenin ve daha başarılı müdahaleler sağlamanın etkili bir yolu olabilir.
ChatGPT gibi yapay zeka destekli tüm modellerde olduğu gibi Whisper kullanmanın etiği konusunda da meşru endişeler vardır. Birisi Whisper’ı başka birinin kimliğine bürünmek için kullanabileceğinden, bu endişeler kötüye kullanıma sebep olabilir. Ayrıca, Whisper kullanıcıları dinlediğinden ve veri topladığından, kimlik hırsızlığına yol açabilecek bir veri ihlali endişesi her zaman vardır.
