Audio devriminin paradoksu
Metin mesajları çağında yaşıyoruz. WhatsApp, Telegram, Facebook üzerindeki yazışmalar aramaların yerini aldı. Pratik zaten: yazdın, gönderdin, ihtiyacın olan mesajı tarihçeden bulabilir, metni kopyalayıp meslektaşlarına iletebilirsin. Ama aynı zamanda audio içerik her zamankinden daha fazla gelişiyor:
- Podcastler yılda %25 büyüyor ve 2 milyar insan tarafından dinleniyor;
- YouTube, bir video platformundan bir audio platformuna dönüştü — kullanıcılarının yarısı ekrana bakmadan arka planda dinliyor;
- Sesli mesajlar o kadar yaygınlaştı ki bazı insanlar uzun metinler yazmak istemiyor.
Ne oluyor? Metin çağında ses neden pes etmiyor da daha da geniş alana yayılıyor?
Sesin metni yendiği yerler
Chatlerin tüm avantajlarına rağmen, sesin açık bir üstünlüğü var:
- Çoklu Görev: araba sürerken, yemek yaparken, egzersiz yaparken dinleyebilirsiniz;
- Duygusallık: chat’teki birinin tonunu anlamak çok zor. Seste, insanın ne demek istediği hemen anlaşılır. Konuşma tarzı ve hızı, en doğru kelimelerden daha fazla bilgi verir;
- Tüketim Hızı: İnsan dakikada 150-200 kelime söyler, içinden 250 kelime okur. Ancak dinlemekle dakikada 400 kelimeye kadar – okumadan iki kat daha hızlı – işlem yapabilir. Beyin, görsel metinden daha etkili bir şekilde ses akışını işler;
- Güven: Deepfake ve AI metinlerin çağında, ses hala daha güvenilir görünüyor. Tonlamayı ve konuşmanın doğallığını taklit etmek, ikna edici metin üretmekten daha zordur.
Bunlar ses içeriği lehine önemli argümanlar. Ama bir sorun var — ses, arama, analiz ve yapılandırma için rahatsız. Chat’te anahtar kelimelerle saniyeler içinde gerekli mesajı bulabilirsiniz, ama belirli bir cümleyi bir saatlik konuşma kaydında bulmak için tüm kaydı dinlemeniz gerekiyor.
Bu yüzden iş dünyası bir paradoksa saplanmış durumda: bir yandan, sesli iletişimde daha fazla bilgi ve duygu var. Diğer yandan – bu bilgilerle teknik olarak çalışmak zor. Sonuç: müşterilerle binlerce saatlik değerli konuşmalar, şirketin gelişimi için analiz edilemeyecek ve kullanılamayacak dijital çöplüğe dönüşüyor.
STT (Ses’ten-Metne)/TTS (Metin’den-Sese) teknolojileri bu problemi çözüyor, her iki dünyanın en iyisini birleştiriyor: sesli iletişimin zenginliğini koruyor ve onu metin kadar işlemek için uygun hale getiriyor.
Teknolojik temel: Ses teknolojilerinin evrimi
Geçmişte, ses teknolojileri daha çok bir problem olarak görülüyordu, bir çözüm değil. Sistemler sürekli hata yapıyor, kelimeleri karıştırıyor, aksanları anlamıyordu. Şirketler onları kullanmayı düşünmüyordu çünkü çok fazla hata yapıyor ve az fayda sağlıyordu. Şimdi ise, ses teknolojileri sadece kullanışlı bir özellik değil, otomasyon ve analiz için tam teşekküllü bir araç.
Speech-to-Text (STT): Sesten metne
Eskiden ses tanıma sistemleri primitif çalışıyordu – tek tek sesleri analiz ederken bağlamı anlamıyordu. Yanlış tanımlanmış kelimelerin yüzdesi (WER) %25-30’a ulaşıyordu, bu da otomasyonu imkansız hale getiriyordu.Modern nöral ağlar, ChatGPT’nin temelini oluşturan aynı teknoloji olan dönüştürücüler mimarisine dayanır. Tek tek sesler yerine, cümlelerin tamamını bağlamda analiz ediyorlar. Eğer müşteri “aboneliği iptal etmek istiyorum” derse, sistem sadece kelimeleri çözümlemek yerine niyeti anlıyor.STT sayesinde pek çok görev çözülebilir, bu da iş süreçlerinin optimizasyonuna yol açar:
Agent ↔ Müşteri (kontrol ve analitik):
- Kalite kontrolü: sistem her aramayı analiz eder ve problemli anları belirler — menajer kabalığı, konuşma hızı, müşteri sadakatinin azalması, satış scriptlerinin ihlali;
- Speech analitiği: müşteri taleplerinde trendleri belirleme, scriptlerin etkinliğinin analizi, satın almaktan vazgeçme sebeplerinin araştırılması;
- Gerçek zamanlı ipuçları: müşteri konuşurken, sistem menajere ilgili bilgileri, itirazları, satış tekniklerini önerir.
Robot ↔ Müşteri (tam otomasyon):
- Akıllı sesli menüler: “satış departmanı için 1’e basın” yerine müşteri sadece cümleyi söyler ve sistem onu anlar;
- Otomatik talep çözümlemesi: bakiye kontrolü, sipariş durumu, tarife değişikliği – operatörlerin katılımı olmadan;
- Akıllı sesli bot danışmanlar: YZ tipik soruların %80’ine insandan ayırt edilemeyecek bir sesle yanıt verir.
Text-to-Speech (TTS): Metinden sese
1990’ların sonlarında, sentez edilmiş konuşma çok robotikti. İnsanlar kolayca konuşanın bir makine olduğunu anlayabiliyordu. Modern sistemler, Google’ın WaveNet’i ve Baidu’nun Tacotron’u gibi Google ve Baidu’ya ait sistemler, insana neredeyse ayırt edilemeyecek bir konuşma oluşturur. Ortalama Görüş Skoru (MOS) — konuşma kalitesinin öznel değerlendirmesi — 5 üzerinden 4.5’a ulaşıyor, bu profesyonel bir spikerle eş değer.
TTS ile hangi iş hedefleri iyileştirilebilir:
- Akıllı IVR: “satış departmanı için 1’e basın” yerine, müşteri ihtiyacını söyler ve sistem doğrudan ilgili uzmana bağlar;
- Kişiselleştirilmiş otomatik aramalar: Sistem binlerce müşteriyi canlı insana benzer bir sesle benzersiz tekliflerle arayabilir;
- Çok dilli hizmet: bir operatör, ses sentezi aracılığıyla farklı dillerde müşterilere hizmet verebilir;
- Uyarılar ve hatırlatıcılar: sipariş durumu, ödenmemiş faturalar, doktor randevuları hakkında otomatik aramalar;
- Markanın benzersiz sesi: Şirketin özgün sesini oluşturma. Örneğin, Netflix kendi fragmanları için benzersiz bir ses, McDonald’s drive-through için, bankalar ciddi ve güvenilir iletiler için kullanır.
Karar alma İçin anahtar metrikler
Piyasada sunulan çok sayıda konuşma tanıma nöral ağları arasında işletmeniz için uygun olanı bulmak gerekir. Karşılaştırma için anahtar metrikleri kullanabilirsiniz.
Word Error Rate (WER)
WER – yanlış tanımlanmış kelimelerin yüzdesini ölçen bir metriktir. WER oranındaki düşüş 2010-2020 yıllarına denk gelir. Otomatik konuşma tanıma alanında önemli gelişmeler, derin öğrenme teknolojileri sayesinde gerçekleşmiştir – burada çok katmanlı nöral ağlar kullanılır. Bu göstergeye bağlı olarak, sisteme hangi görevlerin verilebileceği belirlenir:
- WER %5’in altında – kritik süreçleri otomatikleştirebilir (siparişlerin alınması, teknik destek, finansal işlemler);
- WER %5-10 – operatörlere destek için uygundur (ipuçları, önceden işleme);
- WER %15’in üzerinde – kritik görevler için kabul edilemez.
Latency
Gecikme (Latency) — sistemin eyleme ve yanıta arasındaki süre. Bu gösterge önemlidir çünkü insan beyni diyalogda anında tepki bekler. 300ms’nin üzerindeki gecikme, doğal bir konuşmanın hissini bozar — müşteri sistem “dondu” veya onu duymadı diye düşünmeye başlar.Etkileşimli senaryolar için işleme zamanı kritiktir:
- 200-300ms — mükemmel performans, gecikme fark edilmez;
- 300-500ms — normal, insanlar cevapları 300-500 milisaniye içinde bekler. Algılanan üst sınır. Çoğu iş zorluğuna uygun;
- 500-800ms — Fark edilen gecikme, sesli etkileşim için genel hedef – tüm sisteme 800ms. STT yalnızca 500-800ms sürerse, gecikme rahatlık sınırlarını aşar;
- 800ms’den fazla — Kabul edilemez gecikme. Kritik görevler için uygun değil.
Yanıt gecikmesi uzun sürerse, hizmet seviyesi olumsuz etkilenir çünkü basitçe rahatsız eder ve sistem kırıkmış gibi görünür. Eğer STT sisteminiz yavaş çalışıyorsa, müşteriler “insanla bağlan” talebinde bulunur yerine sorunları sesli asistan üzerinden çözmeyi tercih ederler.
Pratik uygulama fırsatları
Ses tanıma sistemi seçimi sadece doğruluk ve fiyat karşılaştırması değil. Hangi özel özelliklerin iş hedeflerini çözüme ulaştıracağını ve sistemin tanıma yeteneğinde bu özelliklerin olup olmadığını anlamak önemlidir.
Temel işlevler
- Gerçek zamanlı tanıma (streaming) – ses akışını tam kayıtı tamponlamadan işler. Sistem 100-200ms aralıklarla ara sonuçlar ve cümle sonunda nihai sonuçlar verir. Voice-to-voice uygulamaları ve etkileşimli sistemler için önemlidir;
- Model eğitimi (domain adaptation) – akustik ve dil modellerini özgül terminolojiye adapte eder. Sistem, konu alanı metinleri veya işaretli ses kayıtları temelinde eğitilebilir. Sektöre özgü terimlerin tanınma doğruluğunu %15-30 artırır;
- Güven skorlaması (confidence scoring) – sistem her tanınmış kelime için çalışmasının kalitesini değerlendirir. 0 ile 100% arasında bir sayı döndürür, %95 “neredeyse emin”, %30 ise “muhtemelen yanlış yaptım” demektir. Düşük güven durumunda sistem birden fazla seçenek sunabilir: “banka” (%60), “kavanoz” (%25), “punk” (%15). Bu, şüpheli bölümleri insan kontrolüne yönlendirmeyi sağlar.
Ekstra özellikler
- Konuşmacı segmentasyonu (speaker diarization) – konuşmanın katılımcı sayısını otomatik olarak belirler ve her ses segmentini belirli bir konuşmacıya atar. Algoritma, ses özelliklerini analiz eder ve benzer seslere sahip konuşma segmentlerini gruplandırır;
- Otomatik noktalama – dil modellerini, tanınan metinde noktalama işaretleri ve büyük harfleri geri getirmek için kullanır. Sistem, (duraklamalar, tonlama) konuşma özelliklerini ve bağlamı karar vermek için analiz eder;
- Duygu analizi – konuşmacının sesi, tonu, konuşma hızı, duraklamaları temelinde ruh halini belirler. Sözcüklerin nasıl söylendiğini tanır ve duyguları sınıflandırır: “nötr”, “mutluluk”, “irritasyon”, “üzüntü”. Sonucu yüzdelik bir değer olarak döndürür. Çağrı merkezleri için kullanışlıdır – otomatik olarak memnuniyetsiz müşterileri belirleyebilir.
Özel işlevler
- Gürültü bastırma – spektral çıkarma algoritmaları veya derin nöral ağları kullanarak arka plan gürültüsünü filtreler. Düşük sinyal/gürültü oranıyla (10dB’den az SNR) ses dosyaları için etkilidir;
- Çok dilli tanıma – dil belirleme (language identification) için otomatik destek veya bir oturum içinde belirlenen diller arasında geçiş yapma desteği sunar. Sistem, bir kişi konuşma sırasında dil değiştirdiğinde (code-switching) bunları işleyebilir;
- Zaman damgası hizalama (timestamp alignment) – her kelimeyi ses kaydındaki hassas bir zamanla (10-50ms) eşler.
Özellik seçerken nelere dikkat edilmeli:
- İşlem hızı gereksinimleri: anında yanıt (200ms’den az) mı gerekiyor, hızlı yanıt (1 saniyeye kadar) mı yoksa dosyaları gruplar halinde işleyebilir misiniz;
- Kayıt kalitesi: telefon kalitesi (8kHz), stüdyo kalitesi (44kHz), arka plan gürültüsü var mı, ses sıkıştırması kullanıyor musunuz;
- Konuşma özelliği, özgül terimler çok mu, aksanlar var mı, kullanıcılar hangi dillerde konuşuyor;
- Tanıma sistemini benzersiz terminolojiye eğitme olanağı.
Bu göstergelere dayanarak, işletmeniz için en uygun ses tanıma sistemini seçebilirsiniz.
Global arena: STT/TTS pazarında kim kimdir
+OpenAI Whisper: Çok dilli şampiyon
- WER: %8.06 — piyasanın en iyi göstergesi, elbette dil bağlı olarak değişiklik gösteriyor ama Whisper liderliği sürdürüyor. 2020 yılında bu doğruluk sergisi bile İngilizce için ulaşılamaz görünüyordu.
- Diller: 99 dili anlıyor — popüler Avrupa dillerinden egzotik Afrika diyalektlerine. İngilizce için WER — %5–8, Ukraynaca için — %15–39, İspanyolca ve Almanca için — %7–12.
- TCO: yıllık $218,700 vs Google’ın $38,880’ı (fiyat paradoksu).
- Limitler:
- Hallüsinasyonlar — sistem, kötü ses kalitesi veya uzun duraklamalarda kelimeleri “uydurabilir”. Tıp ve hukukta zorluklar yaratır;
- Sadece grup (batch) işleme — gerçek zamanlı API yok (gerçek zamanlı için GPT-4o-transcribe aşağıya bakınız). Çağrı sırasında operatörlere ipuçları için kullanılamaz. Maksimum ses uzunluğu bir istek başına 30 saniye;
- Ekipman gereksinimleri — Whisper güçlü donanım gerektirir. Minimum — grafik kartı, ideal — profesyonel. Büyük görevler için 4–8 bu tür kartlardan oluşan bir küme gerekir; bir kartın enerji tüketimi bir ısıtıcı kadar ($200–400/ay).
Whisper, yüksek doğruluk gereksinimleri olan ve kendi BT altyapısına sahip şirketler için uygundur. Gerçek zamanlı işleme ve start-up’lar için uygun değil.
+GPT-4o-transcribe: OpenAI’dan yeni nesil
OpenAI, gpt-4o-transcribe adında yeni ve geliştirilmiş özelliklere sahip bir model yayınladı.
Özellikler:
- Tüm dillerde Whisper v2 ve v3’ü doğruluk açısından geride bırakır;
- Gerçek zamanlı akış tanımayı yerel olarak destekler;
- GPT-4o mimarisine, özelleştirilmiş bir konuşma mimarisine dayanmaz;
- Aksanlar, gürültüler ve çeşitli konuşma hızlarıyla daha iyi başa çıkar.
TCO: OpenAI API aracılığıyla dakika başına $0.006 veya GPT-4o Mini Transcribe sürümü için dakika başına $0.003. Kullanım üzerinden ödeme yapılır.
Şirketler, ürünlerine API üzerinden entegre edebilir ve gerçek zamanlı transkripsiyon için kullanabilirler. Çağrı merkezlerinde, altyazı sistemlerinde, sesli asistanlarda her boyuttaki ses dosyalarının işlenmesi mümkündür.
Limitler:
- Sadece bulut çözümü (kendi sunucularınıza yükleyemezsiniz);
- OpenAI veya Azure hesabı gereklidir;
Herhangi bir şirket, gpt-4o-transcribe’ı bugün kullanmaya başlayabilir — yeter kiOpenAI veya Azure aracılığıyla API anahtarlarını alın.
+AssemblyAI Universal-2: Yeni doğruluk kralı
- WER: %6.6 İngilizce için — Whisper’ın 1.5% üzerinde daha iyi. Sistem özellikle iş uygulamaları için oluşturulmuş: çağrı merkezleri, tıp, satış, hukuk. Universal-2, gerçek çalışma koşulları altında gürültü, aksanlar ve telefon kalitesindeki ses üzerinde optimize edilmiştir.
- Diller: miktar üzerine kaliteye odaklanır — 12+ ana dilde yüksek doğruluk desteği. İngilizce için WER %6.6, İspanyolca için %8-12, Fransızca için %9-14, Almanca için %10-15. Her dil, iş lügatına özellikle uyum sağlamak için titizlikle optimize edilmiştir.
- Yerleşik iş analitiği: ana rekabet avantajı — kutudan çıkan araçlar. Konuşmacı tanımlama %85-92 doğruluk, gerçek zamanlı ton analizi, ana konuların otomatik vurgulanması ve scriptlere uygunluğun izlenmesi.
- TCO: Tam sürüm için saat başına $0.37, Nano için saat başına $0.12 — gizli ödemeler olmadan şeffaf fiyatlandırma ve minimum taahhüt yok. Benzer kalitede Whisper’a göre 5-6 kat daha ucuz.
- Avantajlar:
- Gerçek zamanlı işleme — WebSocket API ile çağrı sırasında operatörlere ipuçları için 200-400ms gecikme;
- Hazır entegrasyonlar — popüler CRM’ler ile (Salesforce, HubSpot) bağlantılar, geliştirme için aylar gerektirmez;
- %99.9 uptime — SLA garantileri ile, kritik iş süreçleri için uygun;
- Bulut çözümü — pahalı donanım gerektirmez, birkaç gün içinde başlatılabilir.
- Limitler:
- Daha az dil — Whisper’ın 99 diline kıyasla, yalnızca ana Avrupa dillerini destekler;
- Sadece bulut çözümü — sistemi kendi sunucularınızda kurma olanağı yok, bu bankalar, tıp kuruluşları ve devlet kurumları için kritik öneme sahip olabilir;
- Satıcı kilitlenmesi — AssemblyAI ekosistemine bağımlılık, tedarikçi değişikliği durumunda sorunlara yol açabilir.
AssemblyAI Universal-2 — çoğu iş ortamı için optimum seçimdir. Yüksek doğruluk, makul fiyat ve analiz için hazır araçları birleştirir. Büyük BT yatırımları olmadan hızlı sonuç almak isteyen şirketler için idealdir.
+Google Speech-to-Text: Kanıtlanmış stabilite
- WER: %16.51-%20.63 — yeni liderlerden daha düşük ancak stabil ve öngörülebilir. Google, güvenilirlik ve ölçeklenebilirlik adına doğruluktan ödün verir.
- Diller: 125 dil — pazardaki en geniş kapsam. Diğerlerinin desteklemediği nadir dilleri ve diyalektleri içerir.
- Maliyet: Gerçek zamanlı için dakikada $0.016, toplu işleme için dakikada $0.002 — piyasadaki en düşük fiyatlar. Ek özellikler için gizli ödemeler yok.
- Avantajlar:
- %99.9 uptime — milyarlarca Android cihazında test edildi, yıllardır arıza yapmadan çalışır;
- Otomatik ölçekleme — önceden yapılandırmaya gerek kalmadan her türlü yükü kaldırabilir;
- Yönetilen hizmet — Google, tüm altyapı ve güncellemelerle ilgili sorunları üstlenir.
- Limitler:
- Orta düzey doğruluk — kritik uygulamalar için ek işleme gerekebilir;
- Sınırlı özelleştirme — şirketin özgül terimolojisine adapte etmek zordur.
Google, büyük ölçekli işleme ve düşük doğruluk gereksinimleri olan şirketler için bir seçenektir.
+Microsoft Azure Speech: Kurumsal entegrasyon
- WER: %18-22 — Google ile karşılaştırılabilir, ancak rakiplerde olmayan benzersiz işlevsellikler sunar:
- Custom Neural Voice — kişisel bir ses oluşturma.
- Duygusal TTS — sistem, duruma bağlı olarak tonlamayı değiştirir.
- Speaker Recognition — müşteriyi sesle biyometrik olarak tanıma.
- Tıbbi uzmanlık — tıbbi terimleri anlama.
- Diller: 100+ dil, özellikle iş uygulamaları için. Avrupa dilleri, iş iletişimi konusunda özellikle güçlü.
- Avantajlar:
- Microsoft ile derin entegrasyon — Office 365, Teams, Dynamics CRM ile kutudan çıkar çıkmaz çalışır;
- Kurumsal odak — sadece konuşmayı tanımak yerine, kurumsal zorlukları çözer;
- Esnek dağıtım modelleri — bulut, hibrit veya kendi sunucularınızda.
- Limitler:
- Microsoft ekosistemine bağlılık — MS’in diğer ürünlerini kullanmadığınız takdirde maksimum faydayı sağlamaz;
- Ayar karmaşıklığı — özelliklerin tamamını kullanmak için uzmanlık gerektirir.
Azure, zaten Microsoft ekosisteminde çalışan şirketler için ideal bir seçenektir.
+Amazon AWS (Transcribe + Polly): Ayar esnekliği
- WER: %18-%25’e bağlı olarak. En yüksek doğruluk değil, ama ayar esnekliği ile dengeleniyor.
- Polly TTS: 100+ ses, 4 ses sentezi motoru, ortalama uzman kalite değerlendirmesi (MOS) 4.5 üzerinde — piyasadaki en iyi TTS servislerinden biri.
- Diller: Transcribe için 31 dil, Polly için 60+ dil. Google’dan daha az ama kalite daha yüksek.
- Ünik özellikler: Sektöre özel terminoloji için Custom Vocabulary, konuşmacıları tanımlama için Speaker Diarization, tıbbi uzmanlaşma ile medikal terimlerin anlaşılması.
- Avantajlar:
- Modülerlik — sadece ihtiyaç duyulan bileşenleri kullanma;
- AWS ekosistemi — Amazon’un diğer hizmetleriyle kolay entegrasyon;
- Esnek tarifeler — sadece kullandığınız için ödeme yaparsınız.
- Limitler:
- Mimari karmaşıklık — farklı hizmetleri bağımsız olarak bağlamanız gerekiyor;
- Teknik uzmanlık gerekliliği — plug-and-play çözüm değil.
AWS, IT ekibi kurulumu kendi başına özelleştirmek isteyen güçlü şirketler için bir seçenektir.
+NVIDIA Parakeet: Teknik üstünlük
- WER: %6.05 — HuggingFace sıralamasında lider, hatta Whisper’dan bile daha yüksek doğruluk sunuyor. Bu, NVIDIA’nın güçlü hesaplama kaynaklarının ve teknik mükemmeliyeti odaklamasının bir sonucudur.
- Diller: 100+ dil, teknik kaliteye odaklanır. Her dil, NVIDIA GPU kümelerinde titizlikle optimize edilmiştir.
- Özellikler: 11 saate kadar süren kayıtları kalite kaybı olmadan işleyebilme — pazardaki benzersiz bir özellik. Çoğu sistem 30 saniye veya birkaç dakika ile sınırlıdır.
- Açık kaynak lisansı: Kodun tamamına erişim, özelleştirme imkanı ve tedarikçi kilitlenmesi olmaksızın kullanım.
- Avantajlar:
- Tam kontrol — herhangi bir şirket gereksinimine uyum sağlamak için uyarlanabilir;
- Boyut sınırlamaları yok — dilediğiniz kadar işlem yapın, ekstra hacim ücreti yok;
- GPU optimizasyonu — video kartlarının kapasitesini maksimum derecede kullanır.
- Limitler:
- Ciddi bir IT ekibi gereksinimi — dağıtım ve destek için ML mühendisleri gerekir;
- Yüksek altyapı maliyetleri — kendi GPU sunucularınızı satın almak veya güçlü bulut kapasitelerini kiralamak pahalıdır;
- Hazır iş analitiği yok — tüm ek özellikleri bağımsız olarak geliştirmeniz gerekir.
Parakeet, kendi ML ekiplerine sahip teknoloji şirketleri için, maksimum doğruluk ve kontrol isteyenler için bir seçenektir.
+iFlyTek: Asya lideri
- WER Çin dili için <%5
— Çince ve diyalektleri için dünyada en iyi sonuç. Batılı sistemler Çince için %15-25 arası bir WER sunuyor.
- Uzmanlık alanı: Tonlamalı dillerde (Çince, Vietnamca, Tayca) derin uzmanlık, hiyeroglif yazımı ve Asya iş kültürünün özelliklerini kavrama.
- Benzeri olmayan özellikler: Çince-İngilizce karışık konuşma tanıma, bölgesel diyalektleri anlama, eğitim ve tıp için özelleştirilmiş modeller.
- Avantajlar:
- Çin pazarında monopol — Çin ile iş yapıyorsanız, neredeyse başka seçeneğiniz yok;
- Devlet desteği — Çin hükümetinden R&D için büyük yatırımlar;
- Asyalı dillerde derin anlayış — Tonlama, bağlam ve kültürel özellikleri dikkate alır.
- Limitler:
- Sınırlı erişilebilirlik — jeopolitik kısıtlamalar nedeniyle Çin dışında kullanım zorlukları;
- Avrupai dillerde zayıflık — Asya bölgesine odaklanma, küresel kapsamdan ödün veriyor;
- Dil engeli — Dokümantasyon ve destek çoğunlukla Çince’dir.
iFlyTek — Çin ve Asya pazarları ile ilgilenen işletmeler için benzersiz bir seçenektir. Diğer bölgeler için daha kullanıcı dostu alternatifler mevcuttur.
Özelleşmiş hizmetler kuralları nasıl değiştiriyor?
Daha önce Google, Amazon, Microsoft, OpenAI gibi teknoloji devlerinin platformlarını ele aldık. Pek çok şirketin bu büyük isimleri tercih edeceğini düşünmek mantıklı olsa da, istatistikler bunun tersini söylüyor; orta ölçekli işletmeler genellikle özelleşmiş STT/TTS hizmetlerini evrensel platformlara tercih ediyor. Sebep basit — çoğu iş hedefi için belirli özelliklere, tüm hizmet paketine değil, ihtiyaç duyuluyor.
Özelleşmiş STT/TTS hizmetleri
ElevenLabs: Özellikle duygusal ses sentezi için geliştirilmiş kendi nöral ağları üzerine kurulu. Metinden duyguları anlamak için bağlamsal embeddingler kullanır. Servis 1 dakikalık bir kayıtla sesi klonlayabilir, MOS 4.8/5, bağlama bağlı olarak tonlamalar değişir ama sistem yeni kelimeler veya özgül terminoloji öğrenemez. TTS robotları insandan ayırt edilemez. Çok dilli kampanyalar için uygundur ve duygulara uyum sağlayabilir. Eksileri var: sadece 29 dil ve yalnızca bulut kullanımı. STT yalnızca projeler içinde çalışır, gerçek zamanlı ve gelen çağrıların analizi yoktur.
Deepgram: Teknoloji, kendi End-to-End Deep Learning mimarisine dayanıyor ve GPU üzerine optimize edilmiş streaming-first nöral ağ olarak geliştirilmiştir.Servis, beyin tarafından “anında” olarak algılanan minimum 150-200 ms gecikme ile sesi işler. Tanıma ilk sözcükten başlar, Edge deployment — internet olmadan çalışma özelliği vardır ve tahmini transkripsiyon cümle sonlarını %85 doğrulukla tahmin edebilir. Sistem 1000 paralel akışa kadar ölçeklenebilir. Eksik yanı: WER %10–14 (her 100 kelime üzerinden 10–14 hata), yalnızca 12 dil desteği. Özgün terminoloji ve sözlük için STT’yi API üzerinden özelleştirebilirsiniz, ancak TTS temeldir, ses özelleştirmesi sınırlıdır.Deepgram, gerçek zamanlı operatör ipuçları, süpervizörler için anlık uyarılar, 1000’den fazla eşzamanlı çağrıyı işleme için kullanılabilir. Sınırlılıklar — düşük doğruluk. Temel TTS var, ancak yapay olarak ses çıkarır, bu yüzden premium hizmet için uygun değil, teknik bildirimler için iyi bir seçimdir.
Murf AI: WaveNet, Tacotron gibi lisanslı modelleri kendi işleme katmanıyla kullanıyor, UX’e odaklanıyor. Avantajları: ses eğitimi, görsel editör ile duraklamaların sürükleyip bırakılması, 120+ ses farklı tonlamalar ve aksanlarla, takım çalışması, içinde ses kitaplığı bulunması. Eksileri: tam teşekküllü bir API’nin olmaması, MOS 4.3, sınırlı özelleştirme – yeni kelimeler veya kurumsal lügat eklenememesi, internet bağımlılığı. Çağrı merkezlerinde Murf, Text-to-Speech için uygundur: programcı gerektirmeyen hızlı IVR, geniş ses seçimi. STT yoktur.
Sonix: Amazon Transcribe, Google Speech-to-Text ve Microsoft Azure modellerini temel alıp, güçlü bir son işleme ve işbirliği katmanı ekler. Avantajları: transkriptlerin ortak düzenlenmesi, AI destekli tema ve duygu analizi, 15+ dışa aktarma formatı, tam metin arama, sürüm geçmişi. Eksik yanı: WER %15–20, gerçek zamanlı yok, pahalı depolama, Amazon’a bağımlılık. Özelleştirilmiş terminoloji desteği yok. Çağrı merkezlerinde Sonix, Speech-to-Text için uygundur: QA, çağrı analizi, desen arama. TTS yoktur — saf analitik bir araç.
Özelleşmiş servisler, belirli iş hedeflerini evrensel platformlardan daha iyi çözdükleri için ilgili, çünkü tek bir yöne odaklanırlar ve bunu hızla geliştirirler. Belirli bir işlevin kalitesi — ister ses sentezi, ister tanıma olsun — kritik öneme sahip olan şirketler için bu yaklaşım avantaj sağlar ve bütçeyi önemli ölçüde tasarruf ettirir.
Bizi ne bekliyor: Sesli yardımcılar yerine sesli çalışanlar
İş dünyası, YZ artık sadece “akıllı arama” olmaktan çıkıp iş süreçlerinde aktif bir katılımcı haline geldiği bir dönemin eşiğinde. Ses teknolojileri, insan iletişiminin en doğal yolunu temsil ettiği için bu dönüşümün anahtarıdır. Yakın gelecekte bizi neler bekliyor?
- Mesajlaşma uygulamalarında YZ çalışanları: Telegram, WhatsApp, Discord gibi uygulamalarda tam sesli arayüz ile hizmetler yakında ortaya çıkacak. Bunlar basit chat-botlar olmayacak, grup tartışmalarına katılabilecek, sunumlar yapabilecek, konferans çağrılarını yönetebilecek sanal çalışanlar olacak. Hayal edin: YZ-analitik bir toplantıya katılıyor, verilere gerçek zamanlı olarak yanıt veriyor ve hemen bir eylem planı oluşturuyor.
- Herkes için kişisel uzmanlar NotebookLM gibi hizmetler sadece başlangıç. Yakında her koç, öğretmen, özel ders öğretmeni kendi ses ikizini oluşturabilecek ve bunu dünya çapında ölçeklendirebilecek. Londra’dan bir İngilizce öğretmeni aynı anda binlerce öğrenciyle birebir çalışabilecek, kişisel yaklaşımını ve benzersiz metodolojisini koruyarak.
- Yeni meslek: YZ-dialog analisti YZ iş görüşmelerinde tam bir katılımcı olduğunda, insan-YZ “hibrit” diyaloglarını analiz etmek için uzmanlara ihtiyaç duyulacak. YZ, karar alma sürecini nasıl etkiliyor? İnsanlarda hangi davranış kalıplarını oluşturuyor? Bu, geleceğin ayrı bir endüstrisi.
Halen uygulanabilir pratik kullanımlar:
- Telegram botları sesli arayüzle kurumsal görevler için;
- WhatsApp Business, gerçek çalışanlardan ayırt edilemeyen YZ danışmanlarıyla;
- İçerisinde bağlamı ve duyguları anlayabilen İYİ moderatörleri ile Discord sunucuları.
Sesli YZ çalışanlarını şimdi denemeye başlayan şirketler, bu teknolojiler ana akım haline geldiğinde büyük bir avantaj elde edecek.
Sonuç
Ses teknolojileri pazarı dönüşüm noktasını geçti. WER %25-30’dan %6-8’e düştü, latency 150-200ms’ye indirildi ve sentez kalitesi MOS 4.8’e ulaştı, yani neredeyse insandan ayırt edilemez. Bu sadece teknik bir ilerleme değil, paradigmaların değişimi: ses bir sorundan avantaja dönüştü.
Evrensel platformların her zaman özelleşmiş çözümlerden daha iyi olduğu ortaya çıkmadı. Google 125 dili işler, ama WER %16.5. AssemblyAI 12 dil ile çalışır ama %6.6 WER sunar. Deepgram doğruluk için hızı (%150ms) feda eder. ElevenLabs STT’yi yok sayar, ama onların robotlarını insanlardan ayırt etmek zor.
Herkes kendi süper gücünü seçti ve mükemmelleştirdi.İş dünyası için pratik sonuç basit: her şey için tek bir çözüm aramayın. Farklı hizmetleri kullanın ve ihtiyaçlarınıza göre – hız, doğruluk, ses kalitesi veya entegrasyon kolaylığı – özelliklerini birleştirin. Her görev için en uygun aracı kullanmak, büyük bir bütçe tasarrufu sağlarken önemli ölçüde daha iyi sonuçlar sunar. Eleştirel bir görev üzerinde bir pilot proje ile başlayın, 2-3 haftada ROI’i değerlendirin, ardından başarılı deneyimi ölçeklendirin. Bu, evrensel bir platformu aylarca ayarlayıp sonuçta her şeyi ortalama yapabileceğinizden çok daha verimlidir.
