tag SesİşlemeDerin
Speaker Diarization (Konuşmacı Ayrıştırma)
Bu sayfada SesİşlemeDerin (Speaker Diarization (Konuşmacı Ayrıştırma)) etiketi ile işaretlenmiş 2 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.
Konuşmacı Ayrıştırma (Speaker Diarization), bir ses kaydındaki farklı konuşmacıları otomatik olarak tanıyıp birbirinden ayıran ve her konuşmacının konuştuğu zaman dilimlerini etiketleyen yapay zeka teknolojisidir. Latince'de 'günlük' anlamına gelen 'diarize' kelimesinden türeyen bu terim, çok kişili ses kayıtlarını 'Kim ne zaman konuştu?' sorusunu yanıtlayacak biçimde bölümlere ayırmayı amaçlar. Bir ses kaydında birden fazla kişi konuştuğunda sistematik analiz yapmak güçleşir. Toplantı transkriptleri, çağrı merkezi kayıtları, röportajlar ve podcast'ler gibi içeriklerde hangi cümlenin hangi kişiye ait olduğunu bulmak emek yoğun bir süreçtir. Speaker diarization, bu süreci otomatikleştirir. Teknik olarak sistem; önce ses etkinlik tespiti (VAD) ile sessizlik ve konuşma bölgelerini ayırır, ardından konuşmacı gömme vektörü (speaker embedding) çıkarımı ile her bölümün konuşmacı parmak izini hesaplar ve son olarak kümeleme algoritmaları ile aynı kişiye ait bölümleri bir araya getirir. x-vector, d-vector ve ECAPA-TDNN gibi nöral gömme modelleri modern sistemlerin omurgasını oluşturmaktadır. Whisper gibi ASR modellerine ve NLP pipeline'larına entegre edilen speaker diarization, transkripsiyon çıktılarını yapılandırılmış, konuşmacı etiketli belgelere dönüştürür. pyannote.audio, NVIDIA NeMo ve AssemblyAI bu alanda öne çıkan açık kaynaklı ve ticari araçlardır. Hata metrikleri olarak DER (Diarization Error Rate) ve JER (Jaccard Error Rate) kullanılmakta; sektörde %5-15 DER aralığı iyi performans olarak kabul edilmektedir.
Speaker Diarization (Konuşmacı Ayrıştırma)
Konuşmacı Ayrıştırma (Speaker Diarization), bir ses kaydındaki farklı konuşmacıları otomatik olarak tanıyıp birbirinden ayıran ve her konuşmacının konuştuğu zaman dilimlerini etiketleyen yapay zeka teknolojisidir. Latince'de 'günlük' anlamına gelen 'diarize' kelimesinden türeyen bu terim, çok kişili ses kayıtlarını 'Kim ne zaman konuştu?' sorusunu yanıtlayacak biçimde bölümlere ayırmayı amaçlar. Bir ses kaydında birden fazla kişi konuştuğunda sistematik analiz yapmak güçleşir. Toplantı transkriptleri, çağrı merkezi kayıtları, röportajlar ve podcast'ler gibi içeriklerde hangi cümlenin hangi kişiye ait olduğunu bulmak emek yoğun bir süreçtir. Speaker diarization, bu süreci otomatikleştirir. Teknik olarak sistem; önce ses etkinlik tespiti (VAD) ile sessizlik ve konuşma bölgelerini ayırır, ardından konuşmacı gömme vektörü (speaker embedding) çıkarımı ile her bölümün konuşmacı parmak izini hesaplar ve son olarak kümeleme algoritmaları ile aynı kişiye ait bölümleri bir araya getirir. x-vector, d-vector ve ECAPA-TDNN gibi nöral gömme modelleri modern sistemlerin omurgasını oluşturmaktadır. Whisper gibi ASR modellerine ve NLP pipeline'larına entegre edilen speaker diarization, transkripsiyon çıktılarını yapılandırılmış, konuşmacı etiketli belgelere dönüştürür. pyannote.audio, NVIDIA NeMo ve AssemblyAI bu alanda öne çıkan açık kaynaklı ve ticari araçlardır. Hata metrikleri olarak DER (Diarization Error Rate) ve JER (Jaccard Error Rate) kullanılmakta; sektörde %5-15 DER aralığı iyi performans olarak kabul edilmektedir.
Whisper (OpenAI Konuşma Tanıma)
Whisper, OpenAI tarafından Eylül 2022'de açık kaynak olarak yayımlanan bir otomatik konuşma tanıma (Automatic Speech Recognition, ASR) sistemidir. İnternetin en kapsamlı çok dilli ses derlemlerinden biri üzerinde eğitilen model, 680.000 saatlik denetimli ses verisini kullanmaktadır. Bu geniş eğitim yelpazesi sayesinde Whisper, 99 farklı dili anlayıp yazıya dökebilmekte; aynı zamanda diğer dillerdeki konuşmayı doğrudan İngilizce'ye çevirebilmektedir. Mimari açıdan Whisper, bir Encoder-Decoder Transformer yapısını benimser. Giriş ses sinyali önce 30 saniyelik pencerelere bölünür ve ardından 80 kanallı log-Mel spektrogramına dönüştürülür. Encoder bu spektral temsili işlerken decoder, koşullu dil modelleme yoluyla metin token'larını otomatik olarak üretir. Model, özel bir prompt mekanizmasıyla dil seçimini, zaman damgası üretimini ve çeviri görevini kontrol edebilmektedir. Whisper, Tiny (39 milyon parametre), Base (74 milyon), Small (244 milyon), Medium (769 milyon) ve Large-v3 (1,55 milyar parametre) olmak üzere beş temel boyutta sunulmaktadır. Küçük versiyonlar düşük gecikmeli uygulamalar için idealken Large-v3, kelime hata oranını (Word Error Rate, WER) en aza indirgeyerek en yüksek doğruluğu sağlamaktadır. MIT lisansı ile dağıtılan Whisper, pip aracılığıyla kurulabilir ve Python API'si üzerinden kolayca entegre edilebilir. Topluluk tarafından geliştirilen Faster-Whisper ve WhisperX gibi türev projeler, CTranslate2 arka ucunu kullanarak çıkarım hızını 4-8 kat artırmakta ve konuşmacı ayrıştırma (diarization) gibi ek özellikler eklemektedir. OpenAI ayrıca Whisper'ı bulut tabanlı bir ses transkripsiyon API'si olarak sunmaktadır. Uygulama alanları arasında altyazı üretimi, yasal ve tıbbi transkripsiyon, çağrı merkezi analizi, podcast arşivleme ve erişilebilirlik araçları öne çıkmaktadır. Türkçe dahil pek çok dilde yüksek doğruluk oranıyla çalışan Whisper, açık kaynak ASR ekosisteminin temel taşlarından biri hâline gelmiştir.