2025’e Damga Vuran En İyi 10 Yapay Zekâ Ses ve Konuşma Teknolojisi (TTS, STT, Ses Klonlama)

Google Cloud Speech AI, WaveNet/Neural2 kullanarak 50’den fazla dilde 380’den fazla sesle Metinden Konuşmaya, 125’ten fazla dilde Konuşmadan Metne ve 2024’te genel kullanıma sunulacak Özel Ses hizmeti sağlar.
Azure Speech Service, 2024 ortası itibarıyla 144 dilde 446 sesle Sinirsel Metinden Konuşmaya, 75’ten fazla dilde Konuşmadan Metne ve bulut veya şirket içi dağıtımla Özel Sinirsel Ses sunar.
Amazon Polly, 40’tan fazla dilde 100’den fazla ses sunar, 2024 sonu itibarıyla 13 ultra-ifade edici sesle Sinirsel Üretken TTS içerir ve Amazon Transcribe 100’den fazla dili destekler.
IBM Watson Speech Services, 13’ten fazla dilde Metinden Konuşmaya ve 8–10 dilde Konuşmadan Metne olanak tanır; 2024 Büyük Konuşma Modelleri ve Cloud Pak ile şirket içi dağıtım sunar.
Nuance Dragon Medical One, kullanıcı uyumundan sonra tıbbi dikte işlemlerinde neredeyse %100 doğruluk sağlar, çevrimdışı PC çalışmasını destekler ve Microsoft 365 Dictate ile Dragon Ambient Experience’a entegre olur.
OpenAI Whisper, 680.000 saatlik sesle eğitilmiş açık kaynaklı bir KMT modelidir, yaklaşık 99 dili destekler, konuşmayı çevirebilir ve Whisper-large API üzerinden dakikası 0,006$’a sunulur.
Deepgram, 2024’te Nova-2’yi piyasaya sürdü; çeşitli verilerde yaklaşık %30 daha düşük WER ve %8,4 medyan WER sunar, gerçek zamanlı akış ve şirket içi dağıtım sağlar.
Speechmatics Flow, 2024’te piyasaya sürüldü; KMT’yi bir BDM ve MKK ile birleştirir, 30’dan fazla dili destekler ve çocuk seslerinde %91,8 doğruluk, Afrika kökenli Amerikalı seslerinde %45 iyileşme bildirir; İrlandaca ve Maltaca Ağustos 2024’te eklendi.
ElevenLabs, 300’den fazla hazır ses sunar ve 2024 v3 modeliyle 30’dan fazla dili ve birkaç dakikalık sesle ses klonlamayı destekler.
Resemble AI, Localize ile 62 dilde gerçek zamanlı ses dönüştürme ve klonlama sağlar ve bir Truefan kampanyası yaklaşık %90 ses benzerliğiyle 354.000 kişiselleştirilmiş mesaj üretti.

Giriş

2025’te Sesli Yapay Zeka teknolojisi, Metinden Konuşmaya (MKK), Konuşmadan Metne (KMT) ve Ses Klonlama alanlarında kayda değer ilerlemelerle öne çıkıyor. Sektör lideri platformlar, giderek daha doğal konuşma sentezi ve son derece doğru konuşma tanıma sunarak sanal asistanlardan gerçek zamanlı transkripsiyona, gerçekçi seslendirmelerden çok dilli dublaja kadar çeşitli kullanım alanlarını mümkün kılıyor. Bu rapor, 2025’te öne çıkan ve bu alanlardan bir veya birkaçında üstün olan en iyi 10 sesli yapay zeka platformunu tanıtmaktadır. Her bir girişte yeteneklere genel bakış, temel özellikler, desteklenen diller, altyapı teknolojisi, kullanım alanları, fiyatlandırma, güçlü/zayıf yönler, son yenilikler (2024–2025) ve resmi ürün sayfasına bağlantı yer almaktadır. Öne çıkan özelliklerinin hızlı bir özeti için karşılaştırma tablosu da sunulmuştur.

Özet Karşılaştırma Tablosu

Platform	Yetenekler (TTS/STT/Klonlama)	Fiyatlandırma Modeli	Hedef Kullanıcılar & Kullanım Senaryoları
Google Cloud Speech AI	TTS (WaveNet/Neural2 sesler); STT (120+ dil); Özel Ses seçeneği cloud.google.com id.cloud-ace.com	Kullandıkça öde (TTS için karakter başına; STT için dakika başına); Ücretsiz katman kredileri mevcut cloud.google.com	Küresel ölçekli sesli uygulamalar geliştiren işletmeler & geliştiriciler (çağrı merkezleri, medya transkripsiyonu, IVR vb.) krisp.ai cloud.google.com
Microsoft Azure Speech Service	TTS (Neural sesler – 400+ ses, 140+ dil techcommunity.microsoft.com); STT (75+ dil, çeviri) telnyx.com krisp.ai; Özel Neural Voice (klonlama)	Kullandıkça öde (karakter/saat başına); deneme için ücretsiz katman & Azure kredileri telnyx.com	Güvenli, özelleştirilebilir sesli yapay zeka ihtiyacı olan işletmeler (çok dilli uygulamalar, sesli asistanlar, sağlık/hukuk transkripsiyonu) krisp.ai krisp.ai
Amazon AWS Voice AI (Polly & Transcribe)	TTS (100+ ses, 40+ dil aws.amazon.com, neural & üretken sesler); STT (gerçek zamanlı & toplu, 100+ dil aws.amazon.com)	Kullandıkça öde (TTS için milyon karakter başına; STT için saniye başına); 12 ay ücretsiz katman <a href=”https://aws.amazon.com/polly/#:~:text=Yes,details%2C%20see%20Amazon%20Polly%aws.amazon.com aws.amazon.com	AWS üzerinde ölçeklenebilir ses özelliklerine ihtiyaç duyan işletmeler (medya anlatımı, müşteri hizmetleri çağrı deşifresi, sesle etkileşimli uygulamalar) telnyx.com aws.amazon.com
IBM Watson Konuşma Hizmetleri	TTS (birden çok dilde sinirsel sesler); STT (gerçek zamanlı & toplu, alana özel modeller)	Kullandıkça öde (ücretsiz lite katmanı; kullanıma göre kademeli fiyatlandırma)	Yüksek derecede özelleştirilebilir ve güvenli konuşma çözümlerine ihtiyaç duyan özel alanlardaki (finans, sağlık, hukuk) işletmeler krisp.ai telnyx.com
Nuance Dragon (Microsoft)	STT (son derece doğru dikte; alana özel sürümler, ör. tıbbi, hukuki); Sesli Komutlar	Kullanıcı başına lisans veya abonelik (Dragon yazılımı); Bulut hizmetleri için kurumsal lisanslar	Yüksek doğrulukta deşifre ve sesle yönlendirilen dokümantasyon gerektiren profesyoneller (doktorlar, avukatlar) ve işletmeler krisp.ai krisp.ai
OpenAI Whisper (açık kaynak)	STT (son teknoloji çok dilli ASR – ~99 dil zilliz.com; ayrıca çeviri)	Açık kaynak (MIT Lisansı); OpenAI API kullanımı yaklaşık $0.006/dakika	En yüksek doğrulukta konuşma tanıma ihtiyacı olan geliştiriciler & araştırmacılar (ör. deşifre hizmetleri, dil çevirisi, ses verisi analizi) zilliz.com zilliz.com
Deepgram	STT (kurumsal düzeyde, transformer tabanlı modellerle rakiplere göre %30 daha düşük hata deepgram.com); Bazı TTS yetenekleri gelişmekte	Abonelik veya kullanıma dayalı API (ücretsiz katman kredileri, ardından kademeli fiyatlandırma; en yeni model için yaklaşık $0.004–0.005/dakika) deepgram.com	Teknoloji şirketleri ve çağrı merkezleri, yenidengerçek zamanlı, yüksek hacimli transkripsiyon ve özel model ayarı telnyx.com deepgram.com
Speechmatics	STT (özdenetimli ASR, her aksanda 50+ dil audioxpress.com); bazı LLM entegreli ses çözümleri (ASR+TTS için Flow API) audioxpress.com audioxpress.com	Abonelik veya kurumsal lisanslama (bulut API veya şirket içi); hacme özel teklifler	Medya ve küresel işletmeler için kapsayıcı, aksan bağımsız transkripsiyon (canlı altyazı, ses analitiği) ve gizlilik için şirket içi seçenekler speechmatics.com speechmatics.com
ElevenLabs	TTS (ultra gerçekçi, ifadeli sesler); Ses Klonlama (örneklerden özel sesler); Çok dilli ses sentezi (30+ dilde orijinal sesle) elevenlabs.io resemble.ai	Ücretsiz katman (~ayda 10 dk); Ücretli planlar aylık 5$’dan başlar (30 dk+) zapier.com zapier.com	Yüksek kaliteli seslendirme, sesli kitap anlatımı, karakter sesleri veya medya için ses klonlama ihtiyacı olan içerik üreticileri, yayıncılar ve geliştiriciler zapier.com zapier.com
Resemble AI	TTS & Ses Klonlama (anında duygulu ses klonlama; konuşmadan konuşmaya dönüşüm); Aynı sesle 50+ dilde dublaj <a href=”https://www.aibase.com/news/554#:~:text=The%20data%20to%20be%20translateaibase.com resemble.ai	Kurumsal ve kullanıma dayalı fiyatlandırma (özel planlar; ücretsiz deneme mevcut)	Medya, oyun ve pazarlama ekipleri için özel marka sesleri, yerelleştirilmiş ses içeriği veya etkileşimli uygulamalarda gerçek zamanlı ses dönüştürme oluşturmaresemble.ai resemble.ai

1. Google Cloud Speech AI (TTS & STT) – Google

Genel Bakış: Google Cloud’un Speech AI hizmeti, yüksek doğruluk ve ölçeklenebilirliğiyle bilinen Cloud Text-to-Speech ve Speech-to-Text API’lerini kapsar. Google’ın TTS’si, gelişmiş derin öğrenme modelleri (örn. WaveNet, Neural2) kullanarak doğal, insan benzeri konuşma üretir videosdk.live, STT’si ise 120’den fazla dil/lehçede doğru gerçek zamanlı transkripsiyon sağlar krisp.ai. Hedef kullanıcılar, küresel çok dilli sesli uygulamalara ihtiyaç duyan kurumlardan, uygulama veya cihazlarına ses entegre eden geliştiricilere kadar uzanır. Google ayrıca, müşterilerin kendi kayıtlarını kullanarak benzersiz bir yapay zeka sesi oluşturmasına olanak tanıyan bir Custom Voice seçeneği de sunar id.cloud-ace.com (etik önlemlerle birlikte).

Temel Özellikler:

Metinden Konuşmaya: 50’den fazla dil/çeşitte 380+ ses cloud.google.com, WaveNet ve en yeni Neural2 sesleriyle gerçekçi tonlama. Ses stilleri (örn. profesyonel anlatıcıları taklit eden “Stüdyo” sesleri) ve SSML ile ton, perde, hız ve duraklamalar üzerinde hassas kontrol sunar videosdk.live videosdk.live.
Konuşmadan Metne: 125’ten fazla dili destekleyen gerçek zamanlı akış ve toplu transkripsiyon, otomatik noktalama, kelime düzeyinde zaman damgaları ve konuşmacı ayrımı krisp.ai krisp.ai. Konuşma adaptasyonu (özel kelime dağarcığı) ile alanına özgü terimlerin tanınmasını iyileştirir krisp.ai krisp.ai.
Özel Modeller: Cloud STT, kullanıcıların belirli terminolojiyle modelleri ayarlamasına olanak tanır ve Cloud TTS, markaya özel bir ses kimliği için Özel Ses (nöral ses klonlama) sunar id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com.
Entegrasyon & Araçlar: Google Cloud ekosistemiyle (ör. sesli asistanlar için Dialogflow CX) sorunsuz entegre olur. SDK’lar/REST API’leri sağlar ve çeşitli platformlarda dağıtımı destekler.

Desteklenen Diller: TTS için 50’den fazla dil (tüm büyük dünya dilleri ve birçok bölgesel varyant dahil) cloud.google.com ve STT için 120+ dil krisp.ai. Bu kapsamlı dil desteği, onu küresel uygulamalar ve yerelleştirme ihtiyaçları için uygun kılar. Her iki API de birden fazla İngilizce aksan ve lehçeyi destekler; STT, çok dilli seslerde dilleri otomatik olarak algılayabilir ve hatta kod değiştirmeyi (bir ifadede 4 dile kadar) yazıya dökebilir googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com.

Teknik Temeller: Google’ın TTS’si DeepMind’ın araştırmalarına dayanır – ör. WaveNet nöral vokoderleri ve ardından gelen AudioLM/Chirp gelişmeleriyle etkileyici, düşük gecikmeli konuşma cloud.google.com cloud.google.com. Sesler, prozodide insan seviyesine yakınlık sağlayan derin sinir ağlarıyla sentezlenir. STT, uçtan uca derin öğrenme modelleri kullanır (Google’ın geniş ses verisiyle desteklenir); güncellemeler, doğruluğu sürekli artırmak için Transformer tabanlı mimariler ve büyük ölçekli eğitimden yararlanmıştır. Google ayrıca modellerin bulutunda ölçekli dağıtım için optimize edilmesini sağlar, düşük gecikmeli akış tanıma ve gürültülü sesleri işleyebilme gibi özellikler sunar.

Kullanım Alanları: Google’ın ses API’lerinin çok yönlülüğü şu kullanım alanlarını destekler:

Çağrı Merkezi Otomasyonu: Müşterilerle doğal şekilde konuşan IVR sistemleri ve sesli asistanlar (ör. hesap bilgisi sunan bir Dialogflow sesli ajanı) cloud.google.com.
Medya Transkripsiyonu & Altyazılandırma: Podcast’ların, videoların veya canlı yayınların (gerçek zamanlı altyazı) birden fazla dilde erişilebilirlik veya indeksleme için yazıya dökülmesi.
Sesli Asistan & IoT: Akıllı telefonlarda veya akıllı ev cihazlarında sanal asistanları çalıştırmak (Google Asistan’ın kendisi de bu teknolojiyi kullanır) ve IoT uygulamalarında sesli kontrolü etkinleştirmek.
E-Öğrenme ve İçerik Üretimi: Doğal seslerle sesli kitap anlatımları veya video seslendirmeleri oluşturmak ve derslerin ya da toplantıların yazıya dökülerek sonradan incelenmesini sağlamak.
Erişilebilirlik: Ekran okuyucular ve yardımcı cihazlar için metinden sese, kullanıcıların yazmak yerine dikte etmesi için de sesten metne olanak sağlamak.

Fiyatlandırma: Google Cloud, kullandıkça öde modeli kullanır. TTS için fiyatlandırma milyon karakter başınadır (ör. WaveNet/Neural2 sesler için 1M karakter yaklaşık 16$, standart sesler için daha ucuzdur). STT ise model seviyesine ve gerçek zamanlı mı toplu mu olduğuna bağlı olarak 15 saniye veya dakika başına ücretlendirilir (standart modeller için 15 saniye başına yaklaşık 0,006$). Google cömert bir ücretsiz katman sunar – yeni müşterilere 300$ kredi ve aylık ücretsiz kullanım kotaları (ör. 1 saat STT ve birkaç milyon karakter TTS) cloud.google.com. Bu, ilk denemeleri düşük maliyetli yapar. Yüksek hacimler için kurumsal hacim indirimleri ve taahhütlü kullanım sözleşmeleri mevcuttur.

Güçlü Yönler: Google’ın platformu yüksek ses kalitesi ve doğruluğu (Google AI araştırmalarından yararlanır) ile öne çıkar. Kapsamlı dil desteği (gerçekten küresel erişim) ve Google altyapısında ölçeklenebilirlik sunar (büyük ölçekli gerçek zamanlı iş yüklerini kaldırabilir). Hizmetler geliştirici dostudur; basit REST/gRPC API’leri ve istemci kütüphaneleri vardır. Google’ın sürekli yeniliği (ör. yeni sesler, model iyileştirmeleri) en son performansı garanti eder cloud.google.com. Ayrıca, tam bir bulut paketi olduğundan, diğer Google hizmetleriyle (Depolama, Çeviri, Dialogflow) uçtan uca sesli uygulamalar oluşturmak için iyi entegre olur.

Zayıf Yönler: Özellikle uzun metin TTS üretimi veya 7/24 transkripsiyon için ölçek büyüdükçe maliyet yüksek olabilir – kullanıcılar, Google’ın fiyatlandırmasının hacim indirimi olmadan büyük ölçekli kullanım için pahalı olabileceğini belirtmiştir telnyx.com. Bazı kullanıcılar, STT doğruluğunun ağır aksanlarda veya gürültülü seslerde hâlâ değişken olabildiğini ve model uyarlaması gerektirdiğini bildiriyor. Gerçek zamanlı STT, yüksek yük altında biraz gecikme yaşayabilir telnyx.com. Bir diğer husus ise Google’ın veri yönetimi – hizmet veri gizliliği seçenekleri sunsa da, hassas veriye sahip bazı kuruluşlar şirket içi çözümleri tercih edebilir (Google’ın bulut odaklı yaklaşımı, bazı rakiplerin aksine bunu doğrudan sunmaz).

Son Güncellemeler (2024–2025): Google, sesli hizmetlerini geliştirmeye devam etti. 2024’ün sonlarında, birçok Avrupa dili için TTS seslerini yükseltmeye başladı ve bunları daha doğal yeni sürümlere geçirdi googlecloudcommunity.com googlecloudcommunity.com. Cloud TTS artık Chirp v3 seslerini (spontane konuşma için AudioLM araştırmasından yararlanarak) ve çoklu konuşmacı diyalog sentezini destekliyor cloud.google.com cloud.google.com. STT tarafında ise, Google daha iyi doğruluk ve 125’ten fazla dili kapsayan geliştirilmiş modelleri piyasaya sürdü gcpweekly.com telnyx.com. Özellikle, Google Custom Voice‘u genel kullanıma sundu; bu sayede müşteriler kendi ses verileriyle özel TTS sesleri eğitip dağıtabiliyor (Google’ın etik inceleme süreciyle birlikte) id.cloud-ace.com id.cloud-ace.com. Bu yenilikler ve dillere/diyalektlere yapılan kademeli eklemeler, 2025’te Google’ı sesli yapay zekada öncü konumda tutuyor.

Resmi Web Sitesi: Google Cloud Text-to-Speech cloud.google.com (TTS için) ve Speech-to-Text krisp.ai ürün sayfaları.

2. Microsoft Azure Speech Service (TTS, STT, Ses Klonlama) – Microsoft

Genel Bakış: Microsoft’un Azure AI Speech hizmeti, kurumsal düzeyde bir platform olup Nöral Metinden Sese, Sesten Metne ve ayrıca Konuşma Çevirisi ve Özel Nöral Ses gibi yetenekler sunar. Azure’un TTS’si, insan benzeri kalitede techcommunity.microsoft.com, stiller ve duygular dahil olmak üzere (140 dil/bölgeye yayılmış 400’den fazla ses) devasa bir ses seçkisi sunar. STT’si (konuşma tanıma) son derece doğrudur, gerçek zamanlı veya toplu transkripsiyon için 70’ten fazla dili destekler telnyx.com ve konuşulan sesi anında başka dillere çevirebilir krisp.ai. En önemli özelliklerinden biri kurumsal özelleştirmedir: müşteriler özel akustik/dil modelleri eğitebilir veya markaları için klonlanmış bir ses oluşturabilir. Azure Speech, Azure bulut ekosistemiyle sıkı bir şekilde entegredir (SDK’lar ve REST API’leri ile) ve Microsoft’un onlarca yıllık konuşma Ar-Ge’siyle (Microsoft’un satın aldığı Nuance teknolojisi dahil) desteklenmektedir.

Temel Özellikler:

Nöral Metinden Sese: Nöral seslerden oluşan devasa bir önceden oluşturulmuş kütüphane, 144 dil/çeşitte (2024 ortası itibarıyla 446 ses) techcommunity.microsoft.com, gündelik konuşma tonlarından resmi anlatım tarzlarına kadar çeşitlilik gösterir. Sesler, Microsoft’un prosodi için derin öğrenme modelleriyle (ör. Transformer ve Tacotron varyantları) oluşturulmuştur. Azure, benzersiz ses stilleri (neşeli, empatik, müşteri hizmetleri, haber sunumu vb.) ve perde, hız ve telaffuz için ayrıntılı kontroller (SSML ile) sunar. Dikkate değer bir özellik Çok Dilli ve Çok Konuşmacılı destektir: belirli sesler kod değiştirmeyi yönetebilir ve hizmet birden fazla konuşmacı rolünü diyaloglar üretmek için destekler.
Sesten Metne: Gerçek zamanlı akış ve toplu transkripsiyon modlarıyla yüksek doğrulukta ASR. 75+ dil/lehçeyi telnyx.com destekler ve otomatik noktalama, küfür filtreleme, konuşmacı ayrımı, özel kelime dağarcığı ve konuşma çevirisi (konuşmayı bir adımda yazıya dökme ve çevirme) gibi özellikler sunar krisp.ai. Azure’un STT’si hem kısa komutlar hem de uzun transkriptler için kullanılabilir, belirli kullanım senaryoları için geliştirilmiş model seçenekleriyle (ör. çağrı merkezi).
Özel Sinirsel Ses: Kuruluşların hedef bir konuşmacı üzerinde modellenmiş benzersiz bir yapay zeka sesi oluşturmasına olanak tanıyan bir ses klonlama hizmetidir (yaklaşık 30 dakikalık eğitim sesi ve sıkı onay denetimi gerektirir). Bu, bir markayı veya karakteri temsil eden sentetik bir ses üretir ve sürükleyici oyunlar veya konuşma ajanları gibi ürünlerde kullanılır. Microsoft’un Özel Sinirsel Sesi kalitesiyle bilinir; bu, Progressive’in Flo sesi veya AT&T’nin sohbet botları gibi markalarda görülmektedir.
Güvenlik & Dağıtım: Azure Speech, kurumsal güvenliğe vurgu yapar – veri şifreleme, gizlilik standartlarına uyum ve konteynerleştirilmiş uç noktalar kullanma seçenekleri (böylece işletmeler konuşma modellerini hassas senaryolar için şirket içinde veya uçta dağıtabilir) krisp.ai. Bu esneklik (bulut veya konteyner aracılığıyla şirket içi) sağlık gibi sektörlerde değer görmektedir.
Entegrasyon: Azure ekosistemiyle entegre olacak şekilde tasarlanmıştır – örn. Bilişsel Hizmetler (Çeviri, Bilişsel Arama), Bot Framework (sesli botlar için) veya Power Platform ile kullanım. Ayrıca konuşma teklifinin bir parçası olarak Konuşmacı Tanıma (sesle kimlik doğrulama) desteği de vardır.

Desteklenen Diller: Azure’un ses yapay zekası oldukça çok dillidir. TTS, 140+ dil ve varyantı kapsar (neredeyse tüm büyük dillerde ve birçok bölgesel varyantta sesler – örn. birden fazla İngilizce aksanı, Çince lehçeleri, Hint dilleri, Afrika dilleri) techcommunity.microsoft.com. STT, transkripsiyon için 100+ dili destekler (ve seste dilleri otomatik olarak algılayabilir veya çok dilli konuşmayı işleyebilir) techcommunity.microsoft.com. Konuşma Çevirisi özelliği onlarca dil çiftini destekler. Microsoft, kapsayıcılık amacıyla sürekli olarak düşük kaynaklı dilleri de eklemektedir. Bu genişlik, Azure’u uluslararası erişim veya yerel dil desteği gerektiren uygulamalar için en iyi seçenek haline getirir.

Teknik Temeller: Microsoft’un konuşma teknolojisi, derin sinir ağları ve kapsamlı araştırmalarla desteklenmektedir (bunların bir kısmı Microsoft Research ve satın alınan Nuance algoritmalarından gelmektedir). Neural TTS, konuşma dalga formu üretmek için Transformer ve FastSpeech varyantları gibi modellerin yanı sıra WaveNet’e benzer vokoderler kullanır. Microsoft’un son dönemdeki atılımı, insan seviyesinde başarıya ulaşmak oldu – bu, insan konuşmasının inceliklerini taklit etmek için büyük ölçekli eğitim ve ince ayar sayesinde mümkün oldu techcommunity.microsoft.com. STT için Azure, akustik modeller ve dil modellerinin bir kombinasyonunu kullanır; 2023’ten beri Transformer tabanlı akustik modeller (doğruluk ve gürültüye dayanıklılığı artıran) ve birleşik “Conformer” modelleri sunmuştur. Azure ayrıca sürekli gelişim için model toplama ve pekiştirmeli öğrenme yöntemlerinden yararlanır. Ayrıca, uyarlanabilir öğrenme – belirli bir jargonda tanımayı geliştirmek için metin verisi sağlama (özel dil modelleri) imkanı sunar. Altyapı tarafında ise Azure Speech, bulutta düşük gecikmeli akış için GPU hızlandırmasını kullanabilir ve otomatik olarak ölçeklenerek ani artışları karşılayabilir (ör. büyük etkinliklerin canlı altyazılandırılması).

Kullanım Alanları: Azure Speech, sektörler genelinde kullanılmaktadır:

Müşteri Hizmetleri & IVR’lar: Birçok işletme, çağrı merkezi IVR sistemleri ve sesli botlar için Azure’un STT ve TTS teknolojilerini kullanır. Örneğin, bir havayolu şirketi, müşteri telefon taleplerini yazıya dökmek için STT’yi ve yanıt vermek için Neural TTS sesini kullanabilir, gerekirse diller arasında çeviri de yapabilir krisp.ai.
Sanal Asistanlar:Cortana gibi sanal ajanlar ve otomobillere veya ev aletlerine gömülü üçüncü parti asistanlar için ses altyapısını sağlar. Özel ses özelliği, bu asistanların kendine özgü bir kişiliğe sahip olmasını mümkün kılar.
İçerik Üretimi & Medya: Video oyun stüdyoları ve animasyon şirketleri, karakterlere ayırt edici sesler vermek için Custom Neural Voice’u kullanır; bu sayede kapsamlı seslendirme kaydı gerekmez (ör. bir oyuncunun klonlanmış sesiyle senaryo okunabilir). Medya şirketleri, haber okuma, sesli kitap veya içeriklerin çok dilli dublajı için Azure TTS’yi kullanır.
Erişilebilirlik & Eğitim: Azure’un doğru STT’si, toplantılar (ör. Microsoft Teams’te) ve sınıf dersleri için gerçek zamanlı altyazı oluşturmada kullanılır; bu, işitme engelliler veya dil engeli olanlar için faydalıdır. TTS ise Windows’ta sesli okuma, e-kitaplar ve eğitim uygulamalarında kullanılır.
Kurumsal Verimlilik: Toplantıların, sesli mesajların veya belgeler için dikte edilen metinlerin transkripsiyonu yaygın bir kullanım alanıdır. Nuance Dragon’un teknolojisi (şimdi Microsoft bünyesinde) doktorlar (ör. klinik notlar için konuşmadan metne) ve avukatlar gibi meslek gruplarına, alan terimlerinde yüksek doğrulukla belge dikte etme imkânı sunmak için entegre edilmiştir krisp.ai krisp.ai.

Fiyatlandırma: Azure Speech, tüketime dayalı fiyatlandırma kullanır. STT için, işlenen ses saati başına ücret alır (standart ile özel veya geliştirilmiş modeller için farklı oranlar uygulanır). Örneğin, standart gerçek zamanlı transkripsiyon ses saati başına yaklaşık 1$ olabilir. TTS ise karakter başına veya 1 milyon karakter başına ücretlendirilir (nöral sesler için yaklaşık 1 milyon karakter 16$ civarında, rakiplerine benzer). Özel Nöral Ses için ek kurulum/eğitim ücreti ve kullanım ücretleri vardır. Azure, ücretsiz katmanlar da sunar: örneğin, ilk 12 ayda belirli bir saat STT ve ücretsiz metinden sese karakterler. Azure ayrıca konuşma hizmetlerini Cognitive Services paketi içinde sunar; kurumsal müşteriler toplu alımlarda indirimli satın alabilir. Genel olarak fiyatlandırma rekabetçidir, ancak kullanıcılar gelişmiş özelliklerin (ör. özel modeller veya yüksek doğruluklu stiller) daha pahalı olabileceğini unutmamalıdır.

Güçlü Yönler: Microsoft’un konuşma hizmeti kurumsal kullanıma hazır – sağlam güvenlik, gizlilik ve uyumluluk ile bilinir (düzenlemeye tabi sektörler için önemlidir) krisp.ai. Eşsiz özelleştirme sunar: özel sesler ve özel STT modelleri kuruluşlara ince ayar imkânı verir. Dil ve ses desteğinin genişliği sektör lideridir techcommunity.microsoft.com ve küresel ihtiyaçlar için tek noktadan çözüm sunar. Geniş Azure ekosistemi ve geliştirici araçlarıyla (mükemmel .NET, Python, Java SDK’ları vb.) entegrasyon önemli bir avantajdır ve uçtan uca çözüm geliştirmeyi kolaylaştırır. Microsoft’un sesleri son derece doğaldır, genellikle ifadeleri ve mevcut stil çeşitliliğiyle övgü alır. Diğer bir güçlü yön ise esnek dağıtım – konteyner çalıştırabilme yeteneği sayesinde çevrimdışı veya uçta kullanım mümkündür, bu özelliği sunan bulut sağlayıcı azdır. Son olarak, Microsoft’un sürekli güncellemeleri (kendi ürünlerinden, ör. Windows, Office ve Xbox’ta konuşma teknolojisi kullanımıyla elde edilen geri bildirimlerle) sayesinde Azure Speech hizmeti en yeni araştırmalardan ve büyük ölçekli gerçek dünya testlerinden faydalanır.

Zayıf Yönler: Azure’ın kalitesi yüksek olsa da, yoğun kullanımda maliyet artabilir, özellikle Custom Neural Voice (ciddi bir yatırım ve Microsoft’un onay sürecini gerektirir) ve kurumsal anlaşma yoksa uzun metin transkripsiyonları için telnyx.com. Servisin çok sayıda özelliği ve seçeneği olması, öğrenme eğrisini yükseltir – yeni kullanıcılar tüm ayarları (ör. çok sayıda ses arasından seçim yapmak veya özel modelleri yapılandırmak uzmanlık gerektirir) yönetmekte zorlanabilir. Doğruluk açısından Azure STT liderler arasında, ancak bazı bağımsız testlerde Google veya Speechmatics belirli kıstaslarda az da olsa önde çıkabiliyor (doğruluk, dile veya aksana bağlı olabilir). Ayrıca, Azure Speech’in tüm potansiyelinden tam olarak yararlanmak genellikle Azure ekosisteminde olmanızı varsayar – Azure depolama vb. ile entegre çalıştığında en iyi sonucu verir, bu da çoklu bulut kullananlar veya daha basit, bağımsız bir servis arayanlar için cazip olmayabilir. Son olarak, her bulut servisinde olduğu gibi, Azure Speech kullanmak verilerin buluta gönderilmesi anlamına gelir – son derece hassas verileri olan kuruluşlar yalnızca kurum içi bir çözümü tercih edebilir (Azure’ın container’ı yardımcı olur ama ücretsiz değildir).

Son Güncellemeler (2024–2025): Microsoft, dil ve ses seçeneklerini agresif şekilde genişletti. 2024’te Azure Neural TTS, 46 yeni ses ve 2 yeni dil ekledi, toplamda 144 dilde 446 ses techcommunity.microsoft.com. Ayrıca, daha yüksek kalite sağlamak için eski “standart” sesleri kullanımdan kaldırıp (Eylül 2024 itibarıyla) yalnızca neural seslere geçti learn.microsoft.com. Microsoft, Voice Flex Neural (önizleme) adında, konuşma tarzlarını çok daha dinamik şekilde ayarlayabilen yenilikçi bir özellik tanıttı. STT tarafında, Microsoft, Nuance’ın bazı Dragon yeteneklerini Azure’a entegre etti – örneğin, Dragon Legal ve Medical modeli, teknik terimlerde son derece yüksek doğrulukla alanına özel transkripsiyon için Azure’da kullanılabilir hale geldi. Ayrıca, özel konuşma modelleri ve sesler oluşturmayı kolaylaştıran bir arayüz aracı olan Speech Studio güncellemeleri yayınlandı. Bir diğer önemli gelişme: Azure’ın Speech to Text servisi, yeni bir temel model (milyarlarca parametreli olduğu bildirilen bir model) ile yaklaşık %15 doğruluk artışı sağladı ve birden fazla dili aynı anda transkribe etme imkanı sundu aws.amazon.com aws.amazon.com. Ayrıca, Microsoft, konuşma ile Azure OpenAI servislerinin entegrasyonunu duyurdu – böylece toplantı konuşmasını metne çevirip ardından GPT-4 ile özetleme gibi kullanım senaryoları mümkün oldu (hepsi Azure içinde). Üretken yapay zekanın (ör. GPT) konuşma ile entegrasyonunun sürmesi ve aksan/önyargı yönetimindeki iyileştirmeler (bazıları Microsoft’un çeşitli konuşmacılar için hata oranlarını azaltmak üzere kuruluşlarla yaptığı işbirliğinden geliyor), Azure Speech’i 2025’te de ön planda tutuyor.

Resmi Web Sitesi: Azure AI Speech Service techcommunity.microsoft.com (Microsoft Azure’ın Konuşma ürünü için resmi sayfası).

3. Amazon AWS Sesli Yapay Zeka – Amazon Polly (TTS) & Amazon Transcribe (STT)

Genel Bakış: Amazon Web Services (AWS), Amazon Polly ile Metinden Sese (TTS) ve Amazon Transcribe ile Sesten Metne (STT) güçlü bulut tabanlı sesli yapay zeka sunar. Polly, metni çeşitli ses ve dillerde gerçekçi konuşmaya dönüştürürken, Transcribe Otomatik Konuşma Tanıma (ASR) kullanarak sesten yüksek doğrulukta metin transkriptleri üretir. Bu hizmetler, AWS’nin geniş yapay zeka portföyünün bir parçasıdır ve AWS’nin ölçeklenebilirliği ile entegrasyonundan faydalanır. Amazon’un ses teknolojileri güvenilirlikte öne çıkar ve IVR sistemleri, medya altyazılandırma, sesli asistanlar gibi birçok sektörde kullanılmaktadır. Polly ve Transcribe ayrı hizmetler olsa da, birlikte sesli çıktı ve girdi ihtiyaçlarının tamamını karşılarlar. Amazon ayrıca ilgili hizmetler de sunar: Amazon Lex (sohbet botları için), Transcribe Call Analytics (çağrı merkezi zekası için) ve özel bir Brand Voice programı (Amazon’un bir markaya özel TTS sesi oluşturduğu). AWS Sesli Yapay Zeka, halihazırda AWS ekosisteminde olan geliştiriciler ve işletmeler için tasarlanmıştır ve diğer AWS kaynaklarıyla kolay entegrasyon sunar.

Temel Özellikler:

Amazon Polly (TTS): Polly, 40+ dil ve varyantta 100+ ses aws.amazon.com sunar; hem erkek hem kadın sesleri, hem de sinirsel ve standart seçenekler bulunur. Sesler “gerçekçi”dir, doğal vurgu ve ritmi yakalamak için derin öğrenme ile oluşturulmuştur. Polly, yüksek kaliteli konuşma için sinirsel TTS destekler ve yakın zamanda Sinirsel Üretken TTS motorunu tanıttı – son teknoloji bir modeldir (2024 sonu itibarıyla 13 ultra-ifade yüklü sesle) ve daha duygulu, sohbet tarzı konuşma üretir aws.amazon.com aws.amazon.com. Polly, konuşma çıktısını ince ayarlamak için Konuşma Sentez İşaretleme Dili (SSML) desteği gibi özellikler sunar (telaffuzlar, vurgu, duraklamalar) aws.amazon.com. Ayrıca özel ses stilleri de içerir; örneğin, Haber Spikeri okuma stili veya rahat bir ton için Sohbet stili. Polly’nin benzersiz bir özelliği, uzun metin sentez motorunu kullanarak uzun metinlerde konuşma hızını otomatik olarak ayarlayabilmesidir; bu sayede daha doğal sesli kitap veya haber okuma sağlanır (hatta özel uzun metin sesleri de vardır).
Amazon Transcribe (STT): Transcribe, hem önceden kaydedilmiş ses dosyalarının toplu transkripsiyonunu hem de gerçek zamanlı akış transkripsiyonunu gerçekleştirebilir. 100+ dil ve lehçeyi destekler aws.amazon.com ve konuşulan dili otomatik olarak tanımlayabilir. Temel özellikler arasında konuşmacı ayrımı (çok konuşmacılı seslerde konuşmacıların ayırt edilmesi) krisp.ai, özel kelime dağarcığı (sisteme alan/terim veya isim öğretmek için) telnyx.com, noktalama ve büyük/küçük harf kullanımı (okunabilirlik için otomatik olarak noktalama ve büyük harf ekler) krisp.ai ve her kelime için zaman damgası oluşturma bulunur. Transcribe ayrıca içerik filtreleme (küfür/kişisel bilgi maskeleme veya etiketleme) ve redaksiyon yeteneklerine sahiptir – çağrı merkezi kayıtlarında hassas bilgileri gizlemek için kullanışlıdır. Telefon ve toplantılar için özel geliştirmeler de mevcuttur: örn. Transcribe Medical sağlık konuşmaları için (HIPAA-uyumlu) ve Call Analytics yalnızca transkripsiyon yapmakla kalmaz, aynı zamanda entegre ML ile duygu analizi, çağrı kategorilendirme ve özet oluşturma sağlar aws.amazon.com aws.amazon.com.
Entegrasyon & Araçlar: Hem Polly hem de Transcribe diğer AWS servisleriyle entegre olur. Örneğin, Transcribe çıktısı doğrudan Amazon Comprehend (NLP servisi) ile daha derin metin analizi için veya Translate ile çevrilmiş transkriptler için kullanılabilir. Polly, AWS Translate ile birlikte çalışarak çok dilli ses çıktısı oluşturabilir. AWS, bu servisleri kolayca çağırmak için birçok dilde SDK (Python boto3, Java, JavaScript, vb.) sunar. Ayrıca Amazon’un MediaConvert servisi, video dosyaları için otomatik olarak altyazı oluşturmak üzere Transcribe’ı kullanabilir. Ek olarak, AWS Presign API’leri ile transkripsiyon veya akış için doğrudan ve güvenli istemci yüklemeleri yapılmasına olanak tanır.
Özelleştirme: Polly’nin sesleri önceden hazırlanmış olsa da, AWS Brand Voice adlı bir program sunar; burada Amazon’un uzmanları bir müşteri için özel bir TTS sesi oluşturur (bu self-servis değildir; iş birliğine dayalıdır – örneğin, KFC Kanada, Polly’nin Brand Voice’u ile Colonel Sanders’ın sesini oluşturmak için AWS ile çalıştı venturebeat.com). Transcribe için özelleştirme, özel kelime dağarcığı veya Özel Dil Modelleri ile yapılır (bazı dillerde, elinizde transkript varsa küçük bir özel model eğitmenize izin verilir, şu anda sınırlı önizlemede).
Performans & Ölçeklenebilirlik: Amazon’un hizmetleri, büyük ölçeklerde üretimde test edilmiş olarak bilinir (Amazon muhtemelen Polly ve Transcribe’ı dahili olarak Alexa ve AWS hizmetleri için de kullanıyor). Her ikisi de büyük hacimleri kaldırabilir: Transcribe akışı aynı anda birçok akışı işleyebilir (yatay olarak ölçeklenir) ve toplu işler S3’te depolanan saatlerce sesi işleyebilir. Polly, konuşmayı hızlı bir şekilde sentezleyebilir, hatta sonuçların önbelleğe alınmasını destekler ve sık kullanılan cümleler için nöral önbellekleme sunar. Gecikme düşüktür, özellikle de kullanıcıya yakın AWS bölgeleri kullanılıyorsa. IoT veya uç kullanım için AWS, bu hizmetler için çevrimdışı konteynerler sunmaz (Azure’un aksine), ancak buluta akış için AWS IoT üzerinden uç konektörler sağlar.

Desteklenen Diller:

Amazon Polly: Onlarca dili destekler (şu anda yaklaşık 40+). Buna çoğu büyük dil dahildir: İngilizce (ABD, İngiltere, Avustralya, Hindistan, vb.), İspanyolca (AB, ABD, LATAM), Fransızca, Almanca, İtalyanca, Portekizce (Brezilya ve AB), Hintçe, Arapça, Çince, Japonca, Korece, Rusça, Türkçe ve daha fazlası aws.amazon.com. Birçok dilde birden fazla ses seçeneği vardır (ör. ABD İngilizcesinde 15’ten fazla ses). AWS, dillere eklemeye devam ediyor – örneğin, 2024’ün sonlarında Çekçe ve İsviçre Almancası sesleri eklediler docs.aws.amazon.com. Dünyadaki her dil kapsanmıyor, ancak seçim geniş ve büyümeye devam ediyor.
Amazon Transcribe: 2025 itibarıyla 100’den fazla dili ve varyantı için transkripsiyon desteği sunuyor aws.amazon.com. Başlangıçta yaklaşık 31 dili kapsıyordu (çoğunlukla Batı dilleri), ancak Amazon bunu önemli ölçüde genişletti ve yeni nesil bir model kullanarak çok daha fazlasını ekledi (Vietnamca, Farsça, Svahili gibi diller dahil). Ayrıca çok dilli transkripsiyon desteği de var – iki dilli konuşmaları algılayıp yazıya dökebiliyor (ör. bir çağrıda İngilizce ve İspanyolca karışık). Alan özelinde: Transcribe Medical şu anda İngilizce ve İspanyolca’nın birçok lehçesinde tıbbi dikteyi destekliyor.

Teknik Temeller: Amazon’un üretken sesi (Polly), en son sesleri için milyar parametreli Transformer modeli de dahil olmak üzere gelişmiş sinir ağı modelleri kullanır aws.amazon.com. Bu model mimarisi, Polly’nin konuşmayı yüksek kaliteyi koruyarak akış halinde üretmesini sağlar – “duygusal olarak etkileşimli ve son derece konuşma diliyle” konuşma üretir aws.amazon.com. Önceki sesler, standart sesler için birleştirici yaklaşımlar veya eski sinir ağları kullanırken, artık odak tamamen sinirsel TTS üzerindedir. STT tarafında ise Amazon Transcribe, Amazon’un inşa ettiği, çok büyük miktarda sesle (iddia edildiğine göre milyonlarca saat) eğitilmiş yeni nesil temel ASR modeli (çok milyar parametreli) ile çalışır aws.amazon.com. Modelin yüksek doğruluk elde etmek için muhtemelen bir Transformer veya Conformer mimarisi kullandığı düşünülüyor. Farklı akustik koşulları ve aksanları (Amazon’un özellikle belirttiği, farklı aksanlar ve gürültüleri hesaba kattığı) işlemek için optimize edilmiştir aws.amazon.com. Özellikle, Transcribe’ın evrimi Amazon Alexa’nın konuşma tanıma gelişmelerinden etkilenmiştir – Alexa’nın modellerindeki iyileştirmeler genellikle daha geniş kullanım için Transcribe’a aktarılır. AWS, dil kapsamını genişletmek için düşük kaynaklı dillerde özdenetimli öğrenme teknikleri kullanır (SpeechMix veya wav2vec’in çalışma şekline benzer şekilde). Dağıtım açısından, bu modeller AWS’nin yönetilen altyapısında çalışır; AWS, bu modelleri maliyet etkin şekilde çalıştırmak için kullanılabilecek özel çıkarım çiplerine (AWS Inferentia gibi) sahiptir.

Kullanım Alanları:

Etkileşimli Sesli Yanıt (IVR): Birçok şirket, telefon menülerinde istemleri seslendirmek için Polly’yi ve arayanların söylediklerini yakalamak için Transcribe’ı kullanır. Örneğin, bir bankanın IVR’ı hesap bilgisini Polly ile söyleyebilir ve konuşulan talepleri anlamak için Transcribe’ı kullanabilir.
Çağrı Merkezi Analitiği: Müşteri hizmetleri çağrılarını (Amazon Connect veya diğer çağrı merkezi platformları aracılığıyla) yazıya dökmek için Transcribe’ı kullanmak ve ardından bunları müşteri duyarlılığı veya temsilci performansı açısından analiz etmek. Çağrı Analitiği özellikleri (duygu tespiti ve özetleme ile) çağrılarda kalite güvencesini otomatikleştirmeye yardımcı olur aws.amazon.com aws.amazon.com.
Medya & Eğlence: Polly, haber makaleleri veya blog yazıları için anlatım oluşturmakta kullanılır (bazı haber siteleri Polly sesleriyle “bu makaleyi dinle” seçeneği sunar). Transcribe, yayıncılar tarafından canlı TV’ye altyazı eklemek veya video platformları tarafından kullanıcıların yüklediği videolara otomatik altyazı oluşturmak için kullanılır. Prodüksiyon stüdyoları, düzenleme amacıyla görüntülerin dökümlerini almak (videolar içinde metinle arama yapmak) için Transcribe’ı kullanabilir.
E-Öğrenme ve Erişilebilirlik: E-öğrenme platformları, yazılı içeriği birden çok dilde sese dönüştürmek için Polly’yi kullanır ve böylece öğrenme materyallerini daha erişilebilir hale getirir. Transcribe, derslerin transkriptlerini oluşturmakta veya öğrencilerin ders kayıtlarında arama yapmasını sağlamakta yardımcı olabilir.
Cihaz ve Uygulama Ses Özellikleri: Birçok mobil uygulama veya IoT cihazı, ses için AWS’yi kullanır. Örneğin, bir mobil uygulama, sesli arama özelliği için Transcribe’ı kullanabilir (sorunuzu kaydedin, Transcribe’a gönderin, metni alın). Polly’nin sesleri, akıllı aynalar veya anons sistemleri gibi cihazlara entegre edilerek uyarı veya bildirimleri sesli olarak okuyabilir.
Çok Dilli Dublaj: AWS hizmetlerinin (Transcribe + Translate + Polly) kombinasyonunu kullanarak geliştiriciler otomatik dublaj çözümleri oluşturabilir. Örneğin, İngilizce bir videoyu alın, transkriptini çıkarın, transkripti İspanyolcaya çevirin, ardından İspanyolca Polly sesiyle İspanyolca dublajlı bir ses parçası oluşturun.
Oyun ve Etkileşimli Medya: Oyun geliştiricileri, dinamik NPC diyalogları için Polly’yi kullanabilir (böylece her satır için seslendirme sanatçısı kaydı olmadan metin diyalogları sesli hale getirilebilir). Polly’nin, bazı yaratıcı projelerde kullanılan şarkı söylemek için tasarlanmış bir NTTS sesi (Justin) bile vardır.

Fiyatlandırma: AWS fiyatlandırması tüketime dayalıdır:

Amazon Polly: Girdi metninin milyon karakteri başına ücretlendirilir. İlk 12 ay boyunca ayda ilk 5 milyon karakter ücretsizdir (yeni hesaplar için) aws.amazon.com. Sonrasında, standart sesler 1M karakter başına yaklaşık 4$, neural sesler ise yaklaşık 16$’dır (bu fiyatlar bölgeye göre biraz değişebilir). Yeni “üretken” sesler ise muhtemelen daha yüksek bir fiyatlandırmaya sahip olabilir (ör. daha yüksek işlem gücü nedeniyle karakter başına biraz daha fazla). Polly’nin maliyeti, neural kategoride Google/Microsoft ile yaklaşık olarak aynıdır. Sesi depolamak veya yayınlamak için ek bir ücret yoktur (sadece depolama/ileti için minimum S3 veya veri transferi ücreti olabilir).
Amazon Transcribe: Sesin saniyesi başına ücretlendirilir. Örneğin, standart transkripsiyon saniyesi başına 0,0004$’dır (dakikada 0,024$). Yani bir saat yaklaşık 1,44$’a mal olur. Ekstra özellikler için biraz farklı oranlar vardır: örneğin, Transcribe Call Analytics veya Medical kullanmak biraz daha pahalı olabilir (~0,0008$/sn). Gerçek zamanlı yayın da saniye başına benzer şekilde fiyatlandırılır. AWS, yeni kullanıcılar için 12 ay boyunca ayda 60 dakika ücretsiz transkripsiyon sunar aws.amazon.com. Ayrıca, AWS genellikle yüksek hacimli veya kurumsal sözleşmeler için AWS Enterprise Support aracılığıyla kademeli indirimler sunar.
AWS’nin yaklaşımı modülerdir: Translate veya diğer hizmetleri birlikte kullanırsanız, bunlar ayrı ücretlendirilir. Ancak avantajı, yalnızca kullandığınız kadar ödemeniz ve kullanılmadığında sıfıra kadar ölçeklendirebilmenizdir. Bu, düzensiz kullanım için maliyet açısından verimlidir, ancak çok büyük ve sürekli iş yüklerinde indirim için pazarlık yapmak veya AWS’nin tasarruf planlarını kullanmak gerekebilir.

Güçlü Yönler: AWS ses hizmetlerinin en büyük güçlü yönü kanıtlanmış ölçeklenebilirlik ve güvenilirliğidir – üretim iş yüklerini karşılayacak şekilde tasarlanmışlardır (AWS’nin %99,9 SLA’sı, çok bölgeli yedeklilik vb.). AWS ekosistemiyle derin entegrasyon, halihazırda AWS kullananlar için bir artıdır (erişim kontrolü için IAM, giriş/çıkış için S3 vb. hepsi sorunsuz birlikte çalışır). Polly’nin sesleri çok doğal olarak kabul edilir ve yeni üretken seslerin eklenmesi insan benzeri konuşma ile aradaki farkı daha da kapatmıştır, ayrıca duygusal ifade konusunda da uzmanlığa sahiptirler aws.amazon.com. Transcribe, zorlu seslerdeki sağlamlığıyla bilinir (farklı aksanları ve gürültülü arka planları iyi şekilde ele alma vurgusunu ilk yapanlardan biriydi aws.amazon.com). Hizmetler API üzerinden kullanımı nispeten kolaydır ve AWS’nin iyi belgeleri ve örnek kodları vardır. AWS ayrıca rekabetçi fiyatlandırma sunar ve ücretsiz katman yeni kullanıcılar için yardımcı olur. Bir diğer güçlü yön ise hızlı geliştirme temposudur – Amazon düzenli olarak yeni özellikler ekler (ör. moderasyon için Transcribe’da toksisite tespiti) ve daha fazla dil desteği sunar, genellikle gerçek AWS müşteri ihtiyaçlarından ilham alır. Güvenlik açısından AWS güçlüdür: içerik şifrelenir ve verilerin saklanmamasını veya işlendikten sonra otomatik olarak silinmesini seçebilirsiniz. Kurumsal müşteriler için AWS ayrıca insan desteği ve bu hizmetlerin etkili şekilde dağıtılması için çözüm mimarları sağlar.

Zayıf Yönler: Bazı geliştiriciler için potansiyel bir dezavantaj, AWS’nin bir hesap kurulumu ve AWS IAM ile konsolun anlaşılmasını gerektirmesidir; bu, yalnızca hızlı bir ses testi yapmak isteyenler için fazla karmaşık olabilir (bazı rakipler daha basit genel uç noktalar veya GUI araçları sunar). Bazı rakiplerin aksine (Google, Microsoft), AWS’de herkese açık bir self-servis özel ses klonlama yoktur; Brand Voice daha büyük iş birlikleriyle sınırlıdır. Bu, küçük kullanıcıların AWS’de kendi seslerini eğitemeyeceği anlamına gelir (sözlük özelliği hariç). AWS şu anda Polly veya Transcribe için şirket içi/çevrimdışı dağıtım seçeneğine de sahip değildir – yalnızca bulut tabanlıdır (Amazon’un edge Outposts veya local zones kullanılabilir, ancak bu çevrimdışı konteyner ile aynı değildir). Doğruluk açısından, Transcribe güçlü olsa da, bazı bağımsız testlerde Microsoft veya Google’ın doğruluğu belirli diller veya kullanım durumları için bazen biraz daha yüksek çıkmıştır (değişebilir; AWS’nin yeni modeli bu farkı büyük ölçüde kapatmıştır). Bir diğer konu: TTS’de dil kapsamı – 40+ dil iyi olsa da, Google ve Microsoft daha fazlasını destekler; AWS bazı yerelleştirilmiş ses seçeneklerinde biraz geride kalabilir (örneğin, Google şu anda Polly’den daha fazla Hint dili TTS’de sunar). Son olarak, AWS’nin çok sayıda ilgili hizmeti bazılarını (örneğin, belirli görevler için Transcribe mı Lex mi seçileceği) kafa karışıklığına uğratabilir ve biraz bulut mimarisi bilgisi gerektirir.

Son Güncellemeler (2024–2025): AWS, Polly ve Transcribe için önemli güncellemeler yaptı:

Polly: Kasım 2024’te AWS, bu kategorideki ses sayısını 7’den 13’e çıkararak çoklu dilde (Fransızca, İspanyolca, Almanca, İngilizce çeşitleri) altı yeni “üretken” ses piyasaya sürdü aws.amazon.com. Bu sesler, yeni bir üretken TTS motoru kullanıyor ve oldukça ifadeli olup, konuşmaya dayalı yapay zeka kullanımları için tasarlandı. Ayrıca, çok uzun pasajlarda bile netliğini koruyan İspanyolca ve İngilizce için Uzun-Form NTTS sesleri eklediler aws.amazon.com aws.amazon.com. 2024’ün başlarında AWS, Brezilya Portekizcesi ve diğer dillerde Haber Spikeri tarzı bir ses tanıttı. Mart 2025’te Amazon Polly’nin dokümantasyonu, servisin artık Çekçe ve İsviçre Almancası dillerini desteklediğini gösteriyor; bu da dil yelpazesinin genişlemeye devam ettiğini yansıtıyor docs.aws.amazon.com. Bir diğer güncelleme: AWS, Polly’nin sinirsel ses kalitesini geliştirdi (muhtemelen temel model yükseltmesi) – bazı kullanıcılar güncellenen seslerde daha akıcı bir prozodi gözlemledi.
Transcribe: 2024 ortasında Amazon, Transcribe’ı destekleyen yeni nesil ASR modeli (Nova) duyurdu; bu model doğruluğu önemli ölçüde artırdı ve dil sayısını 100+’a çıkardı aws.amazon.com. Ayrıca Transcribe Call Analytics’i küresel olarak kullanıma sundular; bu özellik, generatif yapay zeka (AWS’nin Bedrock’u veya OpenAI modelleriyle entegre) kullanarak konuşma özetleri almayı sağlıyor – yani bir çağrının ana noktalarını otomatik olarak özetliyor. Bir diğer yeni özellik ise Gerçek Zamanlı Toksisite Tespiti (2024 sonlarında piyasaya sürüldü); bu, geliştiricilerin Transcribe üzerinden canlı sesli sohbetlerde nefret söylemi veya tacizi tespit etmesini sağlıyor ve canlı sesli sohbetlerin denetlenmesi için önemli aws.amazon.com. 2025’te AWS, Transcribe için özel dil modelleri (CLM) ile önizlemede; bu, şirketlerin ASR’ı kendi verileriyle ince ayar yapmasına olanak tanıyor (bu, Azure’un özel STT’siyle rekabet ediyor). Fiyatlandırma tarafında ise AWS, Transcribe’ı yüksek hacimli müşteriler için daha uygun maliyetli hale getirdi; aylık belirli saat eşiklerini aştığında otomatik olarak kademeli fiyatlandırma başlatıldı. Tüm bu güncellemeler, AWS’nin sesli yapay zeka alanında lider kalma kararlılığını ve kalite ile özellikleri sürekli geliştirdiğini gösteriyor.

Resmi Web Siteleri: Amazon Polly – Metinden Sese Servisi aws.amazon.com aws.amazon.com; Amazon Transcribe – Sesten Metne Servisi aws.amazon.com aws.amazon.com.

4. IBM Watson Konuşma Servisleri (TTS & STT) – IBM

Genel Bakış: IBM Watson, Watson AI servislerinin bir parçası olarak hem Metinden Sese hem de Sesten Metne hizmetleri sunar. IBM, konuşma teknolojilerinde uzun bir geçmişe sahiptir ve bulut servisleri özelleştirme, alan uzmanlığı ve veri gizliliği odaklıdır. Watson Metinden Sese, birden fazla dilde doğal sesli konuşma sentezleyebilir ve Watson Sesten Metne, özel kelime dağarcığına uyum sağlama yeteneğiyle yüksek doğrulukta transkripsiyon sağlar. IBM’in konuşma servisleri, kelime dağarcığının karmaşık ve veri güvenliğinin çok önemli olduğu sağlık, finans ve hukuk gibi sektörlerde özellikle popülerdir. IBM, modelleri için (IBM Cloud Pak aracılığıyla) şirket içi kurulum seçenekleri sunar; bu da ses verisi için genel bulut kullanamayan kuruluşlara hitap eder. IBM’in bulut konuşma pazarındaki payı büyük üçlüye (Google, MS, AWS) kıyasla daha küçük olsa da, belirli bir jargona uyarlanması veya IBM’in daha büyük Watson ekosistemiyle (dil çevirmenleri, asistan çerçevesi vb. dahil) entegrasyon gerektiren konuşma çözümleri için güvenilir, kurumsal düzeyde bir sağlayıcı olmaya devam etmektedir.

Temel Özellikler:

Watson Metinden Sese (TTS): 13+ dilde (İngilizce ABD/İngiltere, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Japonca, Arapça, Brezilya Portekizcesi, Korece, Çince vb. dahil) çeşitli sesleri destekler. Sesler “Sinirsel”dir ve IBM bunları sürekli olarak geliştirir – örneğin, bazı diller için yeni ifade edici sinirsel sesler eklenmiştir (ör. ifade edici Avustralya İngilizcesi sesi) cloud.ibm.com. IBM TTS, IBM’in SSML uzantılarını kullanarak perde, hız ve vurgu gibi parametrelerin ayarlanmasına olanak tanır. Bazı seslerde ifade edici okuma yeteneği vardır (ör. empatik veya heyecanlı duyulabilen bir ses). IBM ayrıca müşterilerin IBM ile birlikte benzersiz bir sentetik ses oluşturabileceği özel ses özelliğini ekledi (genellikle marka sesi, kurumsal bir iş birliği). Öne çıkan bir özellik ise düşük gecikmeli akış – IBM’in TTS’si sesi gerçek zamanlı parçalarda döndürebilir, bu da hızlı yanıt veren sesli asistanlar için faydalıdır.
Watson Konuşmadan Metne (STT): Gerçek zamanlı veya toplu transkripsiyon sunar ve konuşmacı ayrımı (konuşmacıların ayırt edilmesi) krisp.ai, anahtar kelime tespiti (belirli ilgi çekici anahtar kelimeler için zaman damgaları verebilme yeteneği) ve kelime alternatifleri (belirsiz transkripsiyonlar için güven sırasına göre alternatifler) gibi özellikler içerir. IBM’in STT’si güçlü özel dil modeli desteğiyle bilinir: kullanıcılar binlerce alanına özgü terimi veya hatta ses+transkript yükleyerek modeli örneğin tıbbi terminolojiye veya hukuki ifadelere uyarlayabilirler krisp.ai krisp.ai. Bu, bu alanlardaki doğruluğu büyük ölçüde artırır. IBM ayrıca birden fazla geniş bant ve dar bant modeli ile telefon sesine karşı yüksek kaliteli ses için optimize edilmiş seçenekler sunar. Yaklaşık 10 dili (İngilizce, İspanyolca, Almanca, Japonca, Mandarin vb.) yüksek doğrulukla destekler ve bazıları için ayrı telefon modelleri bulunur (telefon gürültüsü ve kodeklerini işler). İlginç bir özellik de otomatik akıllı biçimlendirme – örneğin, transkripsiyon çıktısında tarihleri, para birimlerini ve sayıları okunabilirlik için biçimlendirebilir.
Alan Optimizasyonu: IBM, önceden eğitilmiş sektör modelleri sunar; örneğin, tıbbi dikteye önceden uyarlanmış Watson Konuşma Hizmetleri Sağlık ve medya için özel isim kütüphaneleriyle Medya & Eğlence transkripsiyonu. Bu seçenekler, IBM’in danışmanlık odaklı yaklaşımını yansıtır; burada bir çözüm müşterinin alanına göre özelleştirilebilir.
Güvenlik & Dağıtım: Önemli bir satış noktası, IBM’in Watson Konuşma hizmetlerini müşterinin kendi ortamında (IBM Cloud dışında) IBM Cloud Pak for Data aracılığıyla çalıştırmaya izin vermesidir. Bu konteyner tabanlı çözüm, hassas sesin şirketin sunucularını asla terk etmemesini sağlar ve veri yerelliği ile gizlilik endişelerini giderir. IBM Cloud’da bile, verilerin varsayılan olarak saklanmaması ve tüm iletimlerin şifrelenmesi gibi özellikler sunarlar. IBM, sıkı uyumluluk gereksinimlerini karşılar (HIPAA, GDPR-uyumlu).
Entegrasyon: Watson Speech, IBM’in Watson Assistant’ı ile entegre olur (böylece kolayca sohbet botlarına STT/TTS ekleyebilirsiniz). Ayrıca IBM’in daha geniş yapay zeka portföyüne de bağlanır – örneğin, STT sonuçları duygu analizi için Watson Doğal Dil Anlama’ya veya çok dilli işlem için Watson Translate’e aktarılabilir. IBM, akış ve toplu işlemler için web soketleri ve REST arayüzleri sağlar.

Desteklenen Diller:

TTS: IBM’in TTS’si yaklaşık olarak 13 dili yerel olarak (ve bazı lehçeleri) destekler. Buna ana iş dilleri dahildir. Bu sayı Google veya Amazon’dan daha az olsa da, IBM desteklenen dillerde kaliteli seslere odaklanır. Dikkat çeken diller: İngilizce (ABD, İngiltere, Avustralya), Fransızca, Almanca, İtalyanca, İspanyolca (AB ve Latin Amerika), Portekizce (Brezilya), Japonca, Korece, Mandarin (basitleştirilmiş Çince), Arapça ve muhtemelen Rusça. Son güncellemelerde birçok yeni dil eklemektense mevcut dillere daha fazla ses eklendi. Örneğin, IBM bir güncellemede 11 dilde 27 yeni ses tanıttı voximplant.com (ör. çocuk sesleri, yeni lehçeler eklenmesi gibi).
STT: IBM STT yaklaşık olarak 8-10 dili güvenilir şekilde destekler (İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, Japonca, Korece, Brezilya Portekizcesi, Modern Standart Arapça, Mandarin Çincesi ve İtalyanca). İngilizce (hem ABD hem İngiltere) en fazla özelliğe sahip olanıdır (özelleştirme ve dar bant modelleriyle). Bazı dillerde Watson’da İngilizce’ye çeviri seçenekleri bulunur (ancak bu ayrı bir Watson servisi kullanır). Rakiplerle karşılaştırıldığında, IBM’in dil yelpazesi daha küçüktür, ancak kurumsal talebin en yüksek olduğu dilleri kapsar ve bu dillerde özelleştirme sunar.

Teknik Altyapı: IBM’in konuşma teknolojisi kendi araştırmalarından evrilmiştir (IBM, 90’larda Gizli Markov Model tabanlı ViaVoice ve daha sonra derin öğrenme yaklaşımlarıyla öncüdür). Modern Watson STT, derin sinir ağları (muhtemelen çift yönlü LSTM veya Transformer akustik modellerine benzer) ve bir n-gram veya sinirsel dil modeli kullanır. IBM, alan uyarlaması üzerinde durmuştur: özel bir model oluşturulduğunda temel modelleri alan verileriyle ince ayar yapmak için muhtemelen transfer öğrenimi kullanırlar. IBM ayrıca bazı araştırmalarında “Konuşmacı Uyarlanabilir Eğitimi” uygular – modelin tutarlı bir konuşmacıyı tanıması durumunda uyum sağlamasına olanak tanır (dikte için faydalı). Watson TTS, konuşma sentezi için sinirsel bir sıralama-sıralama modeli kullanır; IBM’in ifade ayarı için bir tekniği vardır – sesleri daha duygulu konuşma üretebilmeleri için ifadeli kayıtlarla eğitirler. IBM’in duygusal TTS üzerine araştırmaları (ör. “İfadeli Konuşma Sentezi” makalesi) Watson TTS seslerini bilgilendirir ve onların ince tonlama değişiklikleri yapabilmesini sağlar. Bir diğer unsur: IBM, TTS’de kısaltmalar ve görülmemiş kelimeleri daha iyi işlemek için bir dikkat mekanizması tanıtmıştı. Altyapı olarak, IBM’in servisleri konteynerleştirilmiş mikroservislerdir; performansı iyidir, ancak geçmişte bazı kullanıcılar Watson STT’nin sonuçları döndürmede Google’dan biraz daha yavaş olabileceğini belirtmişti (doğruluğu hıza tercih eder, ancak bu gelişmiş olabilir). IBM muhtemelen TTS üretimi için GPU hızlandırmasından da yararlanır.

Kullanım Alanları:

Sağlık Sektörü: Hastaneler, doktorun dikte ettiği notları yazıya dökmek için Watson STT’yi (genellikle iş ortakları aracılığıyla) kullanır (Dragon Medical yaygındır, ancak IBM bazıları için alternatif sunar). Ayrıca, sağlık uygulamalarında sesli etkileşim (ör. bir hemşirenin hastane bilgi sistemine yüksek sesle soru sorması ve Watson Assistant ile STT/TTS üzerinden yanıt alması).
Müşteri Hizmetleri: IBM Watson Assistant (sanal asistan), Watson TTS/STT ile birleştirilerek müşteri destek hatları için sesli botlara güç verir. Örneğin, bir telekom şirketi, Watson tabanlı bir sesli asistanı rutin çağrıları yönetmek için kullanabilir (çağrıyı Watson STT ile dinler ve Watson TTS ile yanıt verir).
Uyum ve Medya: Finansal ticaret firmaları, uyum takibi için tüccar telefon görüşmelerini yazıya dökmek amacıyla Watson STT kullanabilir ve Watson’ın güvenliği ile şirket içi kurulum imkânından faydalanabilir. Medya kuruluşları ise videoları yazıya dökmek veya yayınları arşivlemek için (özellikle büyük arşivler için şirket içi bir çözüme ihtiyaç duyuluyorsa) Watson’ı kullanabilir.
Eğitim & Erişilebilirlik: Üniversiteler, özellikle içerik gizliliğinin önemli olduğu ve sistemi kendi bünyelerinde çalıştırmak istedikleri durumlarda, dersleri yazıya dökmek veya altyazı sağlamak için Watson’ı kullandı. Watson TTS, dijital içerik ve ekran okuyucular için ses üretmekte kullanıldı (örneğin, bir e-ticaret sitesinin ürün açıklamalarını görme engelli kullanıcılara Watson TTS ile okutması gibi).
Kamu: Watson’ın güvenli kurulumu, kamu kurumlarının ses teknolojisine ihtiyaç duyduğu durumlarda (örneğin, kamu toplantılarını yazıya dökmek – yerel isimler/terimler için özel kelime dağarcığı ile – veya vatandaş hizmetleri için çok dilli sesli yanıt sistemleri sağlamak gibi) uygun hale getirir.
Otomotiv: IBM, Watson’ı araç bilgi-eğlence sistemlerinde kullanmak için ortaklıklar yaptı – araçta sesli komutlar için STT ve sesli yanıtlar (haritalar, araç bilgisi) için TTS kullanıldı. Özel kelime dağarcığı özelliği, otomotiv terimleri (araç model isimleri vb.) için faydalıdır.

Fiyatlandırma: IBM, belirli bir ücretsiz kullanım hakkı sunan bir Lite planı (ör. ayda 500 dakika STT ve belirli binlerce karakter TTS) sunar – bu geliştirme için iyidir. Bunun ötesinde fiyatlandırma kullanıma göredir:

STT: IBM Cloud’da standart modeller için dakikası yaklaşık 0,02 $ (yani saati 1,20 $). Özel modellerde ek ücret alınır (belki ~0,03 $/dk). Ancak bu rakamlar değişebilir; IBM genellikle kurumsal anlaşmalar yapar. IBM’in fiyatlandırması genellikle rekabetçidir, bazen STT için büyük bulut rakiplerinden dakika başına biraz daha düşüktür, bu da müşteri çekmek içindir. Dezavantajı ise desteklenen dil sayısının daha az olmasıdır.
TTS: Milyon karakter başına fiyatlandırılır, Neural sesler için yaklaşık 20 $/milyon karakter (standart sesler daha ucuzdur). IBM’in önceki fiyatlandırması ~1000 karakter için 0,02 $ idi, bu da milyon karakterde 20 $’a denk gelir. İfade gücü yüksek sesler de aynı maliyette olabilir. Lite katmanı örneğin 10.000 karakter ücretsiz veriyordu.
IBM’in benzersiz yönü şirket içi lisanslama – Cloud Pak üzerinden kurulum yaparsanız, yıllık lisans ücreti ödeyebilir veya kredi kullanabilirsiniz; bu önemli bir maliyet olabilir ancak kapasiteye kadar sınırsız kullanım hakkı içerir. Bu, sabit maliyet modeli tercih eden veya veriyi içeride tutması gereken yoğun kullanıcılar için caziptir.

Güçlü Yönler: IBM’in temel gücü özelleştirme ve alan uzmanlığıdır. Watson STT, karmaşık jargonları yüksek doğrulukla işleyebilecek şekilde ince ayar yapılabilir ve krisp.ai krisp.ai gibi genel modellerin ötesinde, tıbbi dikte veya hukuki transkriptler gibi bağlamlarda üstün performans gösterir. Müşteriler genellikle IBM’in özel çözümler üzerinde çalışma istekliliğini vurgular – gerekirse IBM, özel bir model veya ses oluşturma sürecinde (ücretli bir hizmet olarak) rehberlik edebilir. Veri gizliliği ve şirket içi kullanım imkanı büyük bir artıdır; bu düzeyde kontrol sunan çok az firma vardır. Bu, IBM’i belirli devlet ve kurumsal müşteriler için tercih edilen bir seçenek yapar. IBM’in STT’sinin doğruluğu, net ses ve uygun özelleştirme ile mükemmeldir – bazı karşılaştırmalarda, Watson STT, telekomünikasyon konuşması gibi alanlarda ayarlandığında en üstte yer almıştır. IBM’in TTS sesleri, sayıca az olsa da, yüksek kalitededir (özellikle son yıllarda tanıtılan sinirsel sesler). Bir diğer güçlü yönü ise IBM’in tam AI paketiyle entegrasyonudur – halihazırda Watson NLP, Knowledge Studio veya IBM’in veri platformlarını kullanan şirketler için konuşma eklemek oldukça kolaydır. IBM’in ayrıca güçlü bir destek ağı vardır; kurumsal planlarda olan müşteriler genellikle Watson hizmetleri için doğrudan destek mühendisleriyle çalışır. Son olarak, IBM’in AI alanındaki markası (özellikle DeepQA/Watson Jeopardy zaferinden sonra) güven verir – bazı karar vericiler, bu miras nedeniyle IBM’e kritik sistemlerde güvenmektedir.

Zayıf Yönler: IBM’in konuşma hizmetleri, rakiplerine kıyasla daha az dil ve ses çeşitliliğine sahiptir – örneğin, İsveççe TTS veya Vietnamca STT’ye ihtiyacınız varsa, IBM’de olmayabilir, oysa diğerlerinde bulunabilir. Bu, küresel tüketici uygulamaları için kullanımı sınırlar. IBM Cloud arayüzü ve dokümantasyonu sağlam olsa da, bazen AWS’in çok geliştirici odaklı belgeleri veya Azure’un entegre stüdyoları kadar kullanıcı dostu değildir. IBM’in AI’daki pazar ivmesi, yeni girenlere göre yavaşlamıştır; bu nedenle Watson konuşma için topluluk desteği veya açık kaynak örnekleri daha azdır. Bir diğer zayıf yön ise çok büyük gerçek zamanlı iş yüklerinde ölçeklenebilirlik – IBM ölçeklenebilir olsa da, Watson için Google kadar çok küresel veri merkezine sahip değildir, bu nedenle IBM bulut bölgesine uzaksanız gecikmeler daha yüksek olabilir. Maliyet açısından, çok çeşitli dil veya sese ihtiyacınız varsa, IBM daha pahalıya gelebilir çünkü birden fazla tedarikçiye ihtiyaç duyabilirsiniz. Ayrıca, IBM’in kurumsal odaklı olması, bazı “kendi kendine hizmet” özelliklerinin daha az parlak olmasına yol açar – örneğin, bir modeli özelleştirmek bazı manuel adımlar veya IBM ile iletişim gerektirebilir, oysa Google/AWS verinizi yükleyip otomatik olarak ince ayar yapmanıza olanak tanır. IBM ayrıca ham model doğruluğu iyileştirmelerini sıkça duyurmaz – bu nedenle modellerinin sık güncellenmediği algısı oluşabilir (gerçi güncellerler, sadece sessizce). Son olarak, IBM’in ekosistemi geliştiriciler arasında o kadar yaygın değildir; bu da geniş topluluk veya üçüncü parti araç entegrasyonu arıyorsanız bir dezavantaj olabilir.

Son Güncellemeler (2024–2025): IBM, konuşma teknolojisi ürünlerini modernleştirmeye devam etti. 2024 yılında IBM, İngilizce, Japonca ve Fransızca için Büyük Konuşma Modellerini (erken erişim özelliği olarak) tanıttı; bu modeller, daha büyük sinir ağlarından yararlanarak doğruluğu önemli ölçüde artırıyor (bu, Watson STT sürüm notlarında belirtildi) cloud.ibm.com. Watson TTS’ye yeni sesler eklendi: IBM, 2024 ortasında Avustralya İngilizcesi, Korece ve Hollandaca için gelişmiş sinirsel sesler ekledi cloud.ibm.com. Ayrıca bazı sesler için ifadeli konuşma stilleri geliştirildi (örneğin, ABD İngilizcesi “Allison” sesi, Watson Assistant kullanımları için daha konuşkan olacak şekilde güncellendi). Araç tarafında ise IBM, Watson Orchestrate entegrasyonunu yayınladı – yani düşük kodlu yapay zeka orkestrasyonu artık STT/TTS’yi kolayca entegre edebiliyor; örneğin bir toplantıyı yazıya döküp ardından Watson NLP ile özetleyebiliyor. IBM ayrıca konuşma tanımada önyargı azaltma üzerinde çalıştı ve eski modellerin bazı lehçelerde daha yüksek hata oranına sahip olduğunu kabul etti; yeni büyük İngilizce modeli, daha çeşitli verilerle eğitilerek farklı konuşmacılar için tanımayı iyileştirdi. 2025’te dikkat çeken bir gelişme: IBM, bazı görevlerde huggingface taban modellerini kullanmaya başladı ve bir spekülasyona göre IBM, kapsamadığı diller için kendi ürünlerine açık kaynaklı modelleri (örneğin Whisper) entegre edebilir; ancak henüz resmi bir duyuru yok. Özetle, IBM’in güncellemeleri kalite iyileştirmeleri ve güncelliği koruma üzerine oldu (rakiplerinin duyuruları kadar gösterişli olmasa da). IBM’in hibrit bulut yapay zekaya bağlılığı, Watson Speech’in Kubernetes üzerinde dağıtımının ve çoklu bulut stratejileriyle entegrasyonunun daha da kolaylaşmasını sağlayabilir.

Resmi Web Sitesi: IBM Watson Speech-to-Text telnyx.com telnyx.com ve IBM Cloud üzerindeki Text-to-Speech ürün sayfaları.

5. Nuance Dragon (Konuşma Tanıma & Sesli Dikte) – Nuance (Microsoft)

Genel Bakış: Nuance Dragon, uzun süredir sesli dikte ve transkripsiyon için altın standart olan, önde gelen bir konuşma tanıma teknolojisidir; özellikle profesyonel alanlarda. Nuance Communications (2022 itibarıyla artık bir Microsoft şirketi) Dragon’u çeşitli sektörler için bir ürün paketi olarak geliştirdi: Genel dikte için Dragon Professional, Dragon Legal, Dragon Medical vb., her biri kendi alanının kelime dağarcığına göre ayarlanmıştır. Dragon, konuşmayı metne dönüştürmede son derece yüksek doğruluğuyla bilinir, özellikle kısa bir kullanıcı eğitiminin ardından. Ayrıca sesli komut yeteneklerini de destekler (yazılımı sesle kontrol etme). Bulut API’lerinin aksine, Dragon tarihsel olarak PC’lerde veya kurumsal sunucularda yazılım olarak çalışır; bu da onu internet olmadan veya gizliliğin garanti edildiği gerçek zamanlı dikteye ihtiyaç duyan kullanıcılar için vazgeçilmez kılmıştır. Satın alma sonrası, Nuance’ın temel teknolojisi Microsoft’un bulutuna (Azure Speech ve Office 365 özelliklerinin bir parçası olarak) entegre edilmiştir, ancak Dragon’un kendisi bir ürün serisi olarak kalmaya devam etmektedir. 2025’te Dragon, bu listedeki uzman olarak öne çıkıyor: Diğerleri daha geniş platformlar iken, Dragon bireysel verimlilik ve alanına özgü doğruluk odaklıdır.

Tür: Temelde Konuşmadan Metne (STT). (Nuance’ın TTS ürünleri ve ses biyometrisi ürünleri de vardır, ancak “Dragon” markası STT’dir. Burada Dragon NaturallySpeaking ve ilgili ürünlere odaklanıyoruz).

Şirket/Geliştirici: Nuance (Microsoft tarafından satın alındı). Nuance, konuşma alanında onlarca yıllık deneyime sahiptir; birçok sesli yeniliğin öncüsüdür (eski telefon IVR’larını ve ilk Siri altyapısını bile onlar sağladı). Şimdi Microsoft bünyesinde, araştırmaları Azure’un gelişimine katkı sağlıyor.

Yetenekler & Hedef Kullanıcılar: Dragon’un yetenekleri kesintisiz konuşma tanıma ve minimum hata ile sesle kontrol edilen bilgisayar kullanımı etrafında döner. Hedef kullanıcılar şunlardır:

Tıp Profesyonelleri: Dragon Medical One, doktorlar tarafından klinik notları doğrudan EHR’lere dikte etmek için yaygın olarak kullanılır; karmaşık tıbbi terimleri ve ilaç isimlerini ~%99 doğrulukla işler krisp.ai.
Hukuk Profesyonelleri: Dragon Legal, hukuki terimler ve formatlar üzerinde eğitilmiştir (atıfları, hukuki ifadeleri bilir). Avukatlar belgeleri sesle hazırlamak için kullanır.
Genel İş & Bireyler: Dragon Professional, herkesin e-posta, rapor dikte etmesine veya bilgisayarını (program açma, komut gönderme) sesle kontrol etmesine olanak tanır, verimliliği artırır.
Erişilebilirlik: Engelli kişiler (ör. hareket kısıtlılığı olanlar) genellikle bilgisayarı eller serbest kullanmak için Dragon’a güvenir.
Emniyet/Toplum Güvenliği: Bazı polis departmanları, devriye araçlarında olay raporlarını dikte etmek için Dragon’u kullanır.

Temel Özellikler:

Yüksek Doğrulukta Dikte: Dragon, bir kullanıcının sesini öğrenir ve kısa bir eğitimden (bir pasaj okuma) ve devam eden öğrenmeden sonra çok yüksek doğruluğa ulaşabilir. Eşsesli kelimeleri doğru seçmek için bağlamı kullanır ve kullanıcı düzeltmelerine uyum sağlar.
Özel Kelime Dağarcığı & Makrolar: Kullanıcılar özel kelimeler (örneğin özel isimler, sektörel terimler) ve özel sesli komutlar (makrolar) ekleyebilir. Örneğin, bir doktor “normal fizik muayene paragrafını ekle” dediğinde tetiklenen bir şablon ekleyebilir.
Sürekli Öğrenme: Bir kullanıcı hataları düzelttikçe, Dragon profilini günceller. Kullanıcının e-postalarını ve belgelerini analiz ederek yazı stilini ve kelime dağarcığını öğrenebilir.
Çevrimdışı Çalışma: Dragon yerel olarak çalışır (PC sürümleri için), bulut bağlantısı gerektirmez; bu da gizlilik ve düşük gecikme için çok önemlidir.
Sesli Komut Entegrasyonu: Sadece dikte değil, Dragon bilgisayarı tamamen sesle kontrol etmeye olanak tanır. “Microsoft Word’ü aç” veya “Dosya menüsüne tıkla” diyebilir ya da sesle gezinebilirsiniz. Bu, metin biçimlendirmeye (“son cümleyi kalın yap”) ve diğer işlemlere kadar uzanır.
Uzmanlıklar yoluyla çoklu konuşmacı desteği: Her Dragon profili bir kullanıcıya ait olsa da, bir kaydın deşifresi gibi senaryolarda, Nuance, kaydedilmiş çoklu konuşmacılı dikte kayıtlarında konuşmacıların tanımlanmasını sağlayan Dragon Legal Transcription gibi çözümler sunar (ancak bu temel bir özellikten ziyade özel bir çözümdür).
Bulut/Şirket Yönetimi: Kurumsal kullanım için Dragon, merkezi kullanıcı yönetimi ve dağıtımı sunar (örneğin Dragon Medical One, bulut tabanlı bir abonelik hizmetidir, böylece doktorlar cihazlar arasında kullanabilir). Bu bulut hizmetleri için istemci-sunucu trafiği şifrelemesi içerir.

Desteklenen Diller: Öncelikle İngilizce (birçok aksan). Nuance’ın diğer büyük diller için de sürümleri vardır, ancak amiral gemisi ABD İngilizcesidir. İngiltere İngilizcesi, Fransızca, İtalyanca, Almanca, İspanyolca, Hollandaca vb. için Dragon ürünleri vardır. Her biri genellikle ayrı satılır çünkü o dile göre ayarlanmıştır. Alan sürümleri (Tıbbi, Hukuki) esas olarak İngilizce odaklıdır (Nuance bazı diğer diller için de tıbbi sürümler sunmuştu). 2025 itibarıyla, Dragon’un en güçlü olduğu pazarlar İngilizce konuşulan ülkelerdir. İngilizce dikte doğruluğu rakipsizdir, ancak örneğin Çince veya Arapça’yı Dragon seviyesinde desteklemeyebilir (Nuance’ın çağrı merkezi ürünlerinde kullanılan farklı diller için başka motorları vardır, ancak bunlar tüketiciye yönelik Dragon sürümü değildir).

Teknik Temeller: Dragon, Gizli Markov Modelleri ve gelişmiş n-gram dil modelleriyle başladı. Yıllar içinde, Nuance akustik modellere derin öğrenme (sinir ağları) entegre etti. En son Dragon sürümleri, kullanıcının sesine ve ortamına uyum sağlayan bir Derin Sinir Ağı (DNN) akustik modeli kullanır; bu da özellikle aksanlar veya hafif arka plan gürültüsü için doğruluğu artırır. Ayrıca, bağlama dayalı çözümleme ile çok büyük bir kelime dağarcığına sahip sürekli konuşma tanıma motoru kullanır (yani, kelimeleri belirlerken tüm ifadeleri dikkate alır). Temel teknolojilerden biri konuşmacı uyarlamasıdır: model, belirli bir kullanıcının sesine göre ağırlıkları yavaşça uyarlar. Ayrıca, alanına özel dil modelleri (hukuk/tıp için) teknik terimlere öncelik verilmesini sağlar (örneğin, tıbbi sürümde “organ” kelimesi, bağlama göre müzik aleti değil vücut organı olarak anlaşılır). Nuance, konuşma akıcılığı bozukluklarıyla başa çıkmak ve otomatik biçimlendirme (örneğin, durakladığınızda virgül veya nokta eklenmesi gerektiğini bilmek) için patentli tekniklere de sahiptir. Microsoft’un satın almasından sonra, arka uçta bazı dönüştürücü tabanlı mimari araştırmalarının entegre edilmesi muhtemel, ancak ticari Dragon 16 (en son PC sürümü) hâlâ yerinde PC performansı için optimize edilmiş sinirsel ve geleneksel modellerin bir hibritini kullanıyor. Bir diğer unsur: Dragon çok geçişli tanımadan yararlanır – ilk bir geçiş yapabilir, ardından daha üst düzey dil bağlamı ile ikinci bir geçiş yaparak iyileştirme sağlar. Ayrıca, mikrofon girişini filtrelemek için gürültü engelleme algoritmalarına sahiptir (Nuance, en iyi sonuçlar için sertifikalı mikrofonlar satar).

Kullanım Alanları (genişletilmiş):

Klinik Dokümantasyon: Doktorlar hasta görüşmelerini dikte eder – örn., “Hasta 5 gündür ateş ve öksürük şikayetiyle başvurdu…” Dragon bunu anında EHR’ye (elektronik sağlık kaydı) aktarır, böylece doktorlar yazmak yerine hastalarla göz teması kurabilir. Bazıları hasta ziyareti sırasında gerçek zamanlı olarak not taslağı oluşturmak için Dragon’u kullanır.
Belge Taslağı Oluşturma: Avukatlar, sözleşme veya dilekçeleri sadece konuşarak Dragon ile taslak haline getirir; bu, uzun belgeler için yazmaktan genellikle daha hızlıdır.
E-posta ve Not Alma: Yoğun profesyoneller, e-postaları sesle yanıtlamak veya toplantı sırasında yazmak yerine dikte ederek not almak ister.
Eller Serbest Bilgisayar Kullanımı: Tekrarlayan zorlanma yaralanmaları veya engelleri olan kullanıcılar, bilgisayarı tamamen sesle (uygulama açma, web’de gezinme, metin dikte etme) kullanmak için Dragon’u kullanır.
Transkripsiyon Hizmetleri: Nuance, ses dosyalarını (ör. kaydedilmiş röportajlar veya mahkeme işlemleri) yazıya dökebilen Dragon Legal Transcription adlı bir ürün sunar. Bu, hukuk firmaları veya polis tarafından vücut kamerası veya röportaj seslerini yazıya dökmek için kullanılır.

Fiyatlandırma Modeli: Nuance Dragon genellikle lisanslı yazılım olarak satılır:

Dragon Professional Individual (PC) – tek seferlik lisans (örn. 500$) veya abonelik. Son dönemde aboneliğe geçiş eğilimi var (örn. Dragon Professional Anywhere abonelik tabanlıdır).
Dragon Medical One – abonelik tabanlı SaaS, genellikle kullanıcı başına aylık yaklaşık 99$ (özelleşmiş kelime dağarcığı ve destek nedeniyle premiumdur).
Dragon Legal – tek seferlik veya abonelik, genellikle Professional’dan daha pahalıdır.
Büyük organizasyonlar toplu lisanslama alabilir. Microsoft ile entegrasyon sayesinde, bazı özellikler Microsoft 365 paketlerinde görünmeye başlayabilir (örneğin, Office’teki yeni Dikte özelliği Nuance iyileştirmeleri alıyor).
Azure’da, Microsoft artık “Azure Cognitive Services – Custom Speech” sunuyor ve bu kısmen Nuance teknolojisinden yararlanıyor. Ancak Dragon şu anda ayrı bir ürün olarak duruyor.

Güçlü Yönler:

Alanına özel dikte konusunda rakipsiz doğruluk, özellikle de uyum sağladıktan sonra krisp.ai krisp.ai. Dragon’un karmaşık terimleri minimum hatayla tanıması onu gerçekten öne çıkarıyor – örneğin, karmaşık bir tıbbi raporu ilaç isimleri ve ölçümlerle neredeyse kusursuz şekilde yazıya dökebiliyor.
Kullanıcı kişiselleştirmesi: Kullandıkça öğrenen bir kullanıcı profili oluşturur – bu da doğruluğu artırır; genel bulut API’leri ise bireysel olarak bu seviyede kişiselleştirme yapmaz.
Gerçek zamanlı ve çevrimdışı: Fark edilir bir gecikme yok; kelimeler neredeyse konuştuğunuz hızda ekranda belirir (iyi bir bilgisayarda). Ayrıca internete ihtiyacınız yok, bu da verilerinizin bilgisayarınızdan çıkmadığı anlamına gelir (gizlilik için büyük bir artı).
Sesli komutlar ve iş akışı entegrasyonu: Tek seferde hem dikte hem biçimlendirme yapabilirsiniz (“Outlook’u aç ve bu e-postaya yanıtla: Sevgili John virgül yeni satır mesajınız için teşekkürler…”) – dikte ile komutları birleştirmede çok başarılıdır.
Uzmanlaşmış ürünler: Özelleştirilmiş sürümlerin (Tıbbi, Hukuki) bulunması, bu alanlarda kutudan çıkar çıkmaz kullanıma hazır olmasını sağlar; manuel özelleştirme gerekmez.
Tutarlılık ve Güven: Birçok profesyonel yıllardır Dragon kullanıyor ve çıktısına güveniyor – olgun, sahada test edilmiş bir çözüm. Microsoft’un desteğiyle, devam etmesi ve hatta gelişmesi muhtemel (daha fazla ayar için bulut yapay zekâ entegrasyonu vb.).
Çoklu platform: Dragon esas olarak Windows’ta mevcut; Dragon Anywhere (mobil uygulama) ise iOS/Android’de hareket halindeyken dikte imkânı sunar (bulutla senkronize özel kelime dağarcığı). Ayrıca bulut (Medical One) üzerinden ince istemcilerde de erişilebilir.
Ayrıca, konuşmacı tanıma: aslında aynı anda bir kullanıcı için tasarlanmıştır, bu da doğruluğu artırır (herhangi bir sesi tanımaya çalışan genel bir modele karşılık, Dragon sizin sesinize uyum sağlar).

Zayıf Yönler:

Maliyet ve Erişilebilirlik: Dragon pahalıdır ve kısa bir deneme dışında ücretsiz olarak denenemez. Sadece kullandığınız kadar ödediğiniz bulut STT API’lerinin aksine (ara sıra kullanımda daha ucuz olabilir), Dragon peşin yatırım veya sürekli abonelik gerektirir.
Öğrenme Eğrisi: Kullanıcılar genellikle Dragon’u eğitmek ve en iyi sonuçları almak için özel sesli komutları ve düzeltme tekniklerini öğrenmek için zaman harcamak zorunda kalır. Güçlüdür, ancak bir akıllı telefondaki sesli dikte kadar tak-çalıştır değildir.
Çevresel Hassasiyet: Dragon gürültüyle başa çıkmada iyi olsa da, en iyi sessiz bir ortamda ve kaliteli bir mikrofonla çalışır. Arka plan gürültüsü veya düşük kaliteli mikrofonlar performansı önemli ölçüde düşürebilir.
Tek Konuşmacı Odaklı: Anlık olarak çok konuşmacılı konuşmaları yazıya dökmek için tasarlanmamıştır (kayıtlarda transkripsiyon modu kullanılabilir, ancak canlıda tek bir konuşmacı içindir). Toplantı transkripsiyonları için, birden fazla konuşmacıyı işleyebilen bulut hizmetleri daha pratik olabilir.
Kaynak Yoğunluğu: Dragon’u çalıştırmak, özellikle ilk işlem sırasında bir PC’nin CPU/RAM’ini zorlayabilir. Bazı kullanıcılar, diğer görevlerin yavaşladığını veya sistem kaynakları düşükse programın çökebildiğini bildiriyor. Bulut sürümleri bu yükü ortadan kaldırır, ancak bu sefer de istikrarlı bir internet gerektirir.
Mac Desteği: Nuance, birkaç yıl önce Mac için Dragon’u durdurdu (Mac sanallaştırma üzerinde Dragon Medical kullanmak gibi bazı çözümler var, ancak şu anda yerel bir Mac ürünü yok), bu da Mac kullanıcıları için bir dezavantaj.
Genel ASR Rekabeti: Genel bulut tabanlı STT (ör. OpenAI Whisper’ın ücretsiz olarak yüksek doğruluğa ulaşması) geliştikçe, bazı bireysel kullanıcılar Dragon’un tüm özelliklerine ihtiyaç duymuyorlarsa bu alternatifleri tercih edebilir. Ancak, bu alternatifler hâlâ dikte arayüzü ve kişisel uyum sağlama konusunda geride kalıyor.

Son Güncellemeler (2024–2025): Microsoft tarafından satın alındığından beri, Nuance kamuoyunda nispeten sessiz kaldı, ancak entegrasyon sürüyor:

Microsoft, Dragon’un teknolojisini Microsoft 365’in Dikte özelliğine entegre etti ve Office kullanıcıları için doğruluğunu Nuance altyapısını kullanarak artırdı (bu açıkça markalanmamış olsa da, “Microsoft ve Nuance bulut tabanlı yapay zeka çözümleri sunuyor” duyurusunun bir parçası olarak açıklandı).
2023’te, Dragon Professional Anywhere (Dragon’un bulut akışlı sürümü) daha yüksek doğruluk elde etti ve kurumsal müşteriler için Azure üzerinden sunuldu; bu da Microsoft’un bulutuyla sinerjiyi gösteriyor.
Nuance ayrıca Dragon Ambient eXperience (DAX) adında yeni bir ürün başlattı; bu ürün dikteyi aşarak doktor-hasta görüşmelerini dinliyor ve otomatik olarak taslak notlar oluşturuyor. Bu, Dragon’un ASR’si ve yapay zeka özetlemesini birleştiriyor (Nuance’ın üretken yapay zekadan nasıl yararlandığını gösteriyor) – sağlık alanında 2024 için büyük bir yenilik.
Dragon Medical One, dilleri genişletmeye devam ediyor: Microsoft, 2024’ün sonlarında Nuance’ın tıbbi dikte özelliğinin İngiliz İngilizcesi, Avustralya İngilizcesi ve daha fazlasına genişletildiğini, ayrıca Epic EHR ile daha derin entegrasyon sağlandığını duyurdu.
Hukuk alanında, Nuance daha kolay dikte ekleme için dava yönetim yazılımlarıyla entegrasyon sağladı.
Yakında Dragon’un bazı bölümlerinin Azure’da “Kurumsal için Özel Konuşma” olarak sunulduğunu görebiliriz; bu, Azure Konuşma hizmetleriyle birleşiyor. 2025’in başlarında, önizlemeler Azure’un Özel Konuşma hizmetinin bir Dragon korpusu alabileceğini veya Nuance benzeri kişiselleştirme ile uyum sağlayabileceğini gösterdi; bu da teknolojinin birleşeceğine işaret ediyor.

Dragon NaturallySpeaking 16

Özetle, Nuance Dragon doğruluğu geliştirmeye devam ediyor (zaten yüksek olduğu için dramatik bir sıçrama değil, kademeli bir artış), ve asıl büyük değişiklikler nasıl paketlendiğiyle ilgili (bulut, ortam zekası çözümleri, Microsoft’un yapay zeka ekosistemiyle entegrasyon).

Resmi Web Sitesi: Nuance Dragon (Profesyonel, Hukuk, Tıp) sayfaları krisp.ai krisp.ai Nuance’ın sitesinde veya Microsoft’un Nuance bölümü sitesi üzerinden.

6. OpenAI Whisper (Konuşma Tanıma Modeli & API) – OpenAI

Genel Bakış: OpenAI Whisper, mükemmel doğruluğu ve çok dilli yetenekleriyle yapay zeka topluluğunu etkisi altına alan bir açık kaynaklı otomatik konuşma tanıma (STT) modelidir. OpenAI tarafından 2022 sonlarında piyasaya sürülen Whisper, diğerleri gibi bir bulut hizmeti arayüzü değil, daha çok geliştiricilerin ses transkripsiyonu ve çevirisi için kullanabileceği güçlü bir modeldir (ve artık bir API). 2025 yılına gelindiğinde, Whisper birçok uygulamada STT için baskın bir teknoloji haline gelmiştir ve genellikle arka planda çalışır. Yaklaşık 100 dili desteklemesi ve 680.000 saatlik web’den toplanan sesle eğitildiği için aksanlara ve arka plan gürültüsüne karşı dayanıklı olmasıyla bilinir zilliz.com. OpenAI, Whisper’ı API’si üzerinden (kullandıkça öde) sunar ve model ağırlıkları da serbestçe mevcuttur, bu nedenle yeterli bilgi işlem kaynağı olan herkes çevrimdışı olarak çalıştırabilir veya ince ayar yapabilir. Whisper’ın tanıtımı, özellikle büyük teknoloji bulut API’larına alternatif arayan veya açık, özelleştirilebilir bir modele ihtiyaç duyan geliştiriciler ve araştırmacılar için yüksek kaliteli konuşma tanımaya erişimi büyük ölçüde iyileştirdi.

Tür:Konuşmadan Metne (Transkripsiyon & Çeviri). (Whisper ses üretmez; yalnızca konuşma sesini metne dönüştürür ve ayrıca konuşulan dili İngilizce metne çevirebilir.)

Şirket/Geliştirici:OpenAI (ancak açık kaynak olduğundan topluluk katkıları da vardır).

Yetenekler & Hedef Kullanıcılar:

Çok Dilli Konuşma Tanıma: Whisper, 99 dili etkileyici bir doğrulukla yazıya dökebilir zilliz.com. Buna ticari API’lar tarafından iyi desteklenmeyen birçok dil de dahildir.
Konuşma Çevirisi: Birçok dili doğrudan İngilizce metne çevirebilir (ör. Fransızca ses verildiğinde, İngilizce metin çevirisi üretir) zilliz.com.
Sağlamlık: Farklı aksanlar, lehçeler ve arka plan gürültüsü gibi çeşitli girdileri birçok modele göre daha iyi işler, çünkü eğitim verisi çok çeşitlidir. Ayrıca dolgu kelimeleri, kahkaha (“[laughter]”) gibi şeyleri de yakalayabilir, bu da transkriptleri daha zengin kılar.
Zaman Damgalama: Kelime veya cümle düzeyinde zaman damgaları sağlar, bu da altyazı oluşturmayı ve metni sesle hizalamayı mümkün kılar.
Kullanıcı Dostu API: OpenAI’nin Whisper API’si (büyük-v2 modeli kullanır) sayesinde geliştiriciler bir ses dosyası gönderip basit bir HTTP isteğiyle transkripsiyon alabilir. Bu, hızlı entegrasyon ihtiyacı olan geliştiricileri hedefler.
Araştırmacılar ve Hobiciler: Model açık kaynaklı olduğu için, yapay zeka araştırmacıları veya hobiciler deneyler yapabilir, belirli alanlara göre ince ayar yapabilir veya yerel olarak ücretsiz çalıştırabilir. Bu, ASR teknolojisini geniş ölçüde demokratikleştirdi.

Temel Özellikler:

Yüksek Doğruluk: Değerlendirmelerde, Whisper’ın en büyük modeli (~1.6B parametre) birçok dilde kelime hata oranlarında önde gelen bulut servisleriyle aynı seviyede veya daha iyi sonuçlar elde ediyor deepgram.com deepgram.com. Örneğin, İngilizce transkripsiyonu son derece doğrudur ve özellikle İngilizce dışı dillerdeki doğruluğu büyük bir fark yaratır (bazı diğerlerinde doğruluk düşerken, Whisper güçlü performansını korur).
Kullanım İçin Eğitim Gerekmez: Kutudan çıktığı gibi çok yeteneklidir. Dragon gibi kullanıcı başına eğitim gerektirmez – geneldir (ancak alan uzmanlığı yoktur).
Segment düzeyinde zaman damgaları: Whisper’ın çıktısı, başlama/bitiş zaman damgalarıyla segmentlere ayrılır, bu da altyazı için kullanışlıdır. Hatta duraklamalarda akıllıca bölmeye çalışır.
Farklı Model Boyutları: Whisper, çeşitli boyutlarda gelir (tiny, base, small, medium, large). Küçük modeller daha hızlı çalışır ve hatta mobil cihazlarda çalışabilir (bir miktar doğruluk kaybı ile). Daha büyük modeller (en doğrusunu large-v2 verir) GPU ve daha fazla işlem gücü gerektirir ama en iyi sonuçları verir deepgram.com.
Dil Tanımlama: Whisper, seste konuşulan dili otomatik olarak algılayabilir ve ardından o dil için uygun kodlamayı kullanabilir zilliz.com.
Açık Kaynak & Topluluk: Açık yapısı sayesinde birçok topluluk katkısı vardır: ör. daha hızlı Whisper varyantları, özel kodlama seçenekleriyle Whisper vb.
API Ekstraları: OpenAI tarafından sağlanan API, ya düz metin ya da ayrıntılı bilgiler içeren bir JSON (kelimelerin olasılıkları vb. dahil) döndürebilir ve prompt (transkripsiyonu biraz bağlamla yönlendirmek için) gibi parametreleri destekler.
Uç birim dağıtımı: Yerel olarak çalıştırılabildiği için (donanım izin veriyorsa), bulutun kullanılamadığı durumlarda cihaz üzerinde veya kurum içinde kullanılır (örneğin, bir gazetecinin hassas röportajları çevrimdışı olarak Whisper ile yazıya dökmesi ya da bir uygulamanın gizlilik için cihaz üzerinde sesli notları yazıya dökme hizmeti sunması gibi).

Desteklenen Diller: Whisper resmi olarak transkripsiyonda ~99 dili destekler zilliz.com. Bu, yaygın konuşulan dillerden (İngilizce, İspanyolca, Mandarin, Hintçe, Arapça vb.) daha küçük dillere (Galce, Moğolca, Svahili vb.) kadar geniş bir yelpazeye yayılır. Eğitim verilerinde İngilizce’ye güçlü ama tamamen olmayan bir ağırlık vardı (eğitimin yaklaşık %65’i İngilizce idi), bu nedenle İngilizce en doğru olandır, ancak yine de diğer birçok dilde (özellikle eğitim setinde bulunan Roman ve Hint-Avrupa dillerinde) çok iyi performans gösterir. Ayrıca kod değiştirilmiş sesleri (karışık diller) de yazıya dökebilir. İngilizce’ye çeviri özelliği, açıkça çevirmesi için eğitildiği yaklaşık 57 İngilizce olmayan dilde çalışır community.openai.com.

Teknik Temeller: Whisper, nöral makine çevirisinde kullanılanlara benzer şekilde bir dizi-diziye Transformer modeli (encoder-decoder mimarisi)dir. Ses, parçalara ayrılır ve log-Mel spektrogramlarına dönüştürülerek kodlayıcıya verilir; kod çözücü ise metin tokenları üretir. Benzersiz olarak, OpenAI bunu büyük ve çeşitli bir veri seti ile eğitti: webden toplanan 680 bin saatlik ses, çok dilli konuşmalar ve karşılık gelen metinler (bazıları muhtemelen altyazı korpuslarından veya benzeri kaynaklardan toplanmış olabilir) zilliz.com. Eğitim “zayıf denetimli”ydi – bazen kusurlu transkriptler kullanıldı – bu da ilginç bir şekilde Whisper’ı gürültüye ve hatalara karşı dayanıklı yaptı. Modelin görevleri yönetmek için özel tokenları var: örneğin, çeviri modunu tetiklemek için <|translate|> tokenı veya kahkahayı belirtmek için <|laugh|> gibi, böylece çoklu görev yapabiliyor (bu sayede hem transkripsiyon hem de çeviri yapabiliyor) zilliz.com. Büyük model (Whisper large-v2) yaklaşık 1,55 milyar parametreye sahip ve haftalarca güçlü GPU’larda eğitildi; temelde kamuya açık olanların en ileri noktasında. Ayrıca Kelime düzeyinde zaman damgaları kullanıyor; zamanlama tokenları tahmin ederek (sesi ne zaman bölmesi gerektiğini tahmin ederek) segmentasyon yapıyor. Whisper’ın tasarımında harici bir dil modeli yok; uçtan uca çalışıyor, yani dil ve akustik modellemeyi birlikte öğrendi. Çok fazla arka plan gürültüsü ve çeşitli ses koşullarında eğitildiği için, kodlayıcı sağlam özellikler öğrendi ve kod çözücü, kusurlu sesten bile tutarlı metin üretebiliyor. Açık kaynak kodu, modeli PyTorch gibi çerçevelerde çalıştırmaya olanak tanıyor; birçok optimizasyon (OpenVINO, ONNX runtime vb.) hızlandırmak için çıktı. Nispeten ağır – büyük modelle gerçek zamanlı transkripsiyon genellikle iyi bir GPU gerektiriyor, ancak quantize edilmiş orta model modern bir CPU’da neredeyse gerçek zamanlı çalışabiliyor.

Kullanım Alanları:

Transkripsiyon Servisleri & Uygulamaları: Birçok transkripsiyon girişimi veya projesi artık kendi modellerini eğitmek yerine Whisper üzerine inşa ediliyor. Örneğin, podcast transkripsiyon araçları, toplantı transkripsiyon uygulamaları (bazı Zoom botları Whisper kullanıyor), gazetecilik transkripsiyon iş akışları vb. genellikle yüksek doğruluğu ve dakika başı ücret gerektirmemesi nedeniyle Whisper’dan yararlanıyor.
YouTube/Video Altyazıları: İçerik üreticileri, videolar için (özellikle çoklu dillerde) altyazı oluşturmak için Whisper kullanıyor. Videoyu yüklediğiniz ve Whisper’ın srt altyazısı ürettiği araçlar mevcut.
Dil Öğrenimi ve Çeviri: Whisper’ın çeviri modu, yabancı dildeki konuşmadan İngilizce metin elde etmek için kullanılıyor; bu da çeviri altyazıları oluşturmak veya dil öğrenenlerin yabancı içeriği transkribe edip çevirmesine yardımcı olmak için kullanılabiliyor.
Erişilebilirlik: Geliştiriciler, işitme engelli veya az duyan kullanıcılar için gerçek zamanlı transkripsiyon yapmak amacıyla uygulamalara Whisper’ı entegre ediyor (örneğin, bir mobil uygulama konuşmayı dinleyip Whisper’ı yerel olarak kullanarak canlı altyazı gösteriyor).
Sesli Arayüzler & Analitik: Bazı sesli asistan hobi projeleri, Whisper’ı konuşmayı metne çevirmek için çevrimdışı olarak kullanıyor (gizliliğe odaklanan sesli asistanlar için). Ayrıca, çağrı merkezi kayıtlarını analiz eden şirketler de görüşmeleri yazıya dökmek için Whisper’ı kullanabilir (ancak şirketler destek için ticari API’lere yönelebilir).
Akademik ve Dilbilimsel Araştırmalar: Açık kaynak olduğu için, araştırmacılar Whisper’ı çeşitli dillerdeki saha kayıtlarını yazıya dökmek ve incelemek için kullanıyor. Geniş dil desteği, az kaynaklı dillerin belgelenmesinde büyük avantaj sağlıyor.
Kişisel Verimlilik: Teknolojiye hakim kullanıcılar, Whisper’ı yerel olarak not dikte etmek için kullanabilir (etkileşimli dikte için Dragon kadar gelişmiş olmasa da bazıları bunu yapıyor) veya sesli notlarını otomatik olarak yazıya dökmek için kullanabilir.

Fiyatlandırma Modeli: Whisper, kendi sunucunuzda çalıştırırsanız ücretsiz (sadece hesaplama maliyeti var). OpenAI’nin Whisper API’si (kendi başına çalıştırmak istemeyenler için) son derece uygun fiyatlı: dakikası 0,006 $ işlenen ses için deepgram.com. Bu, tipik bulut STT API’lerinin fiyatının yaklaşık 1/10’u veya daha azı, bu da finansal olarak çok cazip kılıyor. Bu düşük fiyat, OpenAI’nin modelinin sabit olması ve muhtemelen ölçekli şekilde optimize edilmiş olarak çalıştırılmasından kaynaklanıyor. Yani hedef müşteriler ya açık modeli kendi donanımlarında kullanıyor (lisans maliyeti sıfır), ya da OpenAI’nin API’sini dakikası 0,006 $’a çağırıyor, bu da neredeyse herkesten daha ucuz (Google dakikası 0,024 $ vb.). Ancak, OpenAI’nin hizmeti özelleştirme veya ham Whisper’ın ötesinde bir şey sunmuyor.

Güçlü Yönler:

En son teknoloji doğruluk kutudan çıktığı gibi çok çeşitli görevlerde ve dillerde deepgram.com zilliz.com. Özellikle aksanlı İngilizceyi ve daha önce o dilin daha az optimize edilmiş servisini kullanmak zorunda kalınan birçok İngilizce dışı dili anlamada çok başarılı.
Çok dilli & çok görevli: Tüm diller ve hatta çeviri için tek model – çok esnek.
Açık Kaynak & topluluk odaklı: yeniliği teşvik eder; örn. daha hızlı çalışan veya noktalama işaretlerini daha iyi koruyan alternatif kod çözümleriyle çatallar mevcut.
Maliyet etkin: Donanımınız varsa neredeyse ücretsiz ve API çok ucuz, bu da yüksek hacimli transkripsiyon projelerini maliyet açısından mümkün kılıyor.
Gizlilik & Çevrimdışı: Kullanıcılar, hassas veriler için Whisper’ı yerel olarak kendi sunucularında çalıştırabilirler (ör. hastaneler, kayıtları buluta göndermeden kendi içlerinde yazıya dökmek için bunu kurabilir). Bu, belirli bağlamlarda büyük bir avantajdır; tıpkı çevrimdışı bir modelin, yalnızca IBM veya kurum içi Nuance’ın yapabildiği şeylerle rekabet etmesi gibi.
Entegrasyon: Birçok mevcut ses aracı, Whisper’ı hızla entegre etti (örneğin, ffmpeg artık whisper çalıştırmak için bir filtreye sahip). Popülerliği sayesinde birçok sarmalayıcı (WebWhisper, C++ dağıtımı için Whisper.cpp, vb.) mevcut, bu yüzden entegre etmek kolay.
Topluluk Tarafından Sürekli İyileştirmeler: OpenAI’nin sürümü sabit olsa da, başkaları bunu ince ayar yaptı veya genişletti. Ayrıca, OpenAI geliştirilmiş sürümler yayınlayabilir (Whisper v3 söylentileri veya yeni çok modlu çalışmalarıyla entegrasyon ortaya çıkabilir).

Zayıf Yönler:

Belirli jargona özel yerleşik özelleştirme yok: Bazı bulut servisleri veya Dragon’un aksine, Whisper’a özel kelime listesi vererek onu yönlendiremezsiniz. Bu nedenle, aşırı derecede uzmanlaşmış terimler için (ör. kimyasal isimler), Whisper eğitimde benzerini görmediyse hata yapabilir. Ancak, veriniz ve uzmanlığınız varsa ince ayar yapmak mümkündür.
Kaynak Yoğun: Büyük modeli gerçek zamanlı çalıştırmak için iyi bir GPU gerekir. CPU’da yavaştır (ancak daha küçük modeller, kalite kaybı pahasına CPU’da gerçek zamanlı olabilir). OpenAI API, bu yükü bulutta üstlenerek çözüyor, ancak kendi başınıza ölçekli çalıştıracaksanız GPU’lara ihtiyacınız var.
Gecikme: Whisper, sesi parçalara ayırarak işler ve genellikle segmentleri sonlandırmak için küçük bir gecikme ile çalışır. Gerçek zamanlı uygulamalarda (canlı altyazı gibi), ilk metnin görünmesi için yaklaşık 2 saniye gecikme olabilir çünkü bir parçayı bekler. Bu çoğu durumda kabul edilebilir, ancak Google’ın 300 ms altında çıktı verebilen bazı akışa optimize sistemleri kadar düşük gecikmeli değildir. Toplulukta “akışkan Whisper” yapmak için çalışmalar sürüyor, ancak bu kolay değil.
Eğitimde İngilizce Ağırlığı: Çok dilli olmasına rağmen, eğitim verisinin yaklaşık 2/3’ü İngilizce idi. Yine de birçok dilde (özellikle İspanyolca, Fransızca, vb.) harika performans gösteriyor, ancak eğitimde daha az verisi olan bazı dillerde doğruluk düşebilir veya emin olmadığında İngilizce çıktı vermeyi tercih edebilir. Örneğin, çok nadir dillerde veya yoğun kod karışımında, yanlış tanımlayabilir veya yanlışlıkla İngilizce metin üretebilir (bazı kullanıcılar, Whisper’ın emin olmadığı bir kelimede bazen İngilizce çeviri veya transliterasyon eklediğini belirtmiştir).
Konuşmacı ayrımı yok: Whisper tüm konuşmayı yazıya döker ama konuşmacıları etiketlemez. “Konuşmacı 1 / Konuşmacı 2” gibi bir şeye ihtiyacınız varsa, sonradan harici bir konuşmacı tanımlama yöntemi uygulamanız gerekir. Birçok bulut tabanlı STT’de bu yerleşiktir.
Resmi destek yok: Açık bir model olarak, bir sorun olursa resmi bir destek hattı yok (OpenAI API bir ürün olarak destek sunsa da, açık modelde bu yok).
Çıktı formatı tuhaflıkları: Whisper, “[Müzik]” gibi konuşma dışı belirteçler ekleyebilir veya noktalama işaretleri eklemeye çalışabilir ve bazen istenen biçime tam olarak uymayabilir (genellikle iyi olsa da). Örneğin, bir cümle soru olsa bile soru işareti eklemeyebilir çünkü her zaman eklemesi için açıkça eğitilmemiştir, vb. Sonrasında biraz işleme veya yönlendirme gerekebilir.
Ayrıca, OpenAI’nin API’sinin şu anda yaklaşık 25 MB’lık bir dosya boyutu sınırı var, bu da daha uzun seslerin gönderilmesi için parçalara ayrılması gerektiği anlamına geliyor.

Son Güncellemeler (2024–2025):

Whisper modeli (v2 large) 2022’den beri OpenAI tarafından kamuya açık şekilde güncellenmemiş olsa da, OpenAI Whisper API 2023’ün başında piyasaya sürüldü ve deepgram.com’u kullanmayı kolay ve ucuz hale getirdi. Bu, Whisper’ın gücünü çok daha fazla geliştiriciye ulaştırdı.
Topluluk, modeli kuantize ederek CPU’da (hatta mobil cihazlarda) çalışabilen bir C++ portu olan Whisper.cpp’yi sundu. 2024’e gelindiğinde bu olgunlaştı ve küçük modellerin akıllı telefonlarda gerçek zamanlı çalışmasını sağladı – bazı mobil transkripsiyon uygulamalarını tamamen çevrimdışı olarak destekledi.
Whisper üzerine inşa edilen araştırma çalışmaları oldu: Örneğin, çeşitli gruplar tarafından (her ne kadar yaygın olarak yayımlanmasa da, bazı girişimler muhtemelen yaptı) alanlara özel amaçlar için Whisper’ın ince ayarının yapılması (ör. tıbbi transkripsiyon gibi).
OpenAI’nin muhtemelen bir sonraki nesil konuşma modeli üzerinde çalıştığı varsayılıyor, muhtemelen GPT’den teknikler entegre ederek (bazı makalelerinde konuşma ve metni birlikte işleyebilen potansiyel bir çok modlu model hakkında ipuçları var). Böyle bir model piyasaya sürülürse, Whisper’ın yerini alabilir, ancak 2025 ortası itibarıyla Whisper hâlâ ana ASR teklifleri olarak kalıyor.
Kullanım açısından, 2025’e gelindiğinde birçok açık kaynak projesi (Mozilla’nın araçları, Kaldi topluluğu vb. gibi) yüksek doğruluğu nedeniyle Whisper’ı temel olarak kullanmaya yöneldi. Bu, onu fiilen bir standart haline getirdi.
Dikkate değer bir gelişme: Meta’nın MMS (Massive Multilingual Speech) araştırması (2023 ortası), 1100’den fazla dili kapsayan modelleri ASR için yayımlayarak fikri genişletti (ana dillerde Whisper kadar doğru olmasa da). Bu rekabet çok dilli konuşmaya olan ilgiyi daha da artırdı – Whisper hâlâ kalite açısından baskın, ancak OpenAI’nin daha fazla dili kapsayan veya bu tür gelişmelerle uyumlu Whisper v3 ile yanıt verdiğini görebiliriz.
Özetle, “güncelleme” Whisper’ın son derece yaygın hale gelmesi, çekirdek model değişikliklerinden ziyade çevresindeki hız ve dağıtım iyileştirmeleriyle ilgili oldu. Kalite, dil desteği ve maliyetin birleşimi sayesinde 2025’te ürününe sesli transkripsiyon eklemek isteyen herkes için en iyi seçenek olmaya devam ediyor.

Resmi Kaynaklar: OpenAI Whisper GitHub zilliz.com zilliz.com; OpenAI Whisper API dokümantasyonu (OpenAI web sitesi) zilliz.com. (Tek bir “ürün sayfası” yok çünkü bu bir model, ancak yukarıdaki GitHub/Sözlük referansları resmi bağlamı sunuyor).

7. Deepgram (Konuşmadan Metne API & Platform) – Deepgram

Genel Bakış: Deepgram, hızlı ve son derece doğru transkripsiyon sunan bir dizi yapay zeka modeli ve sağlam API’ler aracılığıyla geliştirici odaklı bir konuşmadan metne platformudur. Deepgram, kurumsal uygulamalar için özelleştirme, hız ve maliyet etkinliği odaklanmasıyla kendini farklılaştırır. 2015 yılında kurulan şirket, kendi derin öğrenme konuşma modellerini (büyük teknoloji şirketlerinin modellerini kullanmak yerine) geliştirdi ve özellikle çağrı merkezleri, ses analitiği şirketleri ve büyük ölçekli veya gerçek zamanlı transkripsiyona ihtiyaç duyan teknoloji firmaları arasında bir niş oluşturdu. 2024–2025 yıllarında Deepgram, en son modeli “Nova-2” ile dünya lideri doğruluk sergiledikten sonra, STT için büyük bulut sağlayıcılarına en iyi alternatiflerden biri olarak sıkça anılmaktadır deepgram.com. Platform, kutudan çıktığı gibi modeller sunmanın yanı sıra, bir şirketin kendi verileri üzerinde özel konuşma modelleri eğitmek için araçlar da sağlar (bunu kendi kendine hizmet olarak sunan az sayıda bulut API’si vardır). Deepgram, bulutta veya şirket içinde kurulabilir, bu da esneklik ihtiyacı olan işletmelere hitap eder.

Tür: Temelde Konuşmadan Metne (Transkripsiyon). (Deepgram, 2025 itibarıyla Beta olarak Metinden Konuşmaya ve gerçek zamanlı Sesli Yapay Zeka boru hattı araçları sunmaya başlamıştır deepgram.com deepgram.com, ancak ana odağı STT’dir.)

Şirket/Geliştirici:Deepgram, Inc. (bağımsız girişim, ancak 2025 itibarıyla STT’deki teknoloji liderliği nedeniyle satın alma adayı olarak söylentilere konu olmuştur).

Yetenekler & Hedef Kullanıcılar:

Gerçek Zamanlı ve Toplu Transkripsiyon: Deepgram’ın API’si, minimum gecikmeyle akış halinde ses transkripsiyonu ve ses dosyalarının toplu işlenmesini sağlar. Büyük hacimleri işleyebilir (binlerce ses saatini hızlıca işleyebildiğini pazarlamaktadırlar).
Yüksek Doğruluk & Model Seçimi: Birden fazla model katmanı sunarlar (ör. en yüksek doğruluk için “Nova”, daha hızlı/hafif kullanım için “Base” ve bazen alanlara özel modeller). En son Nova-2 modeli (2024’te piyasaya sürüldü) rakiplerinden %30 daha düşük WER sunar ve gerçek zamanlı doğrulukta öne çıkar deepgram.com deepgram.com.
Özelleştirme: Büyük bir avantaj – müşteriler, kendi özel kelime dağarcıklarına (ör. ürün adları, benzersiz ifadeler) göre özelleştirilmiş Deepgram modelleri eğitmek için etiketli veri yükleyebilirler. Bu ince ayar, o müşterinin alanında doğruluğu önemli ölçüde artırabilir.
Çok Dilli Destek: Deepgram, birçok dilde transkripsiyonu destekler (2025 itibarıyla 30’dan fazla dil; İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, Japonca, Mandarin vb. dahil). Ana gücü İngilizce’de olsa da, diğer dillerde de genişlemektedir.
Gürültü Dayanıklılığı & Ses Formatları: Deepgram, başlangıçta farklı ses kalitelerini (telefon görüşmeleri vb.) işleyebilen bir ön işleme hattı ile sesi işlerdi. Geniş bir format yelpazesini kabul eder (MP3, WAV gibi popüler kodekler ve hatta gerçek zamanlı RTP akışları dahil).
Özellikler: İsteğe bağlı olarak diyarizasyon (konuşmacı etiketleme), noktalama, büyük/küçük harf, küfür filtreleme ve hatta varlık tespiti (söylenen sayıların, para birimlerinin tanımlanması gibi) sağlar. Ayrıca anahtar kelime tespiti veya API hatları üzerinden transkriptlerde bazı NLP işlemleri yapma özelliği de vardır.
Hız: Deepgram çok hızlı işlem yapmasıyla bilinir – baştan CUDA ile inşa edilmiştir (başlangıçtan itibaren GPU kullanmışlardır). Büyük modellerle bile sesi gerçek zamandan daha hızlı işleyebildiklerini iddia ediyorlar.
Ölçeklenebilirlik & Dağıtım: Bulut API’si olarak (kurumsal düzeyde SLA’larla) ve ayrıca şirket içi veya özel bulut dağıtımı olarak mevcuttur (konteynerleştirilmiş bir sürümleri var). Kurumsal hacimlere ölçeklenebilirliğe vurgu yaparlar ve müşterilere panolar ve kullanım analizleri sunarlar.
Kullanım Alanları: Hedef kullanıcılar arasında çağrı merkezleri (görüşme transkripsiyonu ve analitiği için), sesli özellikler ekleyen yazılım şirketleri, ses arşivlerini yazıya döken medya şirketleri ve sesli ürünler geliştirmek için temel STT’ye ihtiyaç duyan yapay zeka şirketleri bulunur. Örneğin, bir çağrı merkezi Deepgram’ı binlerce çağrıyı aynı anda yazıya dökmek ve ardından müşteri duyarlılığı veya uyumluluk için analiz etmek amacıyla kullanabilir. Geliştiriciler, basit API’sini ve ayrıntılı dokümantasyonunu takdir ediyor.

Temel Özellikler:

API Kullanım Kolaylığı: Tek bir API uç noktası, çeşitli parametrelerle (dil, model, noktalama, diyarizasyon vb.) ses dosyasını veya akışını işleyebilir. Popüler diller için SDK’lar mevcut (Python, Node, Java vb.).
Özel Anahtar Kelime Güçlendirme: Belirli anahtar kelimeleri tanıma olasılığını artırmak için belirtebilirsiniz (özel bir model eğitmeseniz bile, belirli terimler için doğruluğu artırmanın hızlı bir yoludur).
Toplu vs. Akışta Tutarlılık: Hemen hemen aynı API; ayrıca önceden kaydedilmiş vs canlı uç noktası kavramları var ve buna göre optimize edilmişlerdir.
Güvenlik: Deepgram, şirket içi dağıtım gibi özellikler sunar ve işleme sonrası sesi varsayılan olarak saklamaz (tercih edilmedikçe). Finansal/tıbbi müşteriler için bu kritiktir.
Gerçek Zamanlı Temsilci Destek Özellikleri: API’leri veya yakında çıkacak “Voice Assistant API” deepgram.com üzerinden, temsilci görüşmeleri için gerçek zamanlı transkripsiyon + özet gibi kullanım senaryolarına olanak tanırlar (özellikle çağrı merkezlerinde STT -> analiz -> hatta yanıt gönderme hattında kullanımı vurgularlar).
Doğruluk İddiaları: Nova-2’yi kamuya açık şekilde örneğin %8,4 medyan WER ile çeşitli alanlarda test ettiklerini, en yakın rakibin yaklaşık %12 olduğu yerlerde diğer sağlayıcıları geçtiğini belirttiler deepgram.com ve özellikle Whisper-large’dan %36 göreli daha iyi deepgram.com – yani doğruluğun her puanı önemli olan işletmeler için Deepgram önde.
Maliyet Verimliliği: Modellerinin GPU’larda çalıştırılmasının daha maliyet etkin olduğunu sıkça vurguluyorlar ve fiyatlandırmaları (aşağıda bakınız) toplu alımlarda bazı rakiplerden daha düşük olabiliyor.
Destek & İzleme: Kurumsal özellikler arasında ayrıntılı günlük kaydı, transkript arama ve konsol üzerinden izleme bulunuyor.

Desteklenen Diller: Deepgram’ın ana odağı İngilizce (ABD ve aksanlar) olsa da, 2025 itibarıyla 20-30+ dili yerel olarak destekliyor; bunlar arasında başlıca Avrupa dilleri, Japonca, Korece, Mandarin, Hintçe vb. var. Genişlemeye devam ediyorlar, ancak henüz 100 dil kadar olmayabilir (sayı olarak Whisper’dan az). Ancak, destekledikleri diller için Özel modeller sunuyorlar (desteklenmeyen bir dil için talepte bulunmanız gerekebilir veya varsa temel çok dilli modeli kullanabilirsiniz). Nova modeli şu anda muhtemelen yalnızca İngilizce (en yüksek doğruluk genellikle İngilizce ve bazen İspanyolca için). İngilizce lehçelerini de destekliyorlar (ince yazım farkları için İngiliz İngilizcesi ile Amerikan İngilizcesi seçebilirsiniz).

Teknik Temeller: Deepgram uçtan uca bir derin öğrenme modeli kullanıyor, tarihsel olarak otonom araştırma üzerine inşa edilmişti – muhtemelen gelişmiş bir konvolüsyonel ve tekrarlayan ağlar veya Transformer’ların bir varyantı. Nova-2 özel olarak “konuşmaya özel optimizasyonlara sahip Transformer tabanlı mimari” olarak tanımlanıyor deepgram.com. Nova-2’nin 47 milyar token ve 6 milyon kaynak ile eğitildiğini belirtiyorlar deepgram.com, bu çok büyük ve çeşitli veri kullanıldığını gösteriyor. Nova-2’nin “piyasadaki en derin eğitilmiş ASR modeli” olduğunu iddia ediyorlar deepgram.com. Temel teknik başarılar:

Varlık tanıma, bağlam yönetimi vb. konularda mimari iyileştirmeler yaptılar deepgram.com.
akış üzerine odaklanıyorlar – modelleri kısmi sonuçları hızlıca verebiliyor, bu da muhtemelen blok bazlı senkron bir çözümleme mimarisi kullandıklarını gösteriyor.
GPU için optimize ediyorlar: Başından beri GPU kullandılar ve çıkarım (inference) için CUDA C++ ile çok şey yazdılar, yüksek verimlilik elde ettiler.
Özel modeller muhtemelen transfer öğrenimi kullanıyor – temel modellerini müşteri verisiyle ince ayar yaparak (fine-tuning) geliştiriyorlar. Planınıza göre size araçlar sunuyorlar ya da kendileri eğitiyorlar.
Ayrıca, birden fazla model boyutuyla hız/doğruluk dengesini da dahil ediyorlar: örneğin, daha önce “Gelişmiş model” ve “Standart model” vardı. Nova-2 bunu birleştirebilir ya da diğerleri daha küçük ve hızlı modeller olurken en üst seviye olabilir.
İlginç bir nokta: Deepgram birçok alanda bir konuşma veri seti satın aldı veya oluşturdu (bazı bloglarında “her türlü çağrı, toplantı, video vb. üzerinde eğitim”den bahsediyorlar). Ayrıca çağrı merkezleri için özel modeller gibi alan uyarlama (domain adaptation) sonuçlarını vurguluyorlar (belki çağrı verisiyle ince ayar yapılmış).
Eski mimarilerinde bir 2-aşamalı modelden bahsediyorlar, ancak Nova-2 büyük birleşik bir model gibi görünüyor.
Muhtemelen bilgi damıtma da kullanıyorlar (çünkü daha küçük modelleri de mevcut).
Ayrıca bağlamsal önyargılar kullanmaktan da bahsediyorlar (modeli beklenen kelimelerle yönlendirmek gibi, ipucu vermeye benzer).
Nova-2’nin çıkışıyla birlikte karşılaştırmalar yayınladılar: Nova-2’nin ortanca WER’i %8,4, Whisper large ise %13,2, vb.; bu, eğitim ve mimari iyileştirmelerle elde edildi deepgram.com deepgram.com.

Kullanım Alanları (bahsedilenlerin ötesinde bazı örnekler):

Çağrı Merkezi Canlı Transkripsiyon: Bir şirket, müşteri çağrılarını gerçek zamanlı olarak Deepgram ile yazıya döker ve ardından metni, temsilciler için ilgili bilgileri göstermek veya çağrı sonrası uyumluluk analizi için kullanır.
Toplantı Transkripsiyon SaaS: Fireflies.ai veya Otter.ai alternatifleri gibi araçlar, canlı toplantı notları ve özetleri için arka planda Deepgram kullanabilir.
Uygulamalarda Sesli Arama: Bir uygulama sesli arama veya komut özelliği eklerse, sorguyu metne dönüştürmek için Deepgram’ın STT’sini kullanabilir (bazıları hızı veya gizliliği için tercih etti).
Medya & Eğlence: Bir post-prodüksiyon şirketi, altyazı oluşturmak veya içeriği aranabilir yapmak için Deepgram’a tonlarca ham görüntü sesini verip transkript alabilir.
IoT Cihazları: Bazı akıllı cihazlar, komutları yazıya dökmek için Deepgram’ı cihaz üzerinde (uç dağıtım ile) veya düşük gecikmeli bulut üzerinden kullanabilir.
Geliştirici Araçları: Deepgram, kodsuz platformlara veya veri araçlarına entegre edilmiştir; örneğin, çağrı kayıtlarını işleyen bir veri analitiği hattı, bunları daha fazla analiz için metne dönüştürmek üzere Deepgram kullanır.

Fiyatlandırma Modeli: Deepgram’ın fiyatlandırması kullanım bazlıdır, başlangıç için ücretsiz krediler sunar (örneğin, yeni hesaplar için 200$ kredi gibi). Sonrasında:

Kademeleri vardır: örneğin, ücretsiz bir kademe ayda belirli dakika sunabilir, ardından standart model için saatlik yaklaşık 1,25$ (yani dakika başı 0,0208$) ve Nova için belki 2,50$/saat ücretli bir kademe gelir (rakamlar örnektir; gerçekten de Telnyx blogunda Deepgram’ın ücretsiz başladığı ve kurumsal için yılda 10.000$’a kadar çıktığı, bunun da özel anlaşmalar anlamına geldiği belirtiliyor).
Ayrıca taahhüt planları da sunarlar: örneğin, daha düşük dakika başı ücret için önceden belirli bir miktar ödeyebilirsiniz. Ya da sabit yıllık kurumsal lisans.
Büyük sağlayıcılarla karşılaştırıldığında, genellikle ölçekli kullanımda rekabetçi ya da daha ucuzdurlar; ayrıca doğruluk artışı, BPO’larda maliyet faktörü olan manuel düzeltme ihtiyacını azaltır.
Özel model eğitimi ek bir maliyet olabilir veya kurumsal plan gerektirebilir.
Noktalama, konuşmacı ayrımı vb. için ücret alınmadığını, bunların dahil özellikler olduğunu duyuruyorlar.

Güçlü Yönler:

Nova-2 ile üst düzey doğruluk – İngilizce konuşma tanımada alanında lider deepgram.com deepgram.com.
Özelleştirilebilir Yapay Zeka – Sadece bir kara kutu değil; kendi alanınıza göre uyarlayabilirsiniz, bu da kurumsal şirketler için çok önemli (kendi kullanım senaryonuzda “iyi” doğruluğu “mükemmel”e çevirebilirsiniz).
Gerçek zamanlı performans – Deepgram’ın gerçek zamanlı akışı düşük gecikmeli ve verimlidir, canlı uygulamalar için uygundur (bazı bulut API’leri gerçek zamanlı hacimde zorlanırken; Deepgram bunun için tasarlanmıştır).
Esnek dağıtım – bulut, şirket içi, hibrit; şirketlerin bulunduğu yerde, veri gizliliği gereksinimleri dahil olmak üzere, karşılarlar.
Maliyet ve Ölçek – Yüksek hacimlerde genellikle daha ucuz olur, çok büyük iş yüklerine ölçeklenebilirler (ayda on binlerce saatlik transkripsiyon örneklerini vurguluyorlar).
Geliştirici Deneyimi – API’leri ve dokümantasyonları övgü alıyor; odakları tamamen konuşma üzerine olduğu için bu alanda iyi destek ve uzmanlık sunuyorlar. Özel anahtar kelime güçlendirme, tek API’de çok dilli destek gibi özellikler kullanışlı.
Kurumsal İhtiyaçlara Odaklanma – duygu analizi, özetleme (ham STT’nin ötesinde bazı sesli yapay zeka yetenekleri ekliyorlar) ve ayrıntılı analizler gibi özellikler, ses verisinden iş zekası elde etmeye yönelik platformlarının bir parçası.
Destek ve Ortaklıklar – Zoom gibi platformlarla entegre olurlar ve teknik ortaklıkları vardır (örneğin, bazı telekom sağlayıcıları Deepgram’ı doğrudan çağrı sesini akışa almak için bağlamanıza izin verir).
Güvenlik – Deepgram SOC2 uyumludur, vb.; daha fazla kontrol isteyenler için kendi sunucunuzda barındırabilirsiniz.

Zayıf Yönler:

Google/AWS’ye kıyasla daha az marka bilinirliği; bazı muhafazakâr işletmeler daha küçük bir satıcıyla çalışmakta tereddüt edebilir (gerçi Microsoft’un Nuance’daki hissesi benzer bir senaryo, Deepgram ise tamamen bağımsız).
Dil kapsamı küresel büyük teknoloji şirketlerine göre daha dardır – Deepgram’ın henüz desteklemediği bir dilde transkripsiyona ihtiyacınız varsa, onlara sormanız veya başka birini kullanmanız gerekebilir.
Özellik genişliği – Sadece STT’ye odaklanıyorlar (bazı ML ekstralarıyla birlikte). TTS veya tam bir konuşma çözümü sunmuyorlar (gerçi artık bir sesli bot API’si var, ancak Google’ın Contact Center AI’ı veya Watson Assistant gibi tam bir platformları yok). Yani bir müşteri hepsi bir arada bir sesli ve konuşma çözümü isterse, Deepgram sadece transkripsiyon kısmını karşılar.
Kendi Kendine Özelleştirme – Özelleştirme bir avantaj olsa da, müşterinin veriye ve muhtemelen ML bilgisine sahip olmasını gerektirir (Deepgram bunu basitleştirmeye çalışsa da). Genel bir modeli kullanmak kadar tak-çalıştır değildir – ama bu, gelişim için yapılan bir takastır.
Güncellemeler – Daha küçük bir şirket, örneğin Google’a göre modellerini daha az sıklıkla güncelleyebilir (gerçi son zamanlarda Nova-2 ile güncellediler). Ayrıca, olası bir kesinti veya hizmet sınırı, büyük bulutlara göre daha az küresel yedekliliğe sahip olabilir (şimdiye kadar Deepgram güvenilir oldu).
Eğer şirket içi (on-prem) kullanılıyorsa, müşteri dağıtımı GPU’larda yönetmek zorunda kalır, bu da bir karmaşıklık olabilir (ama birçok kişi bu kontrolü sever).
Açık Kaynak ile Karşılaştırma – Aşırı maliyet hassasiyeti varsa ve biraz daha düşük doğruluk kabul edilebilirse bazıları Whisper’ı (ücretsiz) tercih edebilir; Deepgram, doğrulukta önde kalarak ve kurumsal destek sunarak açık modellere karşı değerini sürekli kanıtlamak zorunda.

Son Güncellemeler (2024–2025):

En önemlisi: Nova-2 modelinin 2024 sonunda çıkışı, doğrulukta önemli bir artış sağladı (önceki Nova’ya göre %18 daha iyi ve rakiplerine göre büyük gelişmeler sunduklarını belirttiler) deepgram.com deepgram.com. Bu, Deepgram’ı en ileri noktada tutuyor. Bunu desteklemek için ayrıntılı kıyaslamalar ve teknik raporlar paylaştılar.
Deepgram, 2025’te Voice Agent API (beta) başlattı deepgram.com – gerçek zamanlı yapay zeka ajanları oluşturmayı sağlıyor; yani sadece transkripsiyon değil, analiz ve yanıt verme yeteneği de ekleniyor (muhtemelen anlamak için bir LLM ve yanıt için bir TTS entegre ediliyor). Bu, saf STT’nin ötesine geçip bir yapay zeka konuşma çözümüne genişlediklerini gösteriyor (doğrudan çağrı merkezi yapay zekası alanında rekabet ediyorlar).
Dil desteğini genişlettiler (2024’te daha fazla Avrupa ve Asya dili eklendi).
Özetleme gibi özellikler eklediler: Örneğin, 2024’te, bir çağrı yazıya döküldükten sonra Deepgram’ın çağrının yapay zeka tarafından oluşturulan bir özetini sunabildiği isteğe bağlı bir modül tanıttılar. Bu, transkriptlerin üzerine LLM’lerin eklenmesiyle gerçekleşiyor, Azure’un çağrı özetleme hizmetine benzer şekilde.
Gelişmiş güvenlik özellikleri: 2024’te Deepgram daha yüksek uyumluluk standartlarına ulaştı (HIPAA uyumluluğu duyuruldu, bu da daha fazla sağlık hizmeti müşterisinin onları kullanmasını sağladı).
Geliştirici deneyimini iyileştirdiler – örneğin, yeni bir Node SDK v2, transkripsiyon için bir CLI aracı ve daha iyi bir dokümantasyon web sitesi yayınladılar.
Performans açısından, akış protokollerini optimize ederek gerçek zamanlı gecikmeyi iyileştirdiler ve kısmi transkriptler için 300 ms altı gecikme iddiasında bulundular.
Muhtemelen, telekom sağlayıcılarıyla (Twilio ile bir entegrasyon gibi) bir ortaklık başlatıldı ve Deepgram’ın API’si üzerinden kolay PSTN çağrı transkripsiyonu sağlandı.
Ayrıca açık değerlendirmelere katıldılar; örneğin, bir ASR (otomatik konuşma tanıma) yarışması varsa, Deepgram genellikle buna katılır – sonuçlarda şeffaflık gösterir.
İş tarafında, Deepgram daha fazla yatırım aldı (2023’te Seri C), bu da istikrarı ve Ar-Ge’ye yatırım yapabilme yeteneğini gösteriyor.

Resmi Web Sitesi: Deepgram Speech-to-Text API telnyx.com deepgram.com (Deepgram’ın resmi ürün ve dokümantasyon sayfaları).

8. Speechmatics (Her-bağlamda STT Motoru) – Speechmatics Ltd.

Genel Bakış: Speechmatics, konuşmadan metne motoru alanında önde gelen bir isimdir ve “her sesi” anlama odaklanmasıyla bilinir – yani, farklı aksanlar, lehçeler ve konuşmacı demografileri arasında doğruluğa vurgu yapar. İngiltere merkezli olan Speechmatics, 2010’larda kendi kendine hizmet veren STT API’si ve şirket içi çözümleriyle ün kazandı; genellikle yoğun aksanlı veya zorlu sesli senaryolarda büyük oyunculardan daha iyi performans gösterdi. Teknolojileri, gelişmiş makine öğrenimi ve kendi kendini denetleyen öğrenme alanındaki bir atılımdan kaynaklanır; bu sayede, tanıma adaletini artırmak için etiketlenmemiş büyük miktarda ses üzerinde eğitim yapılmasına olanak tanıdı speechmatics.com speechmatics.com. 2025 yılı itibarıyla Speechmatics, STT’yi birden fazla biçimde sunmaktadır: bulut API’si, dağıtılabilir konteynerler ve hatta OEM entegrasyonları (motorlarının başka ürünlerin içinde kullanılması). Medya altyazılamadan (canlı yayın altyazısı) çağrı analizine kadar çeşitli kullanım alanlarına hizmet ederler ve son yenilikleri olan “Flow” API, STT’yi metinden sese ve LLM’lerle birleştirerek sesli etkileşimler sağlar audioxpress.com audioxpress.com. Konuşmacının aksanı veya yaşı fark etmeksizin doğru transkripsiyonlar ile tanınırlar; özellikle önyargıyı ortadan kaldırmada rakiplerinden daha iyi olduklarını iddia ederler (örneğin, sistemleri Afrika kökenli Amerikalı seslerde ve çocuk seslerinde diğerlerinden önemli ölçüde daha iyi doğruluk elde etmiştir) speechmatics.com speechmatics.com.

Tür:Konuşmadan Metne (ASR) ve gelişmekte olan çok modlu sesli etkileşim çözümleri (Speechmatics Flow).

Şirket/Geliştirici:Speechmatics Ltd. (Cambridge, İngiltere). Bağımsız, ancak yayıncılık ve yapay zeka sektörlerinde ortaklıkları vardır.

Yetenekler & Hedef Kullanıcılar:

Evrensel STT Motoru: Speechmatics’in öne çıkan özelliklerinden biri, desteklenen dillerde “her konuşmacı, her aksan, her lehçe” için iyi çalışan tek bir motor sunmasıdır. Bu, dünyanın dört bir yanından konuşmacılarla çalışan küresel işletmeler ve yayıncılar için caziptir (örneğin, BBC, altyazı için Speechmatics’i kullanmıştır).
Gerçek Zamanlı Transkripsiyon: Sistemleri, düşük gecikmeyle canlı yayınları yazıya dökebilir, bu da etkinliklerin, yayınların ve aramaların canlı altyazılandırılması için uygundur.
Toplu Transkripsiyon: Önceden kaydedilmiş ses/video dosyalarının yüksek verimlilikle ve sektör lideri doğrulukla işlenmesi. Genellikle video arşivleri, altyazı veya transkript oluşturmak için kullanılır.
Çok Dilli Destek: 30’dan fazla dili tanır (İngilizce varyantları, İspanyolca, Fransızca, Japonca, Mandarin, Arapça vb. dahil) ve hatta kod değiştirme (bir konuşmacı konuşma sırasında dil değiştirdiğinde sistem bunu algılayabilir) docs.speechmatics.com. Ayrıca otomatik dil algılamayı da desteklerler.
Özel Sözlük (Özel Kelimeler): Kullanıcılar, öncelik verilmesi için belirli isimler veya jargonlar sağlayabilir (örneğin, motorun nadir özel isimleri nasıl yazacağını bilmesi için).
Esnek Dağıtım: Speechmatics bulutta (bir SaaS platformları var) veya tamamen kurum içinde Docker konteyneriyle çalıştırılabilir, bu da hassas ortamlar için caziptir. Birçok yayıncı, internet bağımlılığından kaçınmak için canlı altyazılandırmada Speechmatics’i kendi veri merkezlerinde çalıştırır.
Gürültülü Ortamlarda Doğruluk: Güçlü gürültü dayanıklılığına sahiptirler, ayrıca varlık biçimlendirme (tarihler, sayılar) ve çoklu konuşmacı ayrımı için konuşmacı diarizasyonu gibi isteğe bağlı özellikler sunarlar.
Hedef Kullanıcılar: Medya şirketleri (TV kanalları, video platformları), çağrı merkezleri (aramaların transkripsiyonu için), kurumsal transkripsiyon çözümleri, STT’ye (Speechmatics genellikle teknolojisini diğer sağlayıcılara lisanslar—OEM ilişkileri) ihtiyaç duyan yazılım satıcıları, devlet (parlamento veya meclis toplantı transkriptleri) ve tarafsız ASR’ye odaklanan yapay zeka satıcıları.
Speechmatics Flow (2024): STT’lerini TTS ve LLM entegrasyonu ile birleştirerek, dinleyebilen, anlayabilen (bir LLM ile) ve sentezlenmiş konuşma ile yanıt verebilen sesli asistanlar oluşturur audioxpress.com audioxpress.com. Bu, etkileşimli sesli yapay zeka çözümlerini hedeflediğini gösterir (farklı aksanları gerçekten anlayabilen sesli botlar gibi).

Temel Özellikler:

Doğru Aksanlar: Kendi önyargı testlerine göre, büyük etiketlenmemiş veriyle eğitim yaparak farklı aksan grupları arasındaki hata farklarını önemli ölçüde azalttılar speechmatics.com speechmatics.com. Örneğin, Afrika kökenli Amerikalı sesler için hata oranı rakiplerine göre yaklaşık %45 oranında iyileştirildi speechmatics.com.
Çocuk Konuşması Tanıma: Özellikle çocuk seslerinde (genellikle ASR için zordur) daha iyi sonuçlar elde ettiklerini belirtiyorlar – bir testte %91,8 doğruluk, Google için ise yaklaşık %83 speechmatics.com.
Kendi Kendine Denetimli Model (AutoML): 2021 civarında tanıttıkları “Otonom Konuşma Tanıma”, kendi kendine denetimli öğrenme ile 1,1 milyon saatlik ses eğitimi kullandı speechmatics.com. Bu büyük eğitim yaklaşımı, etiketli verinin az olduğu çeşitli sesleri anlama yeteneğini geliştirdi.
Sinirsel Modeller: Tamamen sinir ağı tabanlı (eski hibrit modellerden 2010’ların sonlarında uçtan uca sinirsel modellere geçtiler).
API & SDK: Canlı ve toplu işlemler için REST ve websocket API’leri sunuyorlar. Ayrıca daha kolay entegrasyon için SDK’lar mevcut. Çıktı olarak kelimeler, zamanlama, güven gibi detaylı JSON verisi sağlıyorlar.
Varlıklar gibi Özellikler: Akıllı biçimlendirme yapıyorlar (ör. biri “elli pound” dediğinde “£50” olarak çıktı verir) ve varlık etiketleyebiliyorlar.
Dil Kapsamı: 2025 itibarıyla yüksek kalitede yaklaşık 34 dil, bazılarını başkalarının iyi kapsamadığı diller de dahil (örneğin BBC Wales’in kullandığı Galce gibi).
Sürekli Güncellemeler: Düzenli olarak iyileştirmelerle sürüm notları yayınlıyorlar (dokümanlarında görülebilir: ör. bir güncellemede Mandarin doğruluğu %5 artırıldı docs.speechmatics.com, ya da Maltaca gibi yeni diller eklendi, vb.).
Akışa özel bilgiler: Flow API, geliştiricilerin STT çıktısını LLM akıl yürütmesi ve TTS çıktısıyla sorunsuz bir şekilde birleştirmesine olanak tanır; yeni nesil sesli asistanları hedefler audioxpress.com audioxpress.com. Örneğin, bir ses gönderebilir ve bir sesli yanıt alabilirsiniz (LLM tarafından sağlanan cevabın TTS ile konuşulması) – Speechmatics, gerçek zamanlı etkileşim için yapıştırıcı görevi görür.

Desteklenen Diller: ~30-35 dil aktif olarak destekleniyor (İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, Portekizce, İtalyanca, Hollandaca, Rusça, Çince, Japonca, Korece, Hintçe, Arapça, Türkçe, Lehçe, İsveççe, vb.). “Küresel” dilleri kapsadıklarını vurguluyorlar ve talep üzerine daha fazla dil ekleyebileceklerini belirtiyorlar docs.speechmatics.com. Ayrıca, karışık İngilizce-İspanyolca konuşmaları sorunsuzca yazıya dökebilen İspanyolca/İngilizce için iki dilli bir modları da var docs.speechmatics.com. Notlarında: İrlandaca ve Maltaca gibi yeni dillerin 2024’te eklendiği belirtilmiş docs.speechmatics.com, bu da talep olursa daha küçük dillere de hizmet ettiklerini gösteriyor. Aksan kapsamı konusunda da iddialılar; dillerin içinde, örneğin İngilizce modelleri, ABD, İngiltere, Hint, Avustralya, Afrika aksanlarını ayrı modellere gerek olmadan kapsamlı şekilde kapsayan tek bir küresel modeldir.

Teknik Temeller:

Kendi Kendini Denetimli Öğrenme: Facebook’un wav2vec 2.0’ına benzer teknikler kullandılar (muhtemelen kendi varyantları var) ve çok miktarda etiketlenmemiş ses verisinden (YouTube, podcastler gibi) yararlanarak akustik temsilleri önceden eğittiler, ardından transkribe edilmiş verilerle ince ayar yaptılar. Bu, 2021’de bildirildiği üzere aksan/lehçe kapsamlarında büyük bir artış sağladı speechmatics.com.
Sinirsel Mimari: Muhtemelen özellik çıkarımı için CNN’ler ve dizi modelleme için Transformer’ların bir kombinasyonu (günümüzdeki çoğu modern ASR artık Conformer veya benzeri mimariler kullanıyor). Yayın notlarında büyük model güncellemelerine “Ursa” adını verdiler docs.speechmatics.com ve bu, diller genelinde geniş bir doğruluk artışı sağladı – muhtemelen yeni, büyük bir model mimarisi (Conformer veya Transducer).
Model boyutları: Halka açık olarak ayrıntılı değil, ancak şirket içi kullanım için seçenekleri var (örneğin “standart” ve “gelişmiş” modeller gibi). Her zaman “düşük gecikme”den bahsediyorlar, bu nedenle muhtemelen akışa uygun bir mimari kullanıyorlar (artımlı çıktı için Transducer veya CTC tabanlı bir model gibi).
Önyargı ve adalet yaklaşımı: Etiketlenmemiş çeşitli verilerle eğitilerek, model doğal olarak konuşmanın birçok varyasyonunu öğrendi. Ayrıca muhtemelen dikkatli bir dengeleme yaptılar – önyargı azaltma konusundaki yayınladıkları sonuçlar, farklı konuşmacı grupları için eşit doğruluk sağlamak adına hedefli çabalar gösterdiklerini gösteriyor.
Sürekli öğrenme: Muhtemelen, müşteri düzeltmelerini iyileştirme için isteğe bağlı bir geri bildirim döngüsü olarak dahil ediyorlar (müşterilere açık olup olmadığı kesin değil, ancak muhtemelen dahili olarak kullanılıyor).
Donanım ve Verimlilik: Standart CPU’larda çalışabiliyorlar (şirket içinde dağıtan birçok müşteri için muhtemelen CPU kümeleri kullanıyorlar). Ancak gerekirse GPU için de optimize edilmiş olabilir. Bazı bağlamlarda “düşük ayak izi”nden bahsediyorlar.
Flow API teknolojisi: Kendi ASR’larını herhangi bir LLM ile birleştiriyor (OpenAI’nin veya başkalarının olabilir) ve TTS partnerleriyle – muhtemelen bu mimari, önce STT ile metni alıyor, ardından seçilen bir LLM’i çağırıyor, sonra bir TTS motoru kullanıyor (belki Amazon Polly veya Azure altyapısında, kendi motorları yoksa; ancak site “tercih edilen LLM” ve “tercih edilen TTS” ile birleştirmeyi öneriyor) audioxpress.com.

Kullanım Alanları:

Yayıncılık & Medya: Birleşik Krallık’ta birçok canlı TV yayını, insan stenograflar mevcut olmadığında veya onları desteklemek için canlı altyazılar için Speechmatics kullanıyor. Ayrıca, prodüksiyon sonrası şirketler düzenleme veya uyumluluk için transkript oluşturmak amacıyla kullanıyor.
Pazar Araştırması & Analitik: Müşteri görüşmelerini veya grup tartışmalarını küresel olarak analiz eden şirketler, çok aksanlı içeriği doğru şekilde yazıya dökmek için Speechmatics kullanıyor (ör. çok uluslu odak gruplarında duygu analizi yapmak için).
Kamu/Government Sektörü: Belediye meclisi toplantıları veya parlamento oturumları yazıya dökülüyor (özellikle çok dilli ülkelerde veya güçlü yerel aksanların olduğu yerlerde – Speechmatics burada öne çıkıyor).
Çağrı Merkezi Analitiği: Diğerlerine benzer, ancak Speechmatics, çağrı merkezi çalışanlarının veya müşterilerin diğer motorların yanlış yazabileceği ağır aksanlara sahip olduğu yerlerde öne çıkıyor. Ayrıca, şirket içinde dağıtım yapabildikleri için (bazı telekom veya bankalar Avrupa’da bunu tercih ediyor).
Eğitim: Ders kayıtlarını yazıya dökmek veya üniversite içeriği için altyazı sağlamak (özellikle öğretim üyeleri veya öğrencilerin çeşitli aksanlara sahip olduğu durumlarda).
Ses Teknolojisi Sağlayıcıları: Bazı şirketler, aksan dayanıklılığındaki bilinen gücü nedeniyle Speechmatics motorunu kendi çözümlerine (beyaz etiketli olarak) entegre etti ve bu da onlara küresel kullanıcı tabanları için avantaj sağladı.
Kullanıcı Tarafından Oluşturulan İçerik için Altyazı: Kullanıcıların videolarına altyazı eklemesine izin veren bazı platformlar, her türlü sesi işlemek için arka planda Speechmatics’i kullanıyor olabilir.

Fiyatlandırma Modeli:

Genellikle kurumsal müşteriler için özel fiyat teklifi sunarlar (özellikle şirket içi lisans – muhtemelen kullanım veya kanal sayısına bağlı yıllık lisans).
Bulut API’si için, daha önce saat başı yaklaşık 1,25 $ veya benzeri bir fiyatlandırma yayınlamışlardı, diğerleriyle rekabetçi. Muhtemelen ~dakikada 0,02 $. Doğrudan kurumsal müşteriler için minimum aylık taahhüt olabilir.
Bir ara SaaS’larında ücretsiz deneme veya 600 dakika ücretsiz kullanım da sunmuşlardı.
Şirket içi kullanımda sınırsız kullanım için sabit ücret vurgusu yapıyorlar; bu, yoğun kullanıcılar için dakika başı ücretlere kıyasla cazip olabiliyor.
Kurumsal müşterileri hedefledikleri için, çok az kullanımınız varsa en ucuz seçenek değiller (biri hobi için OpenAI Whisper’ı seçebilir). Ancak profesyonel kullanımda, yüksek hacimde Google/Microsoft ile aynı seviyede veya biraz daha düşük fiyatlandırıyorlar, özellikle kalite için maliyet-değer vurgusu yapıyorlar.
Flow API’leri farklı fiyatlandırılmış olabilir (belki etkileşim başına veya başka bir şekilde, henüz net değil çünkü yeni).
Şu anda açıkça görülebilen bir kamu fiyatlandırması yok (muhtemelen satış odaklı modele geçtiler), ancak makul fiyatlı ve anlaşılır lisanslama ile biliniyorlar (özellikle 7/24 kullanımın öngörülebilir maliyet gerektirdiği yayıncılıkta önemli).

Güçlü Yönler:

Aksan/Lehçe Doğruluğu: Küresel İngilizce ve çok dilli doğrulukta, minimum önyargı ile alanında en iyisi speechmatics.com speechmatics.com. “Her sesi anlar” mottosu verilerle destekleniyor ve sektörde tanınıyor – özellikle çeşitlilik ve kapsayıcılığın anahtar olduğu günümüzde büyük bir fark yaratıyor.
Şirket İçi & Özel Bulut Dostu: Birçok rakip yalnızca buluta yönlendirirken; Speechmatics, gerekirse müşterilere tam kontrol sağlıyor ve hassas veya bant genişliği kısıtlı senaryolarda anlaşmalar kazanıyor.
Kurumsal Odak: Yüksek uyumluluk (muhtemelen ISO sertifikaları var speechmatics.com), sağlam destek, özel ihtiyaçları karşılama istekliliği (talep üzerine yeni bir dil eklemek veya ayarlama yapmak gibi).
Gerçek Zamanlı Altyazı: Düşük gecikme ve yüksek doğruluğun bir arada gerektiği canlı etkinlikler ve TV’de kanıtlanmış.
İnovasyon ve Etos: AI önyargısını azaltma konusunda güçlü bir anlatıları var – bu, adalet konusunda endişeli şirketler için cazip olabilir. Teknolojileri, ASR’nin (otomatik konuşma tanıma) belirli demografilerde daha az iyi çalıştığına dair yaygın bir eleştiriyi doğrudan ele alıyor.
Tek bir modelde çoklu dil: Kod değiştirme desteği ve bazı durumlarda aksan veya dili manuel olarak seçmeye gerek olmaması – modelin bunu kendiliğinden anlaması – kullanıcı dostu.
Stabilite ve Geçmiş Performans: 2010’ların ortasından beri sektörde, büyük markalar tarafından kullanılıyor (TED konuşmaları, vb.), yani denenmiş ve test edilmiş.
STT’nin ötesine geçmek: Flow sesli etkileşim platformu, gelecekteki ihtiyaçlara uyum sağlamak için evrildiklerini gösteriyor (yani sadece transkripsiyona değil, tam çift yönlü sesli yapay zekaya yatırım yapıyorlar).

Zayıf Yönler:

Geliştirici topluluğunda ABD merkezli bazı oyuncular veya açık kaynaklı modeller kadar yaygın olarak bilinmiyor, bu da daha küçük bir topluluk desteği anlamına geliyor.
Dil sayısı Whisper veya Google’dan daha az – düşük kaynaklı bir dile (ör. Svahili veya Tamil) ihtiyaç varsa, Speechmatics’te bu dil olmayabilir, özel olarak geliştirilmediyse.
Fiyatlandırma şeffaflığı: Kurumsal odaklı bir firma olarak, küçük geliştiriciler için OpenAI’nin $0.006/dk gibi seçeneklere kıyasla kendi kendine hizmet veya ucuz deneme imkanı sunmayabilir. Odak noktaları kalite ve kurumsal segment, en ucuz seçenek olmak değil.
Yerleşik dil anlama yok (Flow’a kadar) – ham transkriptler için içgörü elde etmek adına ek NLP gerekebilir; tarihsel olarak duygu analizi veya özetleme gibi şeyleri yapmadılar (bunları müşteriye veya iş ortaklarına bıraktılar).
Büyük Teknoloji’den Rekabet: Google, Azure aksan tanıma konusunda gelişirken (ve Whisper ücretsizken), Speechmatics’in daha yaygın seçeneklere karşı tercih edilmesi için sürekli önde olması gerekiyor.
TTS veya diğer modlar yok (şimdilik) – her şeyi tek noktadan almak isteyen şirketler, STT, TTS, çevirmen vb. sunan Azure’a yönelebilir; Speechmatics ise bunları kendisi geliştirmek yerine (Flow ile) TTS/LLM için iş ortaklığı yapmayı öneriyor.
İşin ölçeklenmesi: daha küçük olmaları nedeniyle ölçek bir soru olabilir – küresel olarak Google seviyesinde hacimleri kaldırabilirler mi? Yayıncılık müşterileri sayesinde muhtemelen çok fazla hacmi kaldırabilirler, ancak algı bazılarını uzun vadeli destek veya model eğitimi maliyetlerine ayak uydurup uyduramayacakları konusunda endişelendirebilir.

Son Güncellemeler (2024–2025):

Speechmatics, Flow API’yi 2024 ortasında audioxpress.com audioxpress.com’da piyasaya sürdü ve STT + LLM + TTS’yi tek bir akışta birleştirerek sesli etkileşimli yapay zekaya stratejik bir genişleme başlattı. Bir bekleme listesi açtılar ve kurumsal sesli asistan oluşturmayı hedeflediler, bu da onları konuşmaya dayalı yapay zeka entegrasyonuna adım attıklarını gösteriyor.
2024 Ağustos’ta yeni diller (İrlanda Galcesi ve Maltaca) eklediler docs.speechmatics.com ve modelleri geliştirmeye devam ettiler (Ursa2 modelleri 2024 Ağustos’ta birçok dilde doğruluk artışı sağlayarak kullanıma sunuldu docs.speechmatics.com).
Konuşmacı ayrımı ve çok dilli algılama yeteneklerini geliştirdiler (ör. 2024 başında İspanyolca-İngilizce iki dilli transkripsiyonu iyileştirdiler).
Toplu konteyner güncellemelerine, birçok dilde doğruluk artışına vurgu yapıldı (sürüm notlarında 2024’te Mandarinde yaklaşık %5 artış, Arapça, İsveççe vb. dillerde iyileşmeler gösteriliyor) docs.speechmatics.com.
Önyargı ve kapsayıcılık konusunda: 2021’deki atılımlarından sonra, muhtemelen modellerini daha fazla veriyle tekrar güncellediler (belki 2023 araştırmalarıyla uyumlu). Muhtemelen daha fazla iyileştirme ile güncellenmiş bir “Otonom Konuşma Tanıma 2.0” başlattılar.
Stanford veya MIT’nin ASR adaletiyle ilgili çalışmaları gibi araştırmalara katıldılar veya bu çalışmalarda atıf aldılar, performanslarını öne çıkardılar.
Daha büyük platformlara gömülme konusuna ilgi gösterdiler – muhtemelen ortaklıklarını artırdılar (Nvidia’nın Riva’sına veya Zoom’un transkripsiyonuna entegrasyon gibi – varsayımsal, ama bu tür anlaşmaları sessizce yapmış olabilirler).
İş açısından, Speechmatics ABD pazarında yeni ofis veya ortaklıklarla büyüyor olabilir, çünkü tarihsel olarak Avrupa’da güçlüydüler.
2025’te bağımsız ve yenilikçi kalmaya devam ediyorlar, tarafsız doğruluğun çok önemli olduğu durumlarda genellikle üst düzey bir ASR olarak görülüyorlar.

Resmi Web Sitesi: Speechmatics Speech-to-Text API audioxpress.com speechmatics.com (Speechmatics resmi ürün sayfası ve kaynakları).

9. ElevenLabs (Ses Üretimi & Klonlama Platformu) – ElevenLabs

Genel Bakış: ElevenLabs, son derece gerçekçi ve çok yönlü sentetik sesleriyle 2023 yılında öne çıkan, ileri düzey bir Yapay Zekâ ses oluşturucu ve klonlama platformudur. Özellikle, konuşmaya duygusal nüanslar katabilen Metinden Konuşmaya (TTS) ve Ses Klonlama alanlarında uzmanlaşmıştır; kullanıcıların küçük bir ses örneğinden (izinle belirli bir kişinin sesini bile klonlayarak) özel sesler oluşturmasına olanak tanır. ElevenLabs, içerik üreticileri, yayıncılar ve geliştiricilerin çok sayıda ses ve dilde yüksek kaliteli konuşma üretmesini sağlayan kolay bir web arayüzü ve API sunar. 2025 yılı itibarıyla, ElevenLabs ultra-gerçekçi TTS için en iyi platformlardan biri olarak kabul edilmektedir ve birçok kullanım senaryosunda insan konuşmasından ayırt edilemeyecek kadar gerçekçidir zapier.com zapier.com. Sesli kitap anlatımından YouTube video seslendirmelerine, oyun karakteri seslerinden erişilebilirlik araçlarına kadar her şeyde kullanılmaktadır. Temel ayırt edici özelliği, ifadelerin ve özelleştirmenin seviyesi: kullanıcılar istenen duygusal tonu elde etmek için stabilite ve benzerlik ayarlarını değiştirebilirler zapier.com ve platform, hazır seslerden oluşan geniş bir kütüphanenin yanı sıra kullanıcı tarafından oluşturulan klonlar da sunar.

Tür:Metinden Konuşmaya & Ses Klonlama (klonlama sürecine yardımcı olmak için bazı yardımcı konuşmadan metne özellikleri olsa da, esas olarak bir ses çıktısı platformudur).

Şirket/Geliştirici:ElevenLabs (2022’de kurulan girişim, ABD/Polonya merkezli, 2023 itibarıyla yaklaşık 1 milyar dolar değerinde zapier.com).

Yetenekler & Hedef Kullanıcılar:

Ultra-Gerçekçi TTS: ElevenLabs, doğal tonlama, tempo ve duygu taşıyan konuşmalar üretebilir. Robotik gibi gelmez; gerekirse kıkırdama, fısıltı, tereddüt gibi incelikleri de yakalar. Hedef kullanıcılar içerik üreticileri (video anlatımı, podcast, sesli kitaplar), oyun geliştiricileri (NPC sesleri), film yapımcıları (prototip dublaj), hatta eğlence veya erişilebilirlik için bireylerdir (seçilen bir sesle makaleleri yüksek sesle okuma).
Ses Kütüphanesi: 2024 itibarıyla halka açık kütüphanesinde 300’den fazla hazır ses sunar; bunlar arasında bazıları ünlü aktörler veya tarzlar üzerine modellenmiştir (lisanslı veya kullanıcı katkılı) zapier.com. Kullanıcılar, tarzına (anlatıcı, neşeli, korkutucu vb.) ve dillere göre göz atabilirler.
Ses Klonlama (Özel Sesler): Uygun haklara sahip kullanıcılar, birkaç dakikalık ses kaydı sağlayarak bir sesin dijital kopyasını oluşturabilir. Platform, o tını ve tarzda konuşan özel bir TTS sesi oluşturur elevenlabs.io elevenlabs.io. Bu, benzersiz bir anlatıcı sesi isteyen içerik üreticileri veya bir ses markasını yerelleştiren şirketler arasında popülerdir.
Çok Dilli & Diller Arası: ElevenLabs, herhangi bir sesi kullanarak 30+ dilde konuşma oluşturmayı destekler; yani İngilizce konuşan birinin sesini klonlayıp, aynı ses özelliklerini koruyarak İspanyolca veya Japonca konuşturabilirsiniz elevenlabs.io elevenlabs.io. Bu, aynı ses kimliğiyle içeriği birden fazla dile dublajlamak için güçlü bir özelliktir.
Duygu Kontrolleri: Arayüz/API, stabilite (okuma tutarlılığı vs. değişkenliği), benzerlik (orijinal sesin özelliklerine ne kadar sadık kalındığı) zapier.com, hatta stil ve aksan gibi ayarların ses seçimiyle ayarlanmasına olanak tanır. Bu, performansın ince ayarını sağlar – örn. bir okumanın daha ifadeli veya tekdüze yapılması gibi.
Gerçek Zamanlı & Düşük Gecikmeli: 2025 yılı itibarıyla ElevenLabs, üretim hızını artırdı – bazı gerçek zamanlı uygulamalar için yeterince hızlı ses üretebiliyor (ancak esas olarak eşzamansız çalışır). Etkileşimli kullanım senaryoları için düşük gecikmeli bir modeli de mevcut (beta).
Platform & API: Teknik bilgisi olmayan kullanıcıların metin yazıp, bir ses seçip veya ince ayar yapıp ses oluşturabileceği bir web stüdyosu sunuyorlar. Geliştiriciler için API ve SDK’lar mevcut. Ayrıca, gelişmiş İngilizce dışı sentez için Eleven Multilingual v2 modeli gibi özellikler de var.
Yayınlama Araçları: Özellikle sesli kitap yapımcılarını hedefler – örn. uzun metin girişi, bölümler arasında tutarlı ses kimliği vb. Hedef kullanıcılar arasında kendi kendine yayın yapan yazarlar, sesli kitapları yerelleştiren yayıncılar, video üreticileri ve anlatıma ihtiyaç duyan sosyal medya içerik üreticileri bulunur.

Temel Özellikler:

Voice Lab & Kütüphane: Özel sesleri yönetebileceğiniz kullanıcı dostu bir “Voice Lab” ve kategorilere göre sesleri keşfedebileceğiniz bir Voice Library (örn. “anlatıcı”, “kahraman”, “haber spikeri” tarzları) zapier.com. Birçok ses topluluk tarafından paylaşılmıştır (haklarıyla birlikte).
Yüksek İfade Gücüne Sahip Modeller: ElevenLabs, kahkaha yakalayabilen, cümle ortasında ton değiştirebilen, fısıldayabilen vb. yeni bir model (2023 sonu itibarıyla v3, alfa sürümünde) yayınladı; bunlar daha doğal şekilde gerçekleşiyor elevenlabs.io elevenlabs.io. Demolarındaki örnekte dinamik duygu ve hatta bir dereceye kadar şarkı söyleme de vardı.
Stabilite vs. Varyasyon Kontrolü: “Stability” (Stabilite) kaydırıcısı – daha yüksek stabilite tutarlı bir ton verir (uzun anlatımlar için iyi), daha düşük ise daha dinamik/duygulu yapar (karakter diyaloğu için iyi) zapier.com.
İzinle Klonlama & Güvenlik Önlemleri: Harici bir sesi klonlamak için açık onay veya doğrulama gerektiriyorlar (kötüye kullanımı önlemek için). Örneğin, kendi sesinizi klonlamak için, verilen ifadeleri okumanız ve bir onay beyanı okumanız gerekiyor (bunu doğruluyorlar).
Çoklu Ses & Diyaloglar: Arayüzleri çok konuşmacılı ses oluşturmayı kolaylaştırıyor (ör. farklı paragraflar/diyalog satırları için farklı sesler). Sesli drama veya konuşma simülasyonu için harika.
Diller: 2025 itibarıyla Avrupa’daki büyük dilleri ve bazı Asya dillerini kapsıyor; 30+ dilden bahsediyorlar (muhtemelen İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Portekizce, Lehçe, Hintçe, Japonca, Korece, Çince, vb. dahil). Bunları sürekli geliştiriyorlar – v3 çok dilli doğallığı iyileştirdi.
Ses Kalitesi: Çıktı yüksek kalitede (44.1 kHz), profesyonel medya için uygun. Birden fazla format sunuyorlar (MP3, WAV).
API özellikleri: Sesi kimliğe göre belirtebilir, ayarları istek başına ayarlayabilir ve hatta isteğe bağlı ses biçimlendirme (iki ses arasında stil geçişi) gibi şeyler yapabilirsiniz.
ElevenLabs ayrıca küçük bir STT’ye sahip (belki dublaj hizalamasına yardımcı olmak için Whisper tabanlı bir transkripsiyon aracı tanıttılar) ama bu odak noktası değil.

Desteklenen Diller:32+ dil için TTS üretimi elevenlabs.io. Önemli olarak, çapraz dil yeteneği sayesinde her dil için ayrı bir sese ihtiyacınız yok – bir ses hepsini konuşabilir, orijinal seste aksan varsa aksanlı olur. Dil içinde (ör. bir Lehçe konuşmacıyı klonlayıp Japonca konuşturmak) yapabilmeyi vurguluyorlar. Tüm sesler tüm dillerde eşit derecede iyi çalışmaz (bazı ince ayarlı sesler esas olarak İngilizce eğitilmiş olabilir ama v3 modeli çok dilli eğitimi ele alıyor). Diller arasında tüm büyükler ve bazı küçükler var (muhtemelen içerik pazarları için gerekenleri kapsıyorlar, ör. Felemenkçe, İsveççe, belki Arapça, vb.). Topluluk çeşitli dillerde kaliteyi sıkça raporluyor – 2025’e gelindiğinde ElevenLabs İngilizce dışındaki dilleri önemli ölçüde geliştirdi.

Teknik Temeller:

ElevenLabs, muhtemelen bir Transformer tabanlı metin kodlayıcı ve üretici bir ses kod çözücü (vocoder) içeren, VITS veya Grad-TTS gibi modellere benzeyen ancak oldukça optimize edilmiş, tescilli bir derin öğrenme modeli kullanıyor. İfade yeteneği için araştırmalara yatırım yaptılar – muhtemelen örneklerden ses kimliğini yakalamak için önceden eğitilmiş konuşma kodlayıcıları (Wav2Vec2 gibi) ve stil için konuşmacı karışımı veya istem tabanlı bir yaklaşım kullanıyorlar.
v3 modeli “Eleven v3” referansı, muhtemelen çok dilli eğitim ve duygular için stil belirteçlerini birleştiren yeni bir mimari inşa ettiklerini gösteriyor elevenlabs.io.
“Çığır açan yapay zeka algoritmaları”ndan bahsediyorlar elevenlabs.io – muhtemelen çok miktarda eğitim verisi kullanıyorlar (binlerce saatlik, kamuya açık sesli kitaplar dahil olmak üzere eğitim yaptıklarını söylediler) ve çok konuşmacılı eğitim üzerine odaklanıyorlar, böylece tek bir model birçok ses üretebiliyor.
Bu, OpenAI’nin TTS’sinin (ChatGPT’nin ses özelliği için) nasıl çalıştığına biraz benziyor: tek bir çok sesli model. ElevenLabs burada öncü konumda.
sıfır atış klonlama da entegre ediyorlar: kısa bir örnekten, modelleri o sese uyum sağlayabiliyor. Muhtemelen konuşmacı gömme çıkarımı (d-vektör veya benzeri) gibi bir yaklaşım kullanıp, bunu TTS modeline sesi koşullamak için besliyorlar. Klonlar bu şekilde anında oluşturuluyor.
duygusal koşullandırma üzerinde de çalıştılar – belki stil belirteçleri veya duygularla etiketlenmiş eğitim sesleri gibi birden fazla referans ses kullanıyorlar.
hızlı sentez üzerine de odaklanıyorlar: belki GPU hızlandırması ve verimli vocoder’lar kullanarak neredeyse gerçek zamanlı çıktı alıyorlar. (Hız için paralel bir vocoder kullanıyor olabilirler).
Bir zorluk da diller arası hizalama – muhtemelen modelin aynı sesle diğer dilleri doğru telaffuzla konuşabilmesi için IPA veya birleşik bir fonem alanı kullanıyorlar (bazı kullanıcı raporları bunda iyi olduklarını gösteriyor).
Kesinlikle ön uç metin işleme konusunda da çok şey yapıyorlar: isimlerin, homografların doğru telaffuzu, bağlama duyarlı (yüksek kalite, iyi bir metin normalizasyon hattı ve muhtemelen bağlamda telaffuz seçimine yardımcı olacak dahili bir dil modeli olduğunu gösteriyor).
ElevenLabs muhtemelen geri bildirim döngüsü de kullanıyor: çok sayıda kullanıcısı var, bu nedenle modelin yanlış telaffuz edebileceği yerlerde veri toplayıp sürekli olarak ince ayar/iyileştirme yapıyor olabilirler (özellikle sık kullanıcı düzeltmeleri için, vb.).

Kullanım Alanları:

Sesli Kitap Anlatımı: Bağımsız yazarlar, sesli kitap versiyonlarını oluşturmak için ElevenLabs’i kullanıyor, kütüphaneden uygun bir anlatıcı sesi seçiyor veya kendi seslerini klonluyorlar. Yayıncılar, bir anlatıcının sesini başka bir dile klonlayarak kitapları yerelleştiriyor.
Video Seslendirme (YouTube, e-Öğrenme): İçerik üreticileri, açıklayıcı videolar veya kurslar için hızlıca anlatım oluşturuyor. Bazıları içerikleri için farklı ses stillerini A/B test etmekte kullanıyor.
Oyun Geliştirme: Bağımsız oyun geliştiricileri, NPC karakterlere seslendirme yapmak için bunu kullanıyor, her karakter için farklı sesler seçip diyaloglar üretiyor, böylece kayıt maliyetlerinden büyük ölçüde tasarruf ediyorlar.
Dublaj ve Yerelleştirme: Bir stüdyo, orijinal oyuncunun sesinin klonunu kullanarak bir filmi veya diziyi birden fazla dile dublajlayabilir – böylece orijinal ses kişiliği korunur. Hatta ElevenLabs, bazı hayran projelerinde orijinal oyuncuların “yeni replikler” söylemesi için kullanıldı.
Erişilebilirlik ve Okuma: İnsanlar, makaleleri, e-postaları veya PDF’leri istedikleri hoş bir sesle okutmak için bunu kullanıyor. Görme engelli kullanıcılar, daha doğal TTS sayesinde uzun süre dinlemede daha fazla konfor sağlıyor.
Ses Prototipleme: Reklam ajansları veya film yapımcıları, insan kaydı yapmadan önce müşteri onayı almak için AI sesleriyle seslendirme ve reklam prototipleri oluşturuyor. Bazen, AI sesi o kadar iyi oluyor ki küçük projelerde son haliyle kullanılıyor.
Kişisel Ses Klonlama: Bazı insanlar, yaşlı akrabalarının sesini (izin alarak) korumak için veya kendi seslerini klonlayıp bazı görevleri devretmek için (örneğin, “kendi sesleriyle” yazılarını okutmak gibi) kullanıyor.
Etkileşimli Hikaye Anlatımı: Anlık içerik üreten uygulama veya oyunlar, dinamik replikleri seslendirmek için ElevenLabs kullanıyor (bazı gecikme dikkate alınarak).
Çağrı Merkezi veya Sanal Asistan Sesleri: Şirketler, ElevenLabs ile klonlama veya özel oluşturma yoluyla kendilerine özgü markalı bir ses yaratıp IVR veya sanal asistanlarında kullanabilir, böylece benzersiz ve markaya uygun olur.
İçerik Üretim Verimliliği: Yazarlar, karakter diyaloglarını sesli olarak üreterek nasıl duyulduğunu test ediyor, bu da senaryo yazımına yardımcı oluyor.

Fiyatlandırma Modeli: ElevenLabs bir freemium ve abonelik modeli sunar:

Ücretsiz katman: Test için ayda yaklaşık 10 dakika üretilen ses zapier.com.
Başlangıç planı: Ayda 5$ (veya yıllık 50$) ile ayda yaklaşık 30 dakika, ayrıca temel seviyede ses klonlama ve ticari kullanım hakları sunar zapier.com.
Daha yüksek planlar (ör. Creator, Independent Publisher, vb.) aylık daha fazla maliyetle daha fazla kullanım (üretim saati) ve ek özellikler (daha yüksek kalite, daha fazla özel ses, öncelik, katmana göre API erişimi gibi) sunar zapier.com zapier.com.
Kurumsal: Büyük kullanım için özel fiyatlandırma (sınırsız planlar pazarlığa açık, vb.).
Genellikle karakter başına ücret alan bulut TTS’lerle karşılaştırıldığında, ElevenLabs çıktı süresi üzerinden ücretlendirir. Örneğin, 30 dakika için 5$, dakikada yaklaşık 0,17$’a denk gelir; kalite ve dahil edilen haklar göz önüne alındığında rekabetçidir.
Ek kullanım genellikle satın alınabilir (aşım veya tek seferlik paketler).
Fiyatlandırmaya hazır seslerin ve ses klonlamanın kullanımı dahildir. Başkasının sesini ses kütüphaneleriyle klonlarsanız, hak kanıtı vb. gerekebilir; ancak hizmetin yasalara uygunluğu sağladığı varsayılır.
Aboneler için bir API’leri var (muhtemelen 5$’lık plandan başlıyor ama sınırlı kota ile).
Genel olarak, bireysel içerik üreticileri için oldukça erişilebilir (popülerliğini artıran da bu), daha büyük ihtiyaçlar için ölçeklenebilir.

Güçlü Yönler:

Eşsiz Ses Kalitesi & Gerçekçilik: Kullanıcıların sıkça belirttiği görüş, ElevenLabs’in seslerinin halka açık en insan benzeri sesler arasında olduğudur zapier.com zapier.com. Duygu ve doğal ritim aktarımıyla, birçok büyük teknoloji TTS çözümünü ifade gücünde geride bırakır.
Kullanıcı Dostu ve Yaratıcı Özgürlük: Platform, uzman olmayanların bile kolayca ses klonlamasına veya stil parametrelerini ayarlamasına olanak tanıyacak şekilde tasarlanmıştır. Bu, yapay zeka sesinin yaratıcı kullanımında giriş engellerini azaltır.
Devasa Ses Seçkisi: Yüzlerce ses ve kendi sesinizi oluşturabilme imkanı, neredeyse her tarz veya kişiliğin elde edilebileceği anlamına gelir – tipik TTS hizmetlerinden (genellikle 20-50 ses) çok daha fazla çeşitlilik.
Çok Dilli & Diller Arası: Bir sesi, aksan/duygu korunarak diller arasında taşıyabilme yeteneği benzersiz bir satış noktasıdır ve çok dilli içerik üretimini kolaylaştırır.
Hızlı Gelişim Döngüsü: Odaklanmış bir girişim olarak ElevenLabs, yeni özellikleri hızla sundu (ör. bir yıl içinde v1’den v3 modele hızlı geçiş, yeni diller, kahkaha/fısıltı yetenekleri ekleme). Ayrıca topluluk geri bildirimlerini de hızlıca entegre ediyorlar.
Etkileşimli Topluluk: Birçok içerik üretici platforma akın etti, ipuçları ve sesler paylaştı; bu da erişimini artırıyor ve birçok kullanım senaryosunun keşfedilmesini sağlıyor, ürünü daha sağlam hale getiriyor.
Esnek API entegrasyonu: Geliştiriciler bunu uygulamalara entegre edebiliyor (bazı uygulamalar, anlatım araçları veya Discord botları ElevenLabs’i ses çıktısı üretmek için kullanmaya başladı).
Sunduğu şeye göre maliyet-etkin: Küçük ve orta ölçekli kullanımda, seslendirme sanatçısı ve stüdyo kiralamaktan çok daha ucuz, üstelik neredeyse profesyonel sonuçlar veriyor. Bu değer önerisi bağımsız içerik üreticileri için çok önemli.
Etik Kontroller: Bazı güvenlik önlemleri mevcut (ses klonlama doğrulama gerektiriyor veya kötüye kullanımı önlemek için üst düzeyde sınırlandırılmış, ayrıca kötüye kullanımı tespit etmek için ses tespiti yapıyorlar). Bu, fikri mülkiyet sahipleriyle güven inşa etmek için bir avantaj.
Finansman ve Büyüme: İyi finanse edilmiş ve yaygın olarak benimsenmiş, bu nedenle muhtemelen varlığını sürdürecek ve sürekli gelişecek.

Zayıf Yönler:

Kötüye kullanım potansiyeli: Güçlü yönleri (gerçekçi klonlama) karanlık bir tarafa sahip – nitekim başlarda deepfake sesler için kullanıldığı olaylar yaşandı. Bu durum, daha sıkı kullanım politikaları ve tespit sistemleri uygulamalarını zorunlu kıldı. Yine de, teknolojinin varlığı iyi korunmazsa taklit riski olduğu anlamına geliyor.
Uzun Metinlerde Tutarlılık: Çok uzun anlatımlarda tam duygusal tutarlılığı korumak bazen zor olabiliyor. Model, bölümler arasında tonu veya temposunu hafifçe değiştirebilir (ancak stabilite ayarı ve yakında çıkacak v3 bunu daha iyi çözüyor).
Alışılmadık kelimelerin telaffuzu: Oldukça iyi olsa da bazen isimleri veya nadir terimleri yanlış telaffuz edebiliyor. Manuel düzeltmeler sunuyorlar (kelimeleri fonetik olarak yazabiliyorsunuz), ancak her özel isim için kutudan çıktığı gibi mükemmel değil. Rakip bulut TTS’lerde de benzer sorunlar var, ancak yönetilmesi gereken bir konu.
API hız sınırları / ölçek: Çok büyük ölçeklerde (örneğin binlerce saatlik otomatik üretim) aktarım sınırlarına takılabilirsiniz, ancak muhtemelen kurumsal talepleri karşılamak için arka ucu ölçeklendiriyorlar. Büyük bulut sağlayıcıları şu anda devasa paralel istekleri daha sorunsuz karşılayabilir.
Yerleşik konuşma tanıma veya diyalog yönetimi yok: Kendi başına tam bir konuşma yapay zekâ platformu değil – STT ve mantık ile eşleştirmeniz gerekir (bazıları bunu Amazon Polly + Lex gibi uçtan uca çözümlere kıyasla dezavantaj olarak görebilir. Ancak ElevenLabs başkalarıyla kolayca entegre olabilir.)
Şiddetli Rekabet Ortaya Çıkıyor: Büyük oyuncular ve yeni girişimler ElevenLabs’in başarısını fark etti; OpenAI kendileri gelişmiş bir TTS ile devreye girebilir veya diğer şirketler (Microsoft’un yeni VALL-E araştırması gibi) sonunda rakip olabilir. Yani ElevenLabs’in kalite ve özelliklerde önde kalmak için yenilik yapmaya devam etmesi gerekiyor.
Lisanslama ve Haklar: Kullanıcılar, gerçek insanlara benzeyen veya klon sesleri kullanırken dikkatli olmalı. Onay olsa bile, bazı yargı bölgelerinde yasal gri alanlar (benzerlik hakları) olabilir. Bu karmaşıklık, yasalar/etikler netleşene kadar bazı ticari kullanımları caydırabilir.
Aksan ve Dil Sınırlamaları: Çok dilli olsa da, ses kaynağından bir aksan taşıyabilir. Bazı kullanım durumları için her dilde ana dili gibi konuşan bir ses gerekebilir (ElevenLabs bunu sonunda her dil için ses uyarlamasıyla veya yerel ses kütüphanesi sunarak çözebilir).
Buluta Bağımlılık: Kapalı bir bulut hizmeti; çevrimdışı yerel çözüm yok. Bazı kullanıcılar hassas içerik için şirket içinde çalışmayı tercih edebilir (bazı şirketler gizli metinleri bulut hizmetine yüklemek istemeyebilir). Kendi kendine barındırılan bir sürümü yok (bazı açık kaynaklı TTS motorlarının aksine).

Son Güncellemeler (2024–2025):

ElevenLabs Eleven Multilingual v2’yi 2023 sonlarında tanıttı, İngilizce dışı çıktıyı büyük ölçüde geliştirdi (daha az aksan, daha iyi telaffuz).
Voice Generation v3’ün alfa sürümünü yayınladılar; bu sürüm kahkaha, cümle ortasında tarz değiştirme ve genel olarak daha dinamik bir aralık gibi şeyleri yönetebiliyor elevenlabs.io elevenlabs.io. Bu muhtemelen 2024’te tamamen kullanıma sunuldu ve sesleri daha da gerçekçi hale getirdi (örneğin, demolar tam anlamıyla canlandırılmış sahneler içeriyordu).
Ses klonlamayı genişlettiler ve sadece ~3 saniyelik bir ses kaydından anında ses klonlama özelliğini sınırlı bir beta olarak sundular (doğruysa, muhtemelen Microsoft’un VALL-E’sine benzer bir teknoloji kullanıyorlar; bundan kesinlikle haberdardılar). Bu, kullanıcı klonlamasını büyük ölçüde basitleştirirdi.
Ses kütüphanesi, ses paylaşımı için bir özellik başlattıklarında patlama yaşadı: 2025’e gelindiğinde, binlerce kullanıcı tarafından oluşturulmuş ses (bazıları kamu malı veya orijinal) kullanılabilir durumda – bir tür “ses pazarı” oluştu.
Daha fazla ortaklık sağladılar; örneğin, bazı yayıncılar ElevenLabs’i sesli kitaplar için açıkça kullanıyor veya popüler video yazılımlarıyla entegrasyon sağladılar (belki Adobe Premiere veya After Effects için uygulama içinde anlatım oluşturmak üzere bir eklenti).
Daha yüksek bir değerleme ile daha fazla fon topladılar zapier.com, bu da genişlemeye işaret ediyor (muhtemelen sesli diyalog veya prozodi araştırması gibi ilgili alanlara).
Güvenlik tarafında, ses parmak izi sistemi uyguladılar – ElevenLabs tarafından üretilen herhangi bir ses, gizli bir filigran veya tespit eden bir yapay zeka aracılığıyla bu şekilde tanımlanabiliyor; bu sistemi kötüye kullanımı önlemek için geliştiriyorlar.
Bir de Voice Design aracı (beta sürümünde) eklediler; bu araç, kullanıcıların sesleri “karıştırmasına” veya bazı özellikleri ayarlayarak insan örneğine ihtiyaç duymadan yeni bir yapay zeka sesi oluşturmasına olanak tanıyor. Bu, gerçek kişilere bağlı olmayan benzersiz sesler üretmek için yaratıcı olanaklar sunuyor.
Ayrıca geliştirici API kullanımını da geliştirdiler – asenkron üretim, API üzerinden daha ince kontrol ve muhtemelen kurumsal müşteriler için şirket içi bir seçenek gibi özellikler eklediler (doğrulanmadı, ancak büyük müşteriler için olabilir).
Sonuç olarak, ElevenLabs 2025’te yapay zeka ses üretiminde çıtayı belirlemeye devam ediyor ve diğerlerini kendine yetişmeye zorluyor.

Resmi Web Sitesi: ElevenLabs Voice AI Platformu zapier.com zapier.com (ElevenLabs tarafından metinden sese ve ses klonlama için resmi site).

10. Resemble AI (Ses Klonlama & Özel TTS Platformu) – Resemble AI

Genel Bakış: Resemble AI, kullanıcıların son derece gerçekçi ses modelleri oluşturmasına ve bu seslerle konuşma üretmesine olanak tanıyan önde gelen bir Yapay Zekâ ses klonlama ve özel metinden sese platformudur. 2019 yılında kurulan Resemble, yaratıcı ve ticari kullanım için hızlı ve ölçeklenebilir ses klonlamaya odaklanır. Sesleri klonlamak için birden fazla yol sunmasıyla öne çıkar: metinden (özelleştirilebilen mevcut TTS sesleri), ses verisinden ve hatta gerçek zamanlı ses dönüştürmeden. 2025 yılı itibarıyla, Resemble AI; filmler, oyunlar, reklamlar ve sanal asistanlar için gerçekçi yapay zekâ sesleri üretmekte kullanılır; genellikle ya gerçek bir kişiyi taklit eden ya da benzersiz bir marka sesi gereken durumlarda tercih edilir. Ayrıca, bir sesin birçok dilde konuşmasını sağlayan “Yerelleştir” işlevine de sahiptir (ElevenLabs’e benzer şekilde) resemble.ai resemble.ai. Resemble, bir API ve web stüdyosu sunar ve özellikle ürünlerine özel sesler entegre etmek isteyen işletmelere hitap eder (gerekirse şirket içi kurulum gibi daha kurumsal kontrollere de sahiptir).

Tür:Metinden Sese & Ses Klonlama, ayrıca Gerçek Zamanlı Ses Dönüştürme.

Şirket/Geliştirici:Resemble AI (Kanada merkezli girişim).

Yetenekler & Hedef Kullanıcılar:

Ses Klonlama: Kullanıcılar, sadece birkaç dakikalık kayıtlı sesle bir sesin klonunu oluşturabilir. Resemble’ın klonlaması yüksek kalitededir, kaynak sesin tınısını ve aksanını yakalar. Hedef kullanıcılar arasında yeteneklerin sentetik seslerini isteyen içerik stüdyoları, özel bir ses kişiliği oluşturmak isteyen markalar ve uygulamaları için benzersiz sesler isteyen geliştiriciler bulunur.
Özel Metinden Sese Üretimi: Bir ses klonlandıktan veya tasarlandıktan sonra, web uygulamaları veya API üzerinden o seste konuşma üretmek için metin girebilirsiniz. Konuşma, geniş bir ifade yelpazesi sunabilir (Resemble, veri setinden veya ek kontrolle duyguyu yakalayabilir).
Gerçek Zamanlı Ses Dönüştürme: Öne çıkan bir özellik – Resemble konuşmadan konuşmaya dönüştürme yapabilir, yani siz konuşursunuz ve neredeyse gerçek zamanlı olarak hedef klonlanmış seste çıktı verir resemble.ai resemble.ai. Bu, dublaj veya canlı uygulamalar için kullanışlıdır (ör. bir kişi konuşur ve sesi farklı bir karakter olarak çıkar).
Yerelleştir (Çapraz Dil): Yerelleştir aracı, bir sesi 60+ dile çevirebilir ve dönüştürebilir resemble.ai. Temelde, İngilizce bir ses modelini alıp, ses kimliğini koruyarak diğer dillerde konuşturabilirler. Bu, diyalog veya içeriğin küresel olarak yerelleştirilmesinde kullanılır.
Duygu ve Stil: Resemble, sadece sesi değil, aynı zamanda duygu ve stili kopyalamayı vurgular. Sistemleri, referans kayıtlarında bulunan duygusal tonu oluşturulan çıktıya aktarabilir resemble.ai resemble.ai.
Esnek Girdi & Çıktı: Sadece düz metni değil, aynı zamanda duygu için parametreler alabilen bir API ve konuşmaları yönetmek için bir “Diyalog” sistemi de desteklerler. Standart ses formatlarında çıktı verirler ve hız ayarlama gibi ince kontroller sağlarlar.
Entegrasyon & Dağıtım: Resemble bulut API’si sunar, ancak ayrıca kurumsal kullanım için şirket içinde veya özel bulutta da dağıtılabilir (böylece veriler asla dışarı çıkmaz). Örneğin, oyun geliştirme için bir Unity eklentileri vardır, bu da seslerin oyunlara entegre edilmesini kolaylaştırır. Ayrıca muhtemelen telefon entegrasyonu desteği de vardır.
Kullanım Alanları & Kullanıcılar: Oyun geliştiricileri (Resemble, karakter sesleri için oyunlarda kullanıldı), film post-prodüksiyonu (ör. diyaloğu düzeltmek veya CGI karakterler için ses oluşturmak), reklamcılık (izinle ünlü ses klonları ile onaylar), çağrı merkezleri (özel bir sesle sanal ajan oluşturmak), ve erişilebilirlik (ör. sesini kaybeden kişilere eski seslerine uygun dijital bir ses vermek) için.

Temel Özellikler:

Klonlamanın 4 Yolu: Resemble, sesinizi web sitelerinde kaydederek (50 cümle okuyarak vb.), mevcut verileri yükleyerek, sesleri harmanlayarak yeni bir ses oluşturarak veya birden fazla sesi tek tıkla birleştirerek yeni bir stil elde ederek klonlama imkanı sunar.
Konuşmadan konuşmaya iş akışı: Bir giriş sesi verin (yeni cümleler söyleyen kendi sesiniz olabilir) ve Resemble bunu hedef sese dönüştürür, girişteki tonlama gibi nüansları korur. Bu neredeyse gerçek zamanlıdır (kısa bir gecikme ile).
API ve Arayüz: Teknik bilgisi olmayan kullanıcılar, web arayüzünü kullanarak klipler oluşturabilir, kelimeleri seçip ayarlayarak tonlamayı değiştirebilir (kelimelerin hızını veya vurgusunu manuel olarak ayarlama özelliği var, ses düzenlemeye benzer) – Descript Overdub’un düzenleme yeteneklerine benzer.
Duygu Yakalama: “Duyguyu tam spektrumda yakalayın” diye tanıtım yapıyorlar – eğer kaynak seste eğitim verilerinde birden fazla duygusal durum varsa, model bunları üretebilir. Ayrıca, eğitim verilerini duyguya göre etiketlemeye izin vererek sentez sırasında “kızgın” veya “mutlu” modunu etkinleştirebilirler.
Toplu Üretim ve Kişiselleştirme: Resemble’ın API’si, ölçekli olarak dinamik üretim yapabilir (ör. binlerce kişiselleştirilmiş mesajın otomatik üretimi – örneğin, benzersiz isimlerle kişiselleştirilmiş sesli reklamlar yaptıkları bir örnekleri var).
Kalite & İyileştirmeler: Çıktının net ve doğal olmasını sağlamak için nöral yüksek kaliteli bir vocoder kullanıyorlar. Transkripsiyon başlamadan önce zayıf ses sinyallerini analiz edip düzelttiklerinden bahsediyorlar telnyx.com – bu Watson’daki STT bağlamına atıf olabilir. Resemble için emin değilim, ama muhtemelen gerektiğinde sesi önceden işlerler.
Projeler ve İş Birliği: Web stüdyolarında proje yönetim özellikleri bulunuyor, böylece ekipler ses projelerinde iş birliği yapabiliyor, kayıtları dinleyebiliyor, vb.
Etik/Doğrulama: Onlarda da ses sahipliğini doğrulamak için önlemler var – örneğin, belirli onay cümleleri gerektiriyorlar. Ayrıca, tespit için gerekirse çıktılara filigran ekliyorlar.
Resemble Fill – dikkat çeken bir özellik: Gerçek bir ses kaydı yüklemenize izin veriyorlar ve eksik ya da hatalı kelimeler varsa, yeni metni yazabiliyorsunuz ve klonlanmış sesi kullanarak orijinal ile kusursuz şekilde birleştiriyor – temelde yapay zeka ses “yama”sı. Bir repliği yeniden kaydetmeden düzeltmek için film sonrası işlemlerinde faydalı.
Analitik & Ayarlama: Kurumsal müşteriler için, kullanım analitiği, sözlük ayarlama (özel telaffuzlar için) gibi imkanlar sunuyorlar.

Desteklenen Diller:50’den fazla dilde ses çıktısı desteği aibase.com, ve Localize dublaj araçlarında özellikle 62 dil belirtiyorlar resemble.ai. Yani oldukça kapsamlı (ElevenLabs ile benzer bir set). İngilizce, İspanyolca, Fransızca, Almanca, İtalyanca, Lehçe, Portekizce, Rusça, Çince, Japonca, Korece, muhtemelen çeşitli Hint dilleri, Arapça vb. gibi dilleri kapsıyorlar. Sıkça, orijinal veride olmayan dillerde de sesin konuşabileceğini belirtiyorlar, yani altyapıda çok dilli bir TTS motoru var.
Gerekirse kod değiştirmeyi de (code-switching) destekleyebildiklerini belirtiyorlar, ama bu daha çok STT alanına giriyor. TTS için, çok dilli sesler önemli bir özellik.

Teknik Temeller:

Resemble’ın motoru muhtemelen bir çok konuşmacılı sinirsel TTS modeli (Glow-TTS veya FastSpeech türevi gibi) ve bir yüksek kaliteli vocoder (muhtemelen HiFi-GAN gibi bir şey) içeriyor. Hızlı klonlama için ses kodlayıcı (konuşmacı gömme tekniklerine benzer) entegre ediyorlar.
Büyük ölçekte makine öğrenimi kullandıklarını belirtiyorlar – muhtemelen çok büyük miktarda ses verisiyle (stüdyolardan lisanslı, kamu veri setleri vb.) eğitim yapıyorlar.
Gerçek zamanlı konuşma dönüştürme, kaynak sesin ses özelliklerini alıp hedef ses özelliklerine neredeyse gerçek zamanlı olarak eşleyebilen bir modeli işaret ediyor. Muhtemelen otomatik konuşma tanıma (fonem/zaman hizalaması için) ve ardından hedef ses tınısı ile yeniden sentezleme veya hız için açık transkripsiyona ihtiyaç duymayan uçtan uca bir ses dönüştürme modeli kullanıyorlar.
Duygu kontrolü: Muhtemelen stil belirteçleri yaklaşımı kullanıyorlar ya da her duygu için ayrı modeller veya duygu etiketleriyle ince ayar yapıyorlar.
Localize: Muhtemelen bir boru hattı uyguluyorlar: konuşmadan metne (çeviriyle birlikte) sonra metinden konuşmaya. Ya da doğrudan çapraz dil ses modeli var (daha az olası). Muhtemelen bir çeviri adımı entegre ediyorlar. Ancak, sesin kişiliğini yeni dillerde de yakalamaya vurgu yapıyorlar, bu da aynı ses modelini İngilizce olmayan girdilerle kullandıklarını ima ediyor.
Ölçeklenebilirlik ve Hız: Gerçek zamanlı dönüşüm ve minimum gecikme iddia ediyorlar. Normal metin için TTS üretimleri, daha fazla arka uç kullanılıyorsa ElevenLabs’ten biraz daha yavaş olabilir, ancak muhtemelen optimizasyon yapıyorlardır. Sadece 50 cümle kaydedilerek 15 dakikalık ses üretildiğinden (hızlı klonlama) bahsediyorlar.
Muhtemelen klonun ayırt edilemez olmasını sağlamak için ince akustik detayların yeniden üretilmesine odaklanıyorlar. Muhtemelen ses kimliğini yakalamak için gelişmiş kayıp fonksiyonları veya GAN’ler kullanıyorlar.
S2S için ses girişlerini analiz edip düzelttiklerinden bahsediyorlar – muhtemelen gürültü azaltma veya oda tonu eşleştirme.
Teknoloji, giriş sinyalleri için gerekirse Ses Geliştirici özelliklerini (örneğin ses kalitesini artırma) kapsıyor.

Kullanım Alanları:

Film & TV: Resemble, oyuncuların seslerini post-prodüksiyon için klonlamak amacıyla kullanıldı (örneğin bir repliği düzeltmek veya oyuncu müsait değilse replik üretmek için). Ayrıca CG karakterler için yapay zeka sesleri oluşturmak veya bir sesi gençleştirmek (yaşlı bir oyuncunun sesini tekrar genç göstermek) için de kullanıldı.
Oyun: Oyun stüdyoları, birkaç seslendirmeni klonladıktan sonra saatlerce NPC diyaloğu üretmek için Resemble kullanıyor (maliyet tasarrufu sağlar ve senaryolar üzerinde hızlı iterasyon imkanı sunar).
Reklam & Pazarlama: Markalar, bir ünlünün sesini (izinle) klonlayarak reklam varyasyonları veya ölçekli kişiselleştirilmiş promosyonlar üretiyor. Ya da küresel pazarlarda tutarlı olmak için kurgusal bir marka sesi oluşturuyor, dili değiştirip aynı ses kimliğini koruyorlar.
Konuşan Yapay Zeka Asistanları: Bazı şirketler, IVR veya sanal asistanlarını, markalarının kişiliğine uygun özel bir Resemble sesiyle güçlendiriyor, genel bir TTS sesi yerine. (Örneğin, bir bankanın sesli asistanının benzersiz bir sesle konuşması gibi).
Ses Kaybı İçin Kişisel Kullanım: Hastalık nedeniyle sesini kaybeden kişiler, seslerini klonlayıp korumak ve ardından iletişim için “metinden sese” sesi olarak kullanmak için Resemble’ı kullandı. (Bu, Lyrebird (Descript tarafından satın alındı) gibi şirketlerin yaptığına benzer; Resemble da bunu sunuyor).
Medya Yerelleştirme: Dublaj stüdyoları, içeriği hızlıca dublajlamak için Resemble Localize kullanıyor – orijinal ses repliklerini girip, hedef dilde benzer bir sesle çıktı alıyorlar. Zamanı büyük ölçüde kısaltıyor, ancak genellikle insan dokunuşu gerekiyor.
Etkileşimli Anlatılar: Resemble, etkileşimli hikaye uygulamalarına veya yapay zeka hikaye anlatıcılarına entegre edilebilir; burada anında sesler üretilmesi gerekir (gecikme nedeniyle önceden üretim kadar yaygın olmasa da mümkün).
Kurumsal Eğitim/E-öğrenme: Profesyonel anlatıcıların klonlarıyla, birden fazla dilde yeniden kaydetmeye gerek kalmadan eğitim videoları veya kurslar için anlatım üretmek, tutarlı bir ton sağlar.

Fiyatlandırma Modeli: Resemble fiyatlandırmada daha kurumsal odaklı, ancak bazılarını listeliyorlar:

Ücretsiz deneme sunuyorlar (belki sınırlı ses klonlama ve birkaç dakikalık üretim, filigranlı olarak).
Fiyatlandırma genellikle kullanıma dayalı veya abonelik şeklindedir. Bireysel içerik üreticileri için, belirli bir kullanım ve ses için aylık yaklaşık 30$ gibi bir ücretleri vardı, sonrasında ise ek kullanım ücretleri alınıyor.
Kurumsal için muhtemelen özel fiyatlandırma. Ayrıca API için kullandıkça öde seçeneği de vardı.
Örneğin, bir kaynak, standart üretim için oluşturulan sesin saniyesi başına 0,006$ (~dakikası 0,36$) gibi bir maliyet belirttiğini ve toplu kullanımda indirimler olduğunu belirtti.
Ses oluşturma için ayrı ücret alabilirler (örneğin, yüksek kalitede ve onların yardımıyla yapılırsa ses başına bir ücret gibi).
ElevenLabs daha ucuz olduğundan, Resemble düşük fiyatla değil, özellikler ve kurumsal hazır olma (ör. özel planda sınırsız kullanım vurgusu veya site lisansı pazarlığı gibi) ile rekabet edebilir.
Modeli doğrudan lisanslama seçeneği de vardı; bu muhtemelen pahalıdır ama tam kontrol sağlar.
Genel olarak, benzer kullanımda ElevenLabs’tan muhtemelen daha pahalıdır, ancak bazı rakiplerin sunmadığı özellikler sunar (gerçek zamanlı, doğrudan entegrasyon hatları vb. gibi, bu da belirli müşteriler için bunu haklı çıkarır).

Güçlü Yönler:

Kapsamlı Sesli Yapay Zeka Araç Seti: Resemble tüm alanları kapsar – TTS, klonlama, gerçek zamanlı ses dönüştürme, çok dilli dublaj, ses düzenleme (boşluk doldurma). Ses sentezi ihtiyaçları için tek durak noktasıdır.
Kurumsal Odak & Özelleştirme: Çok fazla esneklik sunarlar (dağıtım seçenekleri, yüksek düzeyde destek, özel entegrasyonlar) ve bu da iş dünyası için benimsemeyi kolaylaştırır.
Kaliteli Klonlama & Duygusal Doğruluk: Klonları çok yüksek doğruluktadır ve birçok vaka çalışması, tarz ve duyguyu ne kadar iyi yakaladıklarını gösteriyor resemble.ai resemble.ai. Örneğin, Anneler Günü kampanyasında %90 ses doğruluğu ile 354 bin kişiye kişiselleştirilmiş mesaj iletilmesi resemble.ai ölçek ve kalite için güçlü bir kanıttır.
Gerçek Zamanlı Yetenekler: Canlı olarak ses dönüştürme yapabilmek onları öne çıkarıyor – bunu sunan çok az rakip var. Bu, canlı performanslar veya yayınlarda kullanım senaryoları açar (ör. bir konuşmacının sesi neredeyse gerçek zamanlı olarak başka bir sese canlı olarak dublajlanabilir).
Yerelleştirme/Dil: 60’tan fazla dil ve aynı sesi diller arasında korumaya odaklanmaları resemble.ai küresel içerik üretimi için büyük bir artı.
Etik & Kontroller: Kendilerini etik olarak konumlandırıyorlar (onay gerekliliği vb.). Ve bunu pazarlamada güçlü şekilde vurguluyorlar, bu da fikri mülkiyet endişesi olan müşteriler için iyi. Ayrıca kötüye kullanımı önleyici teknolojilere sahipler (diğerlerinde olduğu gibi, belirli bir doğrulama cümlesinin okunmasını gerektirmek gibi).
Vaka Çalışmaları & Deneyim: Resemble, yüksek profilli projelerde kullanıldı (bazı Hollywood işleri vb.), bu da onlara güvenilirlik kazandırıyor. Örneğin, sitelerinde Apple Design Award kazanan bir oyunun onları kullandığı örneği resemble.ai yaratıcılığın mümkün olduğunu gösteriyor (dinamik seslendirmelerle Crayola Adventures).
Ölçeklenebilirlik & Yatırım Getirisi: Bazı müşteriler büyük içerik artışlarından bahsediyor (Truefan örneği: içerik üretiminde 70 kat artış, gelirde 7 kat etki resemble.ai). Bu, büyük ölçekli çıktıyı etkili şekilde yönetebildiklerini gösteriyor.
Tek Çıktıda Çoklu Ses & Duygu: Diyaloglar veya etkileşimli sesler kolayca oluşturulabiliyor (örneğin, ABC Mouse uygulaması çocuklarla S&C için kullanıyor resemble.ai).
Ses Kalitesi Kontrolü: Çıktı kalitesini sağlamak için özellikleri var (arka plan sesi ekleme veya stüdyo kalitesinde mastering gibi), bazı basit TTS API’lerinde bu yok.
Sürekli Büyüyor: Geliştirmeler yayınlıyorlar (örneğin, yakın zamanda yeni “Bağlamsal AI sesleri” veya algoritma güncellemeleri).

Zayıf Yönler:

Hobiler için o kadar kolay/ucuz değil: ElevenLabs ile karşılaştırıldığında, Resemble daha çok kurumsal/şirketlere yönelik. Arayüz güçlü ama belki de Eleven’ın yeni başlayanlar için süper basit arayüzü kadar anlaşılır değil. Ayrıca fiyatlandırma küçük kullanıcılar için engel olabilir (onlar ElevenLabs’i tercih edebilir).
Biraz daha az ana akım popülerlik: Bazı çevrelerde çok saygı görse de, 2023’te ElevenLabs’in genel içerik üreticileri arasında yakaladığı viral tanınırlığa sahip değiller. Daha çok sahne arkasındaki profesyonellere yönelik bir hizmet olarak görülebilirler.
Kalite vs. ElevenLabs: Fark çok büyük değil, ancak bazı ses meraklıları, ElevenLabs’in İngilizce’de ultra gerçekçi duygu konusunda bir adım önde olabileceğini, Resemble’ın ise çok yakın ve bazen diğer açılardan (örneğin gerçek zamanlı) daha iyi olduğunu belirtiyor. Yarış yakın, ama algı önemli.
Odak takasları: Hem TTS hem de gerçek zamanlı hizmet sunmak, her ikisi için de optimizasyonu dengelemeleri gerektiği anlamına gelebilir; oysa ElevenLabs tüm çabasını çevrimdışı TTS kalitesine harcıyor. İyi yönetilmezse, bir alan biraz geride kalabilir (şu ana kadar iyi idare ediyorlar gibi).
Eğitim verisi kalitesine bağımlılık: Resemble klonundan en iyi sonucu almak için ideal olarak temiz, yüksek kaliteli kayıtlar sağlamalısınız. Girdi verisi gürültülü veya sınırlıysa, çıktı da kötüleşir. Bunu azaltacak iyileştirmeleri var ama fizik kuralları geçerli.
Kullanımda yasal endişeler: Aynı kategori sorunu – klonlamanın etiği. Bunu azaltmada iyiler, ancak potansiyel müşteriler yine de gelecekteki düzenlemeler veya klonlanmış seslerin kullanımıyla ilgili kamuoyu algısı (örneğin “deepfake” etiketi korkusu) konusunda tereddüt edebilir. Resemble, kurumsal odaklı olduğu için muhtemelen bunu NDA’lar ve izinlerle yönetiyor, ancak bu genel bir pazar zorluğu.
Rekabet ve Çakışma: Birçok yeni hizmet ortaya çıktı (bazıları açık modellere dayalı) ve daha ucuz klonlama sunuyor. Resemble, kalite ve özelliklerle fark yaratmak zorunda. Ayrıca büyük bulut sağlayıcıları (örneğin Microsoft’un Custom Neural Voice’u) kurumsal anlaşmalar için doğrudan rekabet ediyor (özellikle Microsoft artık Nuance’a sahip olduğundan).
Kullanıcı kontrolü: Bazı düzenleme araçları olsa da, konuşmanın ince unsurlarını ayarlamak bir insan kadar ayrıntılı olmayabilir – içerik üreticileri tam istedikleri sonucu almak için birden fazla versiyon oluşturmak veya yine de biraz ses sonrası düzenleme yapmak zorunda kalabilirler (bu tüm yapay zeka sesleri için geçerli).

Son Güncellemeler (2024–2025):

Resemble, 2024 civarında “Resemble AI 3.0”ı piyasaya sürdü; büyük model iyileştirmeleriyle, daha fazla duygusal aralık ve geliştirilmiş çok dilli çıktı üzerine odaklandı. Muhtemelen VALL-E benzeri bir şey veya geliştirilmiş sıfır atış yetenekleri entegre edilerek klonlama için gereken veri miktarı azaltıldı.
Localize dilleri sayısını yaklaşık 40’tan 62’ye çıkardılar ve çeviri doğruluğunu artırdılar; böylece orijinalin tonlaması korunuyor (belki metin çevirisini ses stili ipuçlarıyla hizalayarak).
Gerçek zamanlı ses dönüştürme gecikmeleri daha da azaltıldı – belki artık yanıt için 1 saniyenin altında.
örnekle stile yön verme özelliği getirdiler – örneğin, hedef duyguyu veya bağlamı içeren bir örnek veriyorsunuz ve TTS o stili taklit ediyor. Bu, bir sesin belirli bir cümlede heyecanlı ya da üzgün çıkmasını istediğinizde işe yarıyor; o tona sahip bir referans klip (belki orijinal konuşmacının verisinden ya da başka bir sesten) vererek sentezi yönlendiriyorsunuz.
Muhtemelen küçük ölçekli LLM entegre edildi; bu da tonlama tahmini gibi konularda yardımcı oluyor (örneğin, vurgunun nereye yapılacağına veya bir cümlenin içeriğe göre duygusal olarak nasıl okunacağına otomatik karar veriyor).
Geliştirici platformunu iyileştirdiler: örneğin, paralel olarak çok sayıda ses klibi üretmek için daha akıcı bir API, gerçek zamanlı akışlı TTS için websockets vb.
Güvenlik konusunda: Ses Kimlik Doğrulama API’si başlattılar; bu API, verilen bir sesin Resemble tarafından üretilip üretilmediğini veya birinin kendine ait olmayan bir sesi klonlamaya çalışıp çalışmadığını kontrol edebiliyor (bazı dahili filigran veya ses imzası algılama ile).
Büyük ortaklıklar kurdular – örneğin, büyük bir dublaj stüdyosu veya içerik yerelleştirme için medya şirketleriyle iş birliği. Age of Learning vakası (ABC Mouse) buna bir örnek, ama daha fazlası da gelebilir.
Muhtemelen ses yetenekleri pazarlarını büyüttüler: seslendirme sanatçılarıyla lisanslı ses “skin”leri oluşturmak için ilişkiler kurarak, başkalarının bu sesleri kullanmak için ödeme yapmasını sağlıyorlar (sesleri etik şekilde paraya dönüştürmek).
Resemble’ın sürekli Ar-Ge’si, onları 2025’te en iyi ses klonlama hizmetleri arasında ve güçlü bir kurumsal müşteri portföyüyle tutuyor.

Resmi Web Sitesi: Resemble AI Ses Klonlama Platformu aibase.com resemble.ai (özel ses ve gerçek zamanlı konuşmadan konuşmaya yeteneklerini açıklayan resmi site).

Kaynaklar:

Google Cloud Text-to-Speech – “50+ dil ve varyantta 380+ ses.” (Google Cloud dokümantasyonu cloud.google.com】
Google Cloud Speech-to-Text – Yüksek doğruluk, 120+ dil desteği, gerçek zamanlı transkripsiyon. (Krisp Blog krisp.ai】
Microsoft Azure Neural TTS – “400 ses ile 140 dil/ varyant desteği.” (Microsoft TechCommunity techcommunity.microsoft.com】
Microsoft Azure STT – 75+ dil için özelleştirme ve güvenlik ile kurumsal dostu STT. (Telnyx Blog telnyx.com telnyx.com】
Amazon Polly – “Amazon Polly, 40+ dilde 100+ ses sunar… duygusal olarak etkileyici üretken sesler.” (AWS What’s New aws.amazon.com aws.amazon.com】
Amazon Transcribe – 100+ dilde yeni nesil ASR modeli, konuşmacı ayrımı, gerçek zamanlı ve toplu. (AWS Overview aws.amazon.com aws.amazon.com】
IBM Watson STT – “Endüstriye özel terminoloji için özelleştirilebilir modeller, güçlü veri güvenliği; sağlık/hukuk alanlarında kullanılır.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
Nuance Dragon – “Dragon Medical, karmaşık tıbbi terminolojinin son derece doğru transkripsiyonunu sunar; esnek yerinde veya bulut tabanlı.” (Krisp Blog krisp.ai krisp.ai】
OpenAI Whisper – 680 bin saatlik veriyle eğitilmiş açık kaynaklı model, “99 dili destekler”, birçok dilde neredeyse en iyi doğruluk oranına sahiptir. (Zilliz Glossary zilliz.com zilliz.com】
OpenAI Whisper API – “Dakikası 0,006$” Whisper-large için OpenAI üzerinden, geliştiriciler için düşük maliyetli, yüksek kaliteli transkripsiyon sağlar deepgram.com】.
Deepgram Nova-2 – “Rakiplerine göre %30 daha düşük WER; en doğru İngilizce STT (medyan WER %8,4, Whisper’ın %13,2’sine karşı).” (Deepgram Benchmarks deepgram.com deepgram.com】
Deepgram Customization – Belirli jargona özel model eğitimi sağlar ve önceki modele göre %18+ doğruluk artışı sunar. (Gladia blog via Deepgram gladia.io deepgram.com】
Speechmatics Doğruluk & Önyargı – “Çocuk seslerinde %91,8 doğruluk (Google’ın %83,4’üne karşı); Afrika kökenli Amerikalı seslerinde %45 hata azalması.” (Speechmatics Press speechmatics.com speechmatics.com】
Speechmatics Flow (2024) – Sesli asistanlar için gerçek zamanlı ASR + LLM + TTS; çeşitli aksanlarla 50 dil destekleniyor. (audioXpress audioxpress.com audioxpress.com】
ElevenLabs Voice AI – “300’den fazla ses, duygusal varyasyonlarla ultra gerçekçi; ses klonlama mevcut (5 dakikalık ses → yeni ses).” (Zapier İncelemesi zapier.com zapier.com】
ElevenLabs Fiyatlandırma – Aylık 10 dakika ücretsiz, klonlama ve ticari kullanım ile aylık 30 dakika için 5$’dan başlayan ücretli planlar. (Zapier zapier.com zapier.com】
ElevenLabs Çok Dilli – Bir ses 30’dan fazla dili konuşabiliyor; ifadeli v3 modeli fısıldayabilir, bağırabilir, hatta şarkı söyleyebilir. (ElevenLabs Blog elevenlabs.io elevenlabs.io】
Resemble AI Ses Klonlama – “Klonlanmış sesinizle 62 dilde konuşma oluşturun; gerçek zamanlı konuşmadan konuşmaya ses dönüştürme.” (Resemble AI resemble.ai resemble.ai】
Resemble Vaka Çalışması – Truefan kampanyası: %90 benzerlikle yapay zeka ile klonlanmış ünlü sesleriyle 354 bin kişiselleştirilmiş video mesajı, 7× YG resemble.ai】, *ABC Mouse, gerçek zamanlı S&Y sesli etkileşimli çocuk uygulaması için Resemble kullandı resemble.ai】.
Resemble AI Özellikleri – Klonlanmış seslerde duygu yakalama ve stil transferi; mevcut ses kaydını yamalama yeteneği (“Resemble Fill”). (Resemble AI dokümantasyonu resemble.ai resemble.ai】

2025’e Damga Vuran En İyi 10 Yapay Zekâ Ses ve Konuşma Teknolojisi (TTS, STT, Ses Klonlama)

Giriş

Özet Karşılaştırma Tablosu

1. Google Cloud Speech AI (TTS & STT) – Google

2. Microsoft Azure Speech Service (TTS, STT, Ses Klonlama) – Microsoft

3. Amazon AWS Sesli Yapay Zeka – Amazon Polly (TTS) & Amazon Transcribe (STT)

4. IBM Watson Konuşma Servisleri (TTS & STT) – IBM

5. Nuance Dragon (Konuşma Tanıma & Sesli Dikte) – Nuance (Microsoft)

6. OpenAI Whisper (Konuşma Tanıma Modeli & API) – OpenAI

7. Deepgram (Konuşmadan Metne API & Platform) – Deepgram

8. Speechmatics (Her-bağlamda STT Motoru) – Speechmatics Ltd.

9. ElevenLabs (Ses Üretimi & Klonlama Platformu) – ElevenLabs

10. Resemble AI (Ses Klonlama & Özel TTS Platformu) – Resemble AI

Gökyüzünden Kaldırımlara: 2025 Drone Teslimat Devriminin İç Yüzü