01Sorun ve çözüm
Ses tanıma entegrasyonu, konuşmayı zaman damgalı metne çeviren bir motoru mevcut yazılımınıza bağlar: santral kaydı bittiğinde transkript CRM'deki görüşme kartına yazılır, mobil uygulamada mikrofona söylenen not ilgili form alanını doldurur, toplantı kaydından konuşmacılara ayrılmış bir döküm çıkar. Önce kendi ses kayıtlarınızdan bir örnek seti üzerinde birkaç tanıma motorunu karşılaştırıyor, seçimi bu sonuçlara göre yapıyoruz; çünkü telefon hattı, gürültülü atölye ve sessiz toplantı odası aynı motordan farklı sonuç alır.
02Kimler için
Ses tanıma entegrasyonu hangi işlerde kullanılır
Sesli bilginin yazılı kayda dönüşmesi gereken ve bunun bugün elle yapıldığı her süreç adaydır.
- Görüşme kayıtlarını metne çevirip kalite kontrolü ve şikâyet analizini dinlemeden yapmak isteyen çağrı merkezleri
- Teknisyenin eli meşgulken servis raporunu sesle doldurmasını isteyen teknik servis ve bakım firmaları
- Yönetim kurulu, proje ve müşteri toplantılarının konuşmacılara ayrılmış dökümünü arşivlemek isteyen kurumlar
- Video içeriklerine altyazı ve aranabilir metin eklemek isteyen eğitim platformları ve yayıncılar
- Kendi mobil uygulamasına sesle arama ya da dikte özelliği eklemek isteyen yazılım şirketleri
03İhtiyaçlar
Türkçe konuşmayı metne çevirmenin güç tarafları
Tanıma kalitesini motor kadar sesin kendisi, konuşmanın türü ve alanınıza özgü kelimeler belirler.
- 01
Telefon hattının düşük ses kalitesi
Santral kayıtları dar bant ve sıkıştırılmış olduğu için stüdyo kaydına göre daha zor tanınır. Bu kayıtlara uygun motor ve ön işleme ayarı ayrıca seçilir.
- 02
Ürün adları, kısaltmalar ve teknik terimler
Genel bir motor marka adınızı, model kodunuzu ya da sektör jargonunu yanlış yazabilir. Desteklenen motorlarda özel kelime listesi tanımlanır, desteklenmeyenlerde sonradan düzeltme kuralı uygulanır.
- 03
Kim ne söyledi
Müşteri ile temsilcinin ya da toplantıdaki kişilerin sözleri ayrılmadan döküm anlamsızlaşır. Kanal ayrımı ya da konuşmacı ayrıştırma ile her cümle sahibine bağlanır.
- 04
Sayılar, tarihler ve tutarlar
"Yirmi üç Ocak" ya da "beş yüz kırk adet" gibi ifadelerin rakamla ve doğru biçimde yazılması, metnin raporlanabilmesi için gerekir. Normalleştirme adımı bu dönüşümü yapar.
04Özellikler
Ses tanıma entegrasyonunda kurduğumuz işleme hattı
Ses dosyası ya da akışı, motora gönderilmeden önce ve döndükten sonra birkaç adımdan geçer.
- 01
Toplu ve canlı mod
Kayıtlar kuyruktan sırayla işlenebilir ya da konuşma sürerken metin anlık olarak ekrana akabilir. Hangisinin gerektiği kullanım senaryosuna göre belirlenir; ikisi aynı sistemde birlikte de çalışabilir.
- 02
Zaman damgası ve sesle eşleşen metin
Her kelime ya da cümle sesteki konumuyla saklanır; metinde bir satıra tıklandığında kayıt o noktadan çalar.
- 03
Döküm sonrası işleme
Transkript istenirse bir dil modeliyle özetlenir, görüşme konusu etiketlenir ya da serbest anlatımdan form alanları çıkarılır.
- 04
Düzeltme ekranı
Tanıma hatası kullanıcı tarafından düzeltildiğinde değişiklik kaydedilir; sık düzeltilen kelimeler özel kelime listesine eklenir.
05Entegrasyonlar
Ses kaynakları ve metnin aktarıldığı sistemler
Ses bir yerden gelir, metin başka bir yere gider; entegrasyonun asıl işi bu iki ucu bağlamaktır.
- 01
Bulut santral ve çağrı kayıtları
Bulut santralinizin kayıt API'si ya da kayıt klasörü izlenir; görüşme bittiğinde ses dosyası otomatik olarak işleme kuyruğuna alınır.
- 02
CRM ve talep kayıtları
Transkript ve özet, ilgili müşteri kartına ya da destek talebine görüşme notu olarak eklenir.
- 03
Toplantı kayıtları
Microsoft Teams, Zoom ya da Google Meet gibi araçlardan alınan kayıt dosyaları işlenir; döküm ilgili proje klasörüne yazılır.
- 04
Mobil ve web uygulamaları
Uygulamanıza mikrofon erişimiyle sesli giriş eklenir; ses sunucuya akarak ya da desteklenen cihazlarda yerelde tanınır.
06Süreç
Ses tanıma entegrasyonu yaptırmak istiyorum: süreç nasıl işler?
Adım 01
Analiz
İş akışınızı, kullanıcılarınızı ve mevcut sistemlerinizi dinleriz; kapsamı, öncelikleri ve kabul ölçütlerini yazılı hâle getiririz.
Adım 02
Tasarım
Ekran akışlarını ve veri modelini çıkarırız. Arayüzü sizinle gözden geçirip onay almadan geliştirmeye geçmeyiz.
Adım 03
Geliştirme
Kısa döngülerle çalışırız; her döngü sonunda çalışan bir sürümü test ortamında görürsünüz.
Adım 04
Test
İşlevsel testler, entegrasyon testleri ve temel güvenlik kontrolleriyle hataları yayından önce yakalarız.
Adım 05
Yayın
Sunucu, alan adı, yedekleme ve izleme ayarlarını yaparak canlıya alırız; ekibinize kısa bir kullanım eğitimi veririz.
Adım 06
Bakım
İsterseniz bakım ve destek anlaşmasıyla güncellemeleri, izlemeyi ve yeni geliştirmeleri sürdürürüz.
07Teknoloji
Tanıma motoru seçimi ve ses verisinin korunması
Piyasada Google Cloud Speech-to-Text, Azure AI Speech ve Amazon Transcribe gibi bulut servisleri ile OpenAI'ın Whisper modeli gibi kurum içinde çalıştırılabilen açık modeller bulunur. Bulut servisleri canlı tanımada ve hazır konuşmacı ayrımında pratiktir; açık modeller sesin kurum dışına çıkmaması gereken durumlarda tercih edilir ama grafik işlemcili sunucu ister. Karar verirken kendi kayıtlarınızdan hazırlanan örnek sette her motorun kelime hatalarını, işleme süresini ve dakika başına maliyetini yan yana koyuyoruz.
Devamını okuDaha az göster
Kalite yalnızca motorla sağlanmaz. Kayıttaki uzun sessizlikler kırpılır, iki kanallı santral kayıtları ayrı işlenir, gürültülü ortamlarda yönlü mikrofon önerilir. Alanınıza özgü kelime listesi ve sayı normalleştirmesi çoğu zaman motor değiştirmekten daha fazla iyileşme sağlar.
Görüşme kayıtları kimlik bilgisi, adres, sağlık ya da ödeme bilgisi içerebilir. Kaydın ve transkriptin nerede saklanacağı, ne kadar tutulacağı ve kimlerin erişeceği KVKK kapsamında belirlenir; transkriptte kart numarası gibi alanlar otomatik maskelenebilir. Görüşmenin kaydedildiğine dair bilgilendirme ise sizin süreçlerinizin parçası olarak kurgulanmalıdır.
08Çalışma modelleri
Bu hizmette çalışma modelleri
- 01
Proje bazlı
Sabit kapsam, sabit fiyat ve belirli teslim tarihi
Kapsamı belli, teslim tarihi olan işler için.
- Yazılı kapsam ve kabul ölçütleri
- Sabit fiyat ve belirli teslim tarihi
- Teslim ve kabul adımları sözleşmede
- 02
Bakım ve destek
Aylık sözleşmeli, SLA'lı bakım, destek ve geliştirme saati
Yayındaki bir sistemin sürekliliği için.
- Aylık sözleşme ve SLA
- İzleme, güncelleme ve hata düzeltme
- Aylık geliştirme saati
09Sık sorulan sorular
Ses tanıma entegrasyonu hakkında sık sorulan sorular
Ses tanıma Türkçede ne kadar doğru çalışıyor?
Net bir kayıtta güncel motorlar Türkçeyi oldukça iyi tanır; telefon kaydı, gürültü, üst üste konuşma ve yoğun teknik terim kaliteyi düşürür. Bu yüzden genel bir oran vermek yerine kendi kayıtlarınızla deneme yapıp sonucu size gösteriyoruz.
Ses tanıma entegrasyonu ile sesli asistan arasındaki fark nedir?
Ses tanıma konuşmayı metne çevirir ve bu metni bir sisteme aktarır; karşılık vermez. Sesli asistan ise tanınan metni anlar, bir yanıt üretir ve bunu sesli olarak geri söyler. Ses tanıma, sesli asistanın yalnızca ilk halkasıdır.
Ağız ve şive farklılıkları sorun yaratır mı?
Belirgin yöresel söyleyişlerde hata artabilir, ama güncel motorlar geniş ses verisiyle eğitildiği için çoğu durumda metin anlaşılır kalır. Örnek setinize farklı bölgelerden konuşmacıları dahil ederek bu etkiyi baştan ölçüyoruz.
Ses tanıma entegrasyonu yaptırmak için hangi bilgileri hazırlamalıyız?
Ses kaynağı (santral, toplantı, uygulama), birkaç örnek kayıt, aylık yaklaşık kayıt hacmi, metnin aktarılacağı sistem ve sesin kurum dışına çıkıp çıkamayacağı ilk görüşme için yeterlidir.
Ses tanıma entegrasyonu fiyatları neye göre değişir?
Toplu ya da canlı tanıma ihtiyacı, aylık ses hacmi, bulut servisi mi kurum içi model mi kullanılacağı, konuşmacı ayrımı, özetleme gibi ek işlemler ve bağlanacak sistemlerin sayısı belirleyicidir. Bulut servislerinde kullanıma bağlı servis bedeli ayrıca oluşur; teklifte bunu ayrı kalem olarak gösteriyoruz.
Eski kayıt arşivimizi de metne çevirebilir miyiz?
Evet. Geçmiş kayıtlar toplu olarak sıraya alınıp yoğun olmayan saatlerde işlenebilir. Arşiv büyükse önce bir bölümünü işleyip kaliteyi değerlendiriyor, ardından tamamına geçiyoruz.
10İlgili hizmetler