OpenAI Whisper: Nedir, Ne Kadar Doğru ve Kod Yazmadan Nasıl Kullanılır?

OpenAI Whisper, kaydedilmiş konuşmaları metne dönüştüren açık kaynaklı bir konuşma tanıma modelidir. Çok dilli transkripsiyonu, İngilizceye çeviriyi ve farklı bilgi işlem gereksinimlerine yönelik çeşitli model boyutlarını destekler. Temel model lisans ücreti ödenmeden kullanılabilse de, masaüstü uygulaması, yerel kurulum veya barındırılan API aracılığıyla kullanılması durumunda farklı maliyetler, özellikler ve gizlilik hususları söz konusudur.

OpenAI, barındırdığı Whisper-1 API modelinin hizmetten kaldırılmasını 26 Şubat 2027 olarak planlamıştır. Açık kaynaklı Whisper modeli, söz konusu API’nin kapatılmasından bağımsız olarak, yerel kurulumlar ve üçüncü taraf uygulamalar için kullanılmaya devam edecektir.

Önemli Çıkarımlar

• OpenAI Whisper, internetten toplanan 680.000 saatlik çok dilli ve çok görevli denetimli verilerle eğitilmiştir – Whisper’ın transkripsiyon doğruluğu modele, dile, ses kalitesine ve değerlendirme veri setine göre değişiklik gösterir; ancak geniş ve çeşitlilik içeren eğitim veri seti, farklı kayıt koşulları, aksanlar ve dillerle başa çıkmasına yardımcı olur
• Masaüstü uygulamaları, kod yazmaya gerek kalmadan Whisper’ı kullanmak için bir grafik arayüz sunabilir – Kurulum gereksinimleri işletim sistemine ve uygulamaya göre değişiklik gösterir; ayrıca tüm uygulamalar her işletim sistemini desteklemez veya aynı özellikleri sunmaz
• Açık kaynaklı Whisper’da model lisans ücreti yoktur, ancak devreye alma işlemleri maliyet gerektirir – Yerel veya barındırmalı dağıtım, donanım, elektrik, depolama, geliştirme ve bakım maliyetlerini içerebilir; bu maliyetlerin tutarı ise iş yüküne ve dağıtım yöntemine bağlı olarak değişir
• Açık kaynaklı Whisper, yerel çok konuşmacılı diyalog ayrıştırma özelliğini içermemektedir – Sonuçlar hatalar veya hayali metinler içerebilir; ayrıca OpenAI’nin barındırdığı dosya transkripsiyon API’sinde ayrı bir 25 MB istek sınırı bulunmaktadır
• Yönetilen transkripsiyon platformları, konuşma tanıma özelliğini ek işlevlerle birleştirir – düzenleme, ortak çalışma, çeviri, güvenlik ve içerik yönetimi özellikleri, temel konuşma-metin dönüştürme işlevinin ötesine uzanmaktadır

Whisper, çok dilli transkripsiyon ve konuşma çevirisi için tasarlanmış açık kaynaklı bir konuşma tanıma modelidir. Performansı, kayıt koşullarına, dile ve model yapılandırmasına göre değişiklik gösterir. Sürekli devam eden transkripsiyon iş akışlarını yöneten profesyoneller için, Sonix şunları bir araya getirir: otomati̇k transkri̇psi̇yon düzenleme, arama, çeviri ve ekip işbirliği araçlarıyla.

Bu kılavuz, Whisper’ın gerçekte neler sunduğunu, ne kadar doğru sonuçlar verdiğini ve bugün kullanmaya başlamanın yollarını net bir şekilde ortaya koymaktadır.

OpenAI Whisper Nedir? Yapay Zeka Konuşma Tanıma Modeline Genel Bir Bakış

OpenAI, Whisper’ı Eylül 2022’de tanıttı. Model, şu verilerle eğitildi: 680.000 saat web'den toplanan çok dilli ve çok görevli denetimli verilerden oluşur. Bu eğitim yaklaşımı, podcast'ler, videolar ve farklı koşullarda yapılmış kayıtlar gibi çeşitli kalite düzeylerine sahip ses kayıtlarını içerir.

Whisper’ın geniş ve çeşitlilik arz eden eğitim veri kümesi, farklı kayıt koşulları, aksanlar ve dillerde sistemin dayanıklılığını artırmak üzere tasarlanmıştır; bu nedenle, yalnızca temiz stüdyo kayıtlarıyla eğitilmiş birçok sistemden daha iyi bir şekilde gerçek hayattaki ses koşullarıyla başa çıkabilmektedir.

Whisper’ı tanımlayan temel özellikler:

• Çok dilli destek – Whisper, yaklaşık 99 dilde çok dilli konuşma tanıma özelliğini desteklemektedir; ancak tanıma kalitesi dile göre önemli ölçüde değişiklik göstermektedir
• Çeviri yeteneği – Whisper, desteklenen dillerde konuşmaları metne dönüştürebilir ve İngilizce dışındaki konuşmaları uygun çok dilli modeller kullanarak İngilizceye çevirebilir
• Zaman Damgaları – Whisper, ilgili ayar etkinleştirildiğinde segment düzeyinde zaman damgalarını ve isteğe bağlı olarak kelime düzeyinde zaman damgalarını destekler
• Noktalama işaretleri ve biçimlendirme – Whisper, noktalama işaretlerini ve büyük harf kullanımını otomatik olarak oluşturabilir, ancak transkriptin yine de gözden geçirilmesi gerekebilir
• Çeşitli model boyutları – Whisper’ın resmi deposunda, farklı bellek ve işlemci gereksinimlerine sahip tiny, base, small, medium, large ve turbo model seçenekleri bulunmaktadır

Whisper’ın kodları ve model ağırlıkları MIT Lisansı kapsamında yayınlanmaktadır. Yerel kullanım için OpenAI model lisans ücreti gerekmemektedir; ancak programı çalıştırmak için kullanılan yazılım ve donanım maliyetleri söz konusu olabilir. Turbo modeli, daha hızlı transkripsiyon için optimize edilmiştir ancak çeviri görevleri için eğitilmemiştir. Çeviri için, “medium” veya “large” gibi desteklenen çok dilli modelleri kullanın.

OpenAI Whisper Nasıl Çalışır? Doğruluğunun Arkasındaki Teknoloji

Whisper, ses verilerini log-Mel spektrogram özellikleri olarak işler ve metin birimlerini oluşturmak için bir kodlayıcı-kod çözücü Transformer kullanır. Ses dosyaları, ses dalgalarını zaman içindeki frekans örüntülerinin görsel temsilleri olan spektrogramlara dönüştüren bir ön işleme aşamasından geçer. Model daha sonra bu örüntüleri analiz ederek en olası kelime dizisini tahmin eder.

Whisper’ın yaklaşımını farklı kılan şey, zayıf denetimli veriler üzerinde gerçekleştirilen eğitimidir. OpenAI, insan transkripsiyoncuların her eğitim örneğini titizlikle etiketlemesini beklemek yerine, altyazılı videolar gibi çevrimiçi olarak mevcut metinlere sahip ses kayıtlarını kullandı. Bu sayede, geleneksel yöntemlerle pratik olarak elde edilebilecek olandan çok daha fazla veri üzerinde eğitim yapabildiler.

Transkripsiyon kalitesini etkileyen faktörler:

• Ses netliği – Arka plan gürültüsünün en aza indirildiği net kayıtlar daha iyi sonuçlar verir
• Konuşmacı örtüşmesi – Birden fazla kişinin aynı anda konuşması, doğruluğu düşürür
• Teknik kelime bilgisi – bağlam olmadan alana özgü terimler yanlış yazılabilir
• Kayıt kalitesi – Telefon görüşmeleri ve sıkıştırılmış ses kayıtları, stüdyo kayıtlarına kıyasla daha düşük kalitededir

Mevcut veri havuzunda, daha hızlı turbo seçeneği de dahil olmak üzere altı boyut kategorisi listelenmiştir. İşleme performansı, modele, donanıma, dile ve kayıt koşullarına bağlıdır.

Büyük hacimli içeriklerde tutarlı bir doğruluk gerektiren ekipler için, otomati̇k transkri̇psi̇yon hi̇zmetleri̇ teknik yük yaratmadan güvenilir sonuçlar sunarken altyapının karmaşıklığını yönetmek.

OpenAI Whisper’ın Doğruluğunun Değerlendirilmesi: Güçlü Yönleri ve Sınırlamaları

Kelime hata oranı (WER), referans transkripte göre yapılan değiştirme, silme ve ekleme işlemlerini ölçer. Daha düşük bir WER değeri, genellikle test edilen veri kümesinde daha iyi transkripsiyon performansına işaret eder. Whisper’ın kelime hata oranı, modele, dile, ses kalitesine ve değerlendirme veri kümesine göre değişiklik gösterir.

Karşılaştırma sonuçları, model varyantına, dile, kayıt koşullarına, veri setine, referans transkripte, normalleştirme kurallarına ve test metodolojisine bağlıdır. Hiçbir tek bir karşılaştırma, Whisper’ın tüm kullanım senaryolarındaki genel doğruluğunu tam olarak yansıtmamaktadır.

Gerçek hayattaki transkripsiyon sonuçları, özellikle kayıtlarda gürültü, birbiriyle çakışan konuşmacılar, aksanlar, teknik terimler veya tutarsız mikrofon kalitesi söz konusu olduğunda değişiklik gösterebilir.

Whisper’ın Özellikleri:

• Arka plan gürültüsü yönetimi – çeşitli ses kayıtlarıyla eğitilmesi sayesinde ortam seslerine karşı dayanıklıdır
• Aksan tanıma – İngilizce’nin çeşitli lehçeleri ve bölgesel varyasyonlarında oldukça iyi performans gösterir
• Teknik terminoloji – bağlama duyarlı tahminler, birçok özel terimi doğru bir şekilde işler
• Çok dilli tanıma – yaklaşık 99 dilde konuşma tanıma özelliğini destekler
• Dil algılama – konuşulan dili otomatik olarak belirleyebilir
• Yerel kurulum – ses verilerini harici sunuculara göndermeden kendi donanımınızda çalıştırılabilir

Sonuçları Etkileyen Faktörler:

• Konuşmacı tanımlama – Whisper'ın kendisi yerel konuşmacı ayrıştırma özelliği sunmamaktadır; ancak harici araçlar, konuşma tanıma ile konuşmacı etiketlemeyi birleştirebilir
• Sessizliklerin işlenmesi – Whisper, zaman zaman kayıtta bulunmayan metinler üretebilir; özellikle sessiz veya düşük kaliteli bölümlerin çevresinde yer alan beklenmedik metinleri gözden geçirin
• Gerçek zamanlı işleme – Whisper, öncelikle segmentlere ayrılmış ses işleme amacıyla tasarlanmıştır; geliştiriciler ve üçüncü taraf uygulamalar, bu platformu temel alarak düşük gecikmeli iş akışları oluşturabilirler; ancak zamanlama ve performans, uygulamanın nasıl hayata geçirildiğine bağlıdır

Hoparlör etiketleri ve gerçek zamanlı özellikler gerektiren uygulamalar için ek araçlara veya bir kapsamlı transkripsiyon platformu bu gereksinimleri yerel olarak karşılayan.

Başlangıç: Kod Yazmaya Gerek Olmayan ve Geliştirici Seçenekleri

Whisper'ı kullanmanın en basit yolu, hiç kod yazmaya gerek duymamaktır. Birçok masaüstü uygulaması, Whisper'ı kullanıcı dostu arayüzlerle donatarak, birkaç dakika içinde sürükle-bırak işlemleriyle metin transkripsiyonu yapmanıza olanak tanır.

Masaüstü Uygulamaları

MacWhisper ve Superwhisper gibi masaüstü uygulamaları, konuşma tanıma için grafiksel arayüzler sunar. Kullanılabilir modeller, desteklenen işletim sistemleri, işleme yöntemleri ve özellikler uygulamaya göre değişiklik gösterir. Kullanıcılar, seçtikleri uygulamanın açık kaynaklı Whisper modelini ve tercih ettikleri yerel veya bulut tabanlı işleme akışını destekleyip desteklemediğini kontrol etmelidir.

Tipik kurulum adımları:

1. İşletim sisteminizle uyumlu bir grafik uygulaması seçin.
2. Transkripsiyonun yerel olarak mı yoksa bir bulut hizmeti aracılığıyla mı işlendiğini kontrol edin.
3. Uygulamayı yükleyin ve gerekirse desteklenen bir modeli indirin.
4. Ses veya video kaydınızı içe aktarın ve ilgili dili veya modeli seçin.
5. Elde edilen transkripti kaynak kayıtla karşılaştırın.
6. Metni veya mevcut altyazı dosyalarını tercih ettiğiniz formatta dışa aktarın.

Bazı uygulamalar yerel model dosyalarını indirir ve bu model indirmeleri önemli miktarda depolama alanı gerektirebilir. MacWhisper, ücretsiz ve ücretli uygulama seçenekleri sunar; güncel fiyat bilgileri ise geliştiriciden edinilebilir.

Geliştiriciler için Barındırılan API Erişimi

OpenAI’nin eski, barındırılan whisper-1 API’sinin fiyatı ses kaydı dakikası başına 0,006 ABD dolarıdır ve bu hizmetin 26 Şubat 2027 tarihinde sonlandırılması planlanmaktadır. Yeni entegrasyonlar için OpenAI, gpt-transcribe ve gpt-live-transcribe gibi daha yeni transkripsiyon modellerini önermektedir.

OpenAI API’sine doğrudan erişmek için teknik bir yapılandırma veya önceden hazırlanmış bir entegrasyon gereklidir. Kurulum için şunlar gereklidir:

1. Bir OpenAI hesabı oluşturun ve bir ödeme yöntemi ekleyin
2. Kontrol panelinizden bir API anahtarı oluşturun
3. Ses dosyalarını göndermek için bir komut dosyası veya entegrasyon aracı kullanın

OpenAI’nin dosya transkripsiyon API’si şu anda istek başına en fazla 25 MB boyutundaki dosyaları kabul etmektedir. Daha büyük dosyaların yüklenmeden önce uygun şekilde sıkıştırılması veya bölünmesi gerekebilir. Şu anda belgelenmiş giriş formatları arasında MP3, MP4, MPEG, MPGA, M4A, WAV ve WEBM bulunmaktadır.

Genel kurulumla ilgili dikkate alınması gereken hususlar:

• Dosya boyutu sınırları – OpenAI’nin barındırdığı API’da 25 MB’lık bir sınır vardır; yerel uygulamalarda bu sınır değişiklik gösterebilir
• İşlem hızı – modelin boyutuna, donanıma ve kayıt süresine bağlıdır
• Zaman damgası seçenekleri – Uygulamanın veya API’nin, ihtiyacınız olan zaman damgası ayrıntı düzeyini destekleyip desteklemediğini ve kelime düzeyinde zamanlamanın ayrı olarak etkinleştirilmesi gerekip gerekmediğini kontrol edin

Kurulum zorlukları yaşamadan anında verimlilik elde etmesi gereken ekipler için, tarayıcı tabanlı platformlar gibi Sonix profesyonel düzenleme araçları, konuşmacı tanımlama ve i̇şbi̇rli̇ği̇ özelli̇kleri̇ yerleşik.

OpenAI Whisper’ın Pratik Uygulamaları

Whisper’ın doğruluğu, çeşitli sektörlerde yeni uygulama alanları yaratmaktadır; ancak her bir kullanım senaryosunun kendine özgü dikkate alınması gereken hususları vardır.

İçerik Oluşturma ve Medya

Podcast yayıncıları ve video yapımcıları, program notları, blog yazıları ve erişilebilirlik uyumluluğu için transkript oluşturmak amacıyla Whisper’ı kullanır. İşleme süresi modele ve mevcut donanıma bağlıyken, düzenleme ve doğrulama süresi ise hedeflenen çıktıya göre değişir.

Video içerikleri için altyazı oluşturmak, kuruluşların erişilebilirlik gerekliliklerini karşılamasına ve daha geniş kitlelere ulaşmasına yardımcı olur. Whisper, zaman damgalı metinler ve desteklenen altyazı dosyaları üretebilir; ancak erişilebilirlik amacıyla hazırlanan altyazılar, transkripsiyon doğruluğu, zamanlama, konuşmacı tanımlama ve anlamlı ses bilgileri açısından ek bir inceleme gerektirebilir.

Profesyonel altyazı çalışmaları için, otomatik altyazılar ve alt yazılar Özelleştirilebilir stil seçenekleri ile iş akışını kolaylaştırın. Sonix, SRT ve VTT dışa aktarımları, zamanlama ayarlamaları, stil düzenlemeleri ve desteklenen sabit altyazılar dahil olmak üzere özel altyazı iş akışlarını destekler.

Araştırma ve Analiz

Nitel araştırmacılar, temaları ve örüntüleri belirlemek amacıyla görüşme ve odak grup kayıtlarını metne dönüştürür. Araştırmacılar, metinlerin doğruluğunu, gizlilik gerekliliklerini, konuşmacıların atıflarını ve yapay zeka tarafından üretilen analitik çıktıların yorumlanmasını doğrulamalıdır.

Net konuşmacı etiketleri ve tematik analiz gerektiren araştırma projeleri için, Yapay zeka analiz araçları Konuşmacıları otomatik olarak tanımlayan ve ana temaları ortaya çıkaran bu özellikler, sonradan işleme süresinden önemli ölçüde tasarruf sağlar. Sonix AI Analizi, uygun planlarda özetler, bölümler, temalar, konular, varlıklar, duygu analizi ve özel komutları destekler.

Hukuk ve Uyum

Hukuk ekipleri, yapay zeka tarafından oluşturulan transkriptleri kaynak kayıtlarla karşılaştırmalı, gizli bilgileri korumalı ve transkriptleri resmi yargılama süreçlerinde kullanmadan önce ilgili mahkeme veya yargı yetkisi gerekliliklerini kontrol etmelidir.

En önemli husus, veri güvenliği ve gizliliğidir. Gizlilik, dağıtım yöntemine bağlıdır. Düzgün bir şekilde yapılandırılmış yerel bir Whisper kurulumu, kayıtları kullanıcının kendi donanımında işleyebilir; ancak üçüncü taraf uygulamalar isteğe bağlı bulut özellikleri sunabilir. Hassas içerik söz konusu olduğunda, kuruluşlar kayıtları işlemeden önce depolama, aktarım, saklama, erişim kontrolleri, sözleşmeler ve geçerli yasal gereklilikleri doğrulamalıdır.

Whisper’ı İş Akışınıza Entegre Etme: Verimlilik İçin İpuçları

Whisper'dan tutarlı sonuçlar elde etmek için ses kalitesine ve dosya yönetimi uygulamalarına özen gösterilmesi gerekir.

Daha iyi sonuçlar için sesin optimize edilmesi:

• Mümkün olduğunca sessiz ortamlarda kayıt yapın
• Dahili dizüstü bilgisayar mikrofonları yerine harici mikrofonlar kullanın
• Mikrofonları, cihazın önerilen kayıt mesafesine göre yerleştirin ve mümkün olduğunca arka plan gürültüsünü en aza indirin
• Uygun kayıt ayarlarıyla yeterince net ses elde etmeye özen gösterin ve gereksiz tekrarlı sıkıştırmalardan kaçının

Büyük dosya hacimlerini yönetme:

Uzun kayıtlar, format ve bit hızına bağlı olarak barındırılan API’nin yükleme sınırlarını aşabilir. Yerel masaüstü uygulamaları, dosyaları OpenAI’nin barındırılan API’sinden farklı şekilde işleyebilir; bu durumda sınırlar yazılım ve donanıma bağlı olarak değişebilir.

Transkripsiyon sonrası düzenleme:

Nispeten doğru olan otomatik transkriptlerde bile isimler, sayılar, teknik terimler ve konuşmacı atıflarında hatalar bulunabilir. Önemli bölümleri orijinal kayıtla karşılaştırarak gözden geçirin.

Önemli hacimlerde işleme yapan ekipler için, özel transkripsiyon platformları şunları sunar: tarayıcı tabanlı düzenleme ses çalma ile senkronize, kelime düzeyinde zaman damgaları, güvenilirlik vurgulaması, düzenlenebilir konuşmacı etiketleri, arama, bul ve değiştir işlevi ve çeşitli formatlar için dışa aktarma seçenekleri. Sonix, transkripsiyon sonuçlarını gözden geçirmek, metni düzeltmek ve dışa aktarımları hazırlamak için senkronize edilmiş, tarayıcı tabanlı bir düzenleyici sunar.

Whisper ve Yönetilen Transkripsiyon İş Akışları

Açık kaynaklı Whisper ile yönetilen hizmetler arasında yapılacak seçim, özel gereksinimlerinize, iş hacminize ve teknik kaynaklarınıza bağlıdır.

Açık kaynaklı Whisper için şunları göz önünde bulundurun:

• İşleme ve veriler üzerinde yerel kontrol
• Model seçimi esnekliği
• Çevrimdışı çalışma olasılığı
• Altyapı sorumluluğu
• Üçüncü taraf uygulama seçenekleri

Yönetilen transkripsiyon iş akışları için şunları göz önünde bulundurun:

• Yüklenen ses ve video transkripsiyonu
• Tarayıcı tabanlı düzenleme
• Özel transkript çevirisi
• Altyazılar ve görsel açıklamalar
• Arama ve düzenleme
• Yapay zeka destekli analiz
• Ekip işbirliği özellikleri
• Otomasyon için API erişimi

Maliyet hususları:

Kendi sunucunuzda barındırılan Whisper, donanım, elektrik, depolama alanı ve mühendislik çalışmaları gerektirebilir. Bir masaüstü uygulaması ise tek seferlik veya abonelik tabanlı bir lisans gerektirebilir. Barındırılan API’lar kullanıma göre ücretlendirilirken, yönetilen transkripsiyon platformları saatlik veya abonelik tabanlı fiyatlandırma uygulayabilir. Bu seçenekleri, aynı kayıt hacmi ve iş akışı gereksinimlerini kullanarak karşılaştırın.

Yapay Zeka ile Transkripsiyonun Geleceği

Whisper’ın açık kaynak kodlu sürümü, yerel konuşma tanıma, model optimizasyonu, çok dilli işleme ve üçüncü taraf uygulamalar alanlarında araştırma ve geliştirme çalışmalarını desteklemiştir.

Bu alanı şekillendiren eğilimler:

• Geliştirilmiş gerçek zamanlı işleme – akış özellikleri ve daha düşük gecikmeli uygulamalar konusunda araştırmalar devam ediyor
• Daha iyi hoparlör ayrıştırma – harici araçlar, kimin ne söylediğini belirleme yeteneğini geliştiriyor
• Alana özgü ince ayar – kuruluşlar, tıbbi, hukuki ve teknik terminolojiye yönelik özel sürümler üzerinde eğitimler düzenliyor
• Kenar dağıtımı – Daha küçük ve daha hızlı modeller, bulut bağlantısı olmadan cihaz üzerinde transkripsiyon yapılmasına olanak tanır

Günümüzde transkripsiyonu iş akışlarına entegre eden işletmeler için pratik çözüm, genellikle doğru konuşma tanıma teknolojisini, ek iş akışı özelliklerini destekleyen platformlarla birleştirmektir. Kurumsal transkripsiyon çözümleri ham transkriptleri düzenli ve aranabilir içeriğe dönüştüren işbirliği, güvenlik ve entegrasyon yetenekleri sunar.

İster basit bir masaüstü uygulamasıyla başlayın, ister kapsamlı bir platforma yatırım yapın, Whisper’ın gerçek güçlü yanlarını ve sınırlarını anlamak, içerik iş akışınızda bu aracın hangi aşamaya uygun olduğuna dair bilinçli kararlar almanıza yardımcı olur.

Sonix Yönetilen Transkripsiyon İş Akışlarını Nasıl Destekliyor?

OpenAI Whisper, konuşma tanıma için açık kaynaklı bir temel sunarken, Sonix ise konuşmadan metne ilk dönüştürme aşamasının ötesinde transkriptlerle çalışması gereken ekipler için yönetilen bir platform sunar. Sonix, uygun planlarda ses ve video transkripsiyonu, senkronize düzenleme, özel transkript çevirisi, altyazı oluşturma, düzenleme, arama ve ek yapay zeka destekli analiz özelliklerini destekler.

• Hızlı işleme: Sonix genellikle bir saatlik ses veya video kaydını yaklaşık 5 ila 6 dakika içinde metne dönüştürür.
• İlan edilen doğruluk: Sonix, net kayıtlarda 'a varan transkripsiyon doğruluğu vaat ediyor.
• 54'ten fazla transkripsiyon dili: Desteklenen yüklü kayıtları şu formatta metne dönüştürün: düzinelerce dil.
• Transkript çevirisi: Tamamlanmış transkriptleri şuraya çevirin: 54'ten fazla desteklenen dil.
• Tarayıcı tabanlı düzenleme: Senkronize oynatma, kelime düzeyinde zaman damgaları, düzenlenebilir konuşmacı etiketleri ve güvenilirlik vurgulamalarını inceleyin.
• Özel Sözlük: Sistemin transkripsiyon sırasında öncelik vermesi için isimler, markalar, kısaltmalar ve özel terimler ekleyin.
• Esnek dışa aktarma seçenekleri: Transkriptleri DOCX, PDF, TXT, SRT veya VTT formatlarında indirin; desteklenen diğer çıktı formatları da mevcuttur.
• Altyazı iş akışları: Altyazı başlık metinlerini gözden geçirin, zamanlamayı ayarlayın, destekli altyazı dışa aktarımları oluşturun ve mevcut stil veya sabit altyazı seçeneklerini kullanın.
• Yapay zeka destekli analiz: Uygun abonelikler özetler, bölümler, temalar, konular, varlıklar, duygu analizi ve özel komutlar sunar.
• AI Çalışma Alanı: Uygun planlar, transkript ve desteklenen belgelerden oluşan koleksiyonlar üzerinde ek analizler yapılmasına olanak tanır.
• Ekip işbirliği: Uygun abonelikler, paylaşımlı klasörler, ayrıntılı izinler, paragraf düzeyinde notlar ve sırayla yapılan transkript düzenleme özellikleri sunar.
• Geliştirici iş akışları: Core, Advanced, Pro ve Enterprise sürümleri şunları sunar: API erişimi desteklenen transkripsiyon ve dışa aktarma otomasyonu için.
• Canlı toplantı kaydı: Sonix Temsilcisi Pro ve Enterprise sürümlerinde Zoom, Google Meet ve Microsoft Teams toplantıları için isteğe bağlı canlı transkripsiyon özelliğini destekler.
• Güvenlik: Sonix, SOC 2 Tip II sertifikasına sahiptir ve modern tarayıcılarda aktarım sırasında TLS 1.3 şifrelemesi, depolama sırasında ise AES-256 şifrelemesi kullanır. Tıp Sonix Enterprise, korunan sağlık bilgileri için HIPAA uyumlu iş akışlarını destekler ve bir BAA içerir.
• Şeffaf fiyatlandırma: Sonix Kullanım Başına Ödeme ücretleri $10 saat başına aylık abonelik olmadan yüklenen ses veya video dosyaları.

İster röportajları belgeliyor, ister altyazılar hazırlıyor, ister araştırma kayıtlarını düzenliyor ya da çok dilli medya ile çalışıyor olun, Sonix, sesli içeriği inceleyebileceğiniz, arayabileceğiniz, dışa aktarabileceğiniz ve paylaşabileceğiniz metne dönüştürmenize yardımcı olur.

Deneyin Sonix Editörünü ve dışa aktarma özelliklerini keşfetmek için 30 dakikalık ücretsiz transkripsiyon imkanı.

Sıkça Sorulan Sorular

OpenAI Whisper’ı kullanmak tamamen ücretsiz mi?

OpenAI Whisper’ın kodları ve model ağırlıkları MIT Lisansı kapsamında sunulmaktadır; bu nedenle, bu açık kaynaklı modeli indirmek ve kullanmak için OpenAI model lisans ücreti ödenmesi gerekmez. Modeli çalıştırmak hesaplama maliyetleri gerektirebilir ve üçüncü taraf masaüstü uygulamaları ek özellikler için ücret talep edebilir. OpenAI’nin barındırdığı whisper-1 API’si ayrı olarak faturalandırılır ve 26 Şubat 2027 tarihinde kapatılması planlanmaktadır.

Whisper, birisi konuşurken ses kaydını gerçek zamanlı olarak metne dönüştürebilir mi?

Whisper, eksiksiz bir yerel gerçek zamanlı transkripsiyon hizmeti sunmak yerine, ses verilerini segmentler halinde işler. Üçüncü taraf uygulamalar, bu hizmet etrafında akış tabanlı veya düşük gecikmeli iş akışları oluşturabilir; ancak gecikme süresi, modele ve uygulamaya bağlıdır. OpenAI ayrıca, canlı transkripsiyon gerektiren uygulamalar için daha yeni gerçek zamanlı transkripsiyon API’leri sunmaktadır.

Whisper, aynı kayıtta birden fazla konuşmacıyı nasıl işliyor?

Whisper, bağımsız modelinde ana dil konuşmacılarına dayalı konuşmacı ayırma özelliğini içermemektedir. Harici araçlar, Whisper transkriptlerini konuşmacı etiketleme sistemleriyle birleştirebilir. Sonix, otomatik konuşmacı etiketleri ve konuşmacıları gözden geçirmek ve yeniden adlandırmak için tarayıcı tabanlı bir düzenleyici sunar.

Whisper neden bazen aslında söylenmemiş metinleri yazıya dönüştürüyor?

Whisper, özellikle sessiz, gürültülü veya sinyal seviyesinin düşük olduğu bölümlerde, zaman zaman kayıtta bulunmayan metinler oluşturabilir. Olağandışı metinleri kaynak sesle karşılaştırarak incelemek ve uygun işleme ayarlarını yapmak, bu hataları tespit etmeye veya azaltmaya yardımcı olabilir; ancak hiçbir ayar bu hataların tamamen ortadan kaldırılmasını garanti etmez.

Whisper'ı gizli veya hassas kayıtlar için kullanmak güvenli midir?

Gizlilik, kurulum şekline bağlıdır. Düzgün bir şekilde yapılandırılmış yerel bir Whisper kurulumu, kayıtları kullanıcının kendi donanımında işleyebilir; ancak üçüncü taraf uygulamalar isteğe bağlı bulut özellikleri sunabilir. Barındırılan API’ler, ses verilerini hizmet sağlayıcısına iletir. Hassas içerik söz konusu olduğunda, kuruluşlar kayıtları işlemeden önce depolama, aktarım, saklama, erişim kontrolleri, sözleşmeler ve geçerli yasal gereklilikleri doğrulamalıdır.