Yapay Zeka ile Konuşmacı Tanıma (Diarization)

⏳6 dakika okuma süresi

#Çoklu konuşmacı

Günümüzde, sesli içeriklerin otomatik analizi her zamankinden daha önemli hale geldi. Peki, bir konuşma kaydında farklı sesleri nasıl ayırt ederiz? İşte burada konuşmacı tanıma (speaker diarization) devreye giriyor. Bu teknoloji, bir ses kaydında kaç kişi konuştuğunu belirler ve her konuşmacıyı ayrı bir kimlikle etiketler.

1. Konuşmacı Tanıma Nedir?

Konuşmacı tanıma, bir ses kaydını analiz ederek kim, ne zaman konuştu? sorusuna yanıt verir. Özellikle uzun toplantılar, telefon görüşmeleri veya çok katılımcılı podcast’ler gibi durumlarda kullanışlıdır.

    Örneğin: Bir ses kaydında Ali ve Barış konuşuyor olsun. Diarization algoritması, konuşmanın hangi bölümlerinin Ali'ye ve hangilerinin Barış'a ait olduğunu tespit edebilir.

2.️ Konuşmacı Tanıma Nasıl Çalışır?

Bu süreç genellikle üç ana adımdan oluşur:

Ön İşleme: Ses kaydı gürültüden arındırılır, sessizlikler tespit edilir ve konuşma bölümleri belirlenir.
Özellik Çıkarma: Konuşmacıya özgü ses özellikleri (MFCC, x-vector, i-vector) çıkarılır.
Segmentleme ve Kümeleme: Algoritma, farklı ses bölümlerini gruplandırarak hangi segmentin hangi konuşmacıya ait olduğunu belirler.

3. Kullanılan Yapay Zeka Teknikleri

MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients): Sesin frekans bileşenlerini analiz ederek konuşmacı özelliklerini çıkarır.
x-vector / i-vector: Derin öğrenme ile konuşmacının ses imzasını oluşturarak farklı kişileri ayırt etmeye yardımcı olur.
HMM (Hidden Markov Model): Konuşma akışındaki değişiklikleri modelleyerek konuşmacılar arası geçişleri belirler.
Clustering (Kümeleme): K-means, Agglomerative Clustering veya Spectral Clustering gibi algoritmalar, farklı konuşmacıları gruplandırmak için kullanılır.

4. Diarization'ın Kullanım Alanları

Konuşmacı tanıma teknolojisi birçok sektörde aktif olarak kullanılıyor:

Toplantı ve çağrı analizi: İş görüşmeleri ve çağrı merkezi kayıtlarında konuşmacıları ayrıştırma.
Podcast ve medya: Birden fazla kişinin konuştuğu içeriklerde otomatik metin oluşturma.
Güvenlik ve adli bilişim: Sesli kanıtların analiz edilmesi.
Yapay zeka destekli asistanlar: Çok kullanıcılı ortamlarda kişiye özel yanıtlar oluşturma.

5. Fastra ile Yapay Zeka Destekli Ses İşleme

Fastra, sadece video çeviri yapmakla kalmaz, aynı zamanda konuşmacı tanıma gibi gelişmiş ses işleme tekniklerini de kullanır. Böylece çok kişili diyaloglarda bile doğru segmentleme yaparak daha akıcı ve anlamlı çeviriler sağlar.

Video içeriklerinizi farklı dillere taşımak ve global bir kitleye ulaşmak için Fastra’yı ücretsiz deneyin!