Whisper
Konuşmayı metne çevirme (transkripsiyon).
Whisper; ses kayıtlarını yazıya çevirmek için kullanılır. Toplantı notları, röportaj ve içerik altyazısı üretiminde faydalıdır.
Whisper Nedir?
Whisper, OpenAI tarafından geliştirilen ve açık kaynak olarak yayımlanan konuşmayı metne çevirme (speech-to-text) modelidir. 680.000 saatlik çok dilli ses verisiyle eğitilmiş olan model, transkripsiyon doğruluğu açısından sektörün en güçlü araçlarından biri konumundadır.
Türkçe dahil 99 dili destekleyen Whisper, özellikle zorlu koşullarda (arka plan gürültüsü, aksan, hızlı konuşma) dahi yüksek doğruluk oranı sergilemektedir. Açık kaynak yapısı sayesinde tamamen ücretsiz, yerel ortamda çalıştırılabilir.
Toplantı notları, röportaj transkriptleri, video altyazısı üretimi ve çok dilli içerik işleme gibi alanlarda yaygın olarak kullanılır. Teknik kullanıcılar için Python ile doğrudan entegrasyon sağlanabilirken, kullanıcı dostu arayüzler sunan üçüncü taraf uygulamalar aracılığıyla teknik bilgi olmadan da kullanmak mümkündür.
Öne Çıkan Özellikler
Yüksek Doğruluk
Gürültülü ortam ve aksanlı konuşmalarda dahi güçlü transkripsiyon.
99 Dil Desteği
Türkçe dahil geniş dil yelpazesinde transkripsiyon ve çeviri.
Açık Kaynak & Ücretsiz
Yerel makinede tamamen ücretsiz çalıştırılabilir.
Farklı Format Desteği
MP3, MP4, WAV, M4A gibi ses formatlarını işler.
API & Python Entegrasyonu
Uygulamalara ve iş akışlarına kolayca entegre edilir.
Altyazı Çıktısı
SRT ve VTT formatında zaman damgalı altyazı dosyası üretir.
Whisper Kimler İçin İdeal?
Fiyatlandırma
Fiyatlar değişkenlik gösterebilir, güncel bilgi için resmi siteyi kontrol edin.
Artıları & Eksileri
✓Güçlü Yönler
- ✓Açık kaynak ve tamamen ücretsiz yerel kullanım
- ✓99 dilde yüksek doğruluk
- ✓Gürültülü ortamlarda güçlü
- ✓SRT altyazı çıktısı
- ✓API ile entegrasyon kolaylığı
✗Dikkat Edilmesi Gerekenler
- ✗Doğrudan kullanım teknik bilgi gerektirir
- ✗Gerçek zamanlı (real-time) transkripsiyon sınırlı
- ✗GUI yok — üçüncü taraf araç gerekebilir
Örnek Prompt'lar & Beklenen Çıktılar
Aşağıdaki hazır prompt'ları kopyalayıp doğrudan kullanabilirsin.
import whisper model = whisper.load_model("medium") result = model.transcribe("toplanti.mp3", language="tr") print(result["text"])
Beklened Çıktı: "...bugün proje güncellemelerini konuşacağız. İlk madde, pazarlama kampanyasının sonuçları. Geçen ay %18 büyüme elde ettik ve..." Not: "medium" model iyi denge sunar. Daha yüksek doğruluk için "large-v3" kullan.
result = model.transcribe("video.mp4", language="tr", word_timestamps=True) # SRT formatında kaydet from whisper.utils import get_writer writer = get_writer("srt", ".") writer(result, "video.mp4")
Beklened Çıktı (video.srt): 1 00:00:00,000 --> 00:00:03,500 Merhaba, bugün yapay zeka araçlarını inceliyoruz. 2 00:00:03,500 --> 00:00:07,200 İlk aracımız OpenAI'ın Whisper modeli.
# Türkçe konuşmayı İngilizce metne çevir result = model.transcribe("konusma.mp3", task="translate") print(result["text"]) # Direkt İngilizce çıktı
Beklened Çıktı: "Hello, today we are examining artificial intelligence tools. Our first tool is OpenAI's Whisper model..." Not: translate task her dili İngilizce'ye çevirir.
Whisper Alternatifleri
Benzer ihtiyaçlar için değerlendirebileceğin diğer araçlar.
Whisper'i Kullanmaya Başla
Tamamen ücretsiz — hemen deneyebilirsin.
Whisper Sitesine Git →