Türkçe Transkripsiyon Doğruluğu: Aksanlara Göre Benchmark ve Uygulama Stratejileri

Türkçe transkripsiyon doğruluğu, yalnızca kelimelerin doğru yazıya dökülmesiyle sınırlı kalmaz; aksan ve tonlama gibi konuşma özelliklerinin otomatik yazıya aktarılabilirliğini de kapsar. İstanbul Türkçesi’nden Karadeniz aksanına, Doğu Anadolu’dan Arapça etkili söyleyişlere kadar uzanan çeşitlilik, günümüzdeki otomatik sistemlerin test edileceği zorlu bir sahne sunar. Bu çalışmada, doğruluk ölçümünü ayrıntılı bir benchmark yaklaşımıyla ele alıyoruz; veri seti oluşturma, gürültü senaryoları ve model karşılaştırmalarıyla elde edilen bulguları adım adım paylaşmayı hedefliyoruz.

Test tasarımı ve ölçüm kriterleri yalnızca “modeli çalıştır ve sonuçları al” mantığından ibaret değildir. Güvenilir sonuçlar için her adım özenle planlanır: veri toplama süreçlerinden model seçimine kadar her aşama dikkatle tasarlanır. Bu kapsamda veri seti oluşturma, gürültü simülasyonları ve model test döngüleri gibi kilit bileşenler öne çıkar.

Veri seti oluşturma ve aksan temsili

• İstanbul Türkçesi – net artikülasyon, haber spikeri üslubu ve resmi dil kullanımı.
• Karadeniz Aksanı – hızlı tempo, hece yutma ve ünlü daralmaları.
• Doğu Anadolu Aksanı – ses uzatmaları, ünlü değişimleri, melodik tonlar.
• Arapça Etkili Aksan – kelime sonlarında tonlama varyasyonları ve ekleme/çıkarma eğilimleri.

Her aksan için stüdyo kaydı ve doğal ortam kaydı olmak üzere toplam 60 dakikalık veri toplanır; böylece dört aksan için dört saatlik ham ses verisi elde edilir.

Gürültü senaryoları

gerçek hayatta karşılaşılan koşulları simüle etmek amacıyla her kayda dört farklı durum uygulanır: temiz kayıt, hafif gürültü, yoğun gürültü ve düşük kaliteli cihaz kaydı. Bu şekilde 16 farklı test ortamı oluşturulur.

Model seçimi ve test süreci

Üç farklı Türkçe destekli otomatik transkripsiyon modeli seçilir: Model A (genel amaçlı, hızlı), Model B (gürültüye dayanıklı ve hata düzeltme yeteneğine sahip), Model C (aksan adaptasyonuna odaklı). Her ses dosyası bu üç modelde üçer kez çalıştırılır ve WER ile CER değerleri ortalamalarıyla kaydedilir.

Ölçüm metrikleri

• WER: Yanlış kelime sayısının toplam kelimeye oranı
• CER: Yanlış karakter sayısının toplam karaktere oranı
• Not: WER yüksekliği anlam bütünlüğünü, CER yüksekliği yazım hatalarını gösterir

Bulgu ve örnekler temiz kayıtlar İstanbul Türkçesi’nde %95+ doğruluk sağlar; yoğun gürültü ve bölgesel aksanlar bu oranı önemli ölçüde düşürebilir. Karadeniz ve Arapça etkili aksanlar ise hızlı konuşma ve eklemeler nedeniyle hata oranını artırır. Aşağıda birkaç örnek hata türü verilmiştir:

• İstanbul Türkçesi: Orijinal “Bugün hava gerçekten çok güzel.” → Hata: “Bugün hava gerçek ten çok güzel.” (boşluk hatası)
• Karadeniz Aksanı: Orijinal “Bu sene fındık az oldu.” → Hata: “Bu sene fındı kaz oldu.” (kelime birleşimi)
• Doğu Anadolu Aksanı: Orijinal “Yarın misafirler gelecek.” → Hata: “Yarın misafirler gel ecek.” (yanlış boşluk)
• Arapça Etkili Aksan: Orijinal “Ahmet yeni kitabı aldı.” → Hata: “Ahmet yeni kit abi aldı.” (ünlü kırılması)

Aksan geliştirme ipuçları

İstanbul Türkçesi – net telaffuz için hecelerin belirgin vurgulanması, kısa cümlelerle anlamın netleştirilmesi ve mikrofon mesafesinin sabit tutulması önerilir.

Karadeniz Aksanı – tempo düşürme ve standart telaffuz denemesi ile kelime sınırlarının belirginleşmesi sağlanır; hafif gürültüde bile hata riski artar.

Doğu Anadolu Aksanı – ses uzatmalarını sınırlandırma, ünlü uyumuna dikkat ve ön testlerle modele adaptasyon süreci başlatma tavsiye edilir.

Arapça Etkili Aksan – harf ekleme/çıkarma riskini azaltma, tonlama düzenleme ve harici mikrofon kullanımıyla bozulmayı azaltma öngörülür.

Sonuç ve genel değerlendirme

Türkçe’de aksan çeşitliliği, otomatik transkripsiyon teknolojileri için iki uçlu bir gerçeklik ortaya koyar: büyük bir zorluk ve aynı ölçüde güçlü bir geliştirme fırsatı. Doğru model, uygun kayıt tekniği ve aksana özgü strateji ile çoğu durumda %90 ve üzerine çıkılabilir; bu da içerik üretiminde zaman ve maliyet tasarrufuna yol açar ve manuel düzenleme ihtiyacını minimize eder. Anadolu Ajansı’nın haberine göre yapay zekâ payı büyümekte ve pek çok model hayata geçirilmektedir.

Kaynak: Webtekno