Omtera, ElevenLabs’ın stratejik partneri olarak işletmelerin gelişmiş AI audio teknolojilerini güvenli, ölçeklenebilir ve ölçülebilir iş süreçlerine dönüştürmesine yardımcı olur. ElevenLabs Speech to Text, diğer adıyla STT veya speech recognition (konuşma tanıma), sesli ve görüntülü içeriklerdeki konuşmaları otomatik olarak yazılı metne çevirerek ekiplerin manuel transkripsiyon yükünü azaltır.
Toplantı kayıtlarının elle yazıya geçirilmesi, müşteri görüşmelerinin analiz edilmesi, videolar için altyazı hazırlanması veya çağrı merkezi konuşmalarının sınıflandırılması önemli ölçüde zaman ve operasyonel kaynak gerektirebilir. Ayrıca geleneksel yöntemlerde konuşmacıların birbirinden ayrılması, özel terimlerin doğru yazılması, zaman kodlarının eklenmesi ve farklı dillerin işlenmesi gibi adımlar süreci daha karmaşık hâle getirir.
ElevenLabs, Scribe ailesindeki Speech to Text modelleriyle bu süreci otomatikleştirir. Platform; dosya tabanlı transkripsiyon, speaker diarization (konuşmacı ayrıştırma), word-level timestamps (kelime düzeyinde zaman damgaları), audio event tagging (ses olayı etiketleme), çok dilli konuşma tanıma ve gerçek zamanlı ses akışı işleme gibi yetenekler sunar.
ElevenLabs Speech to Text, ses veya video dosyalarındaki konuşmaları makine tarafından işlenebilir metne dönüştüren bir automatic speech recognition (otomatik konuşma tanıma) çözümüdür. ElevenLabs’in bu alandaki temel model ailesi Scribe olarak adlandırılır.
Speech to Text yalnızca duyduğu kelimeleri art arda yazan basit bir dikte aracı değildir. Ses sinyalini analiz eder, konuşulan dili belirler, kelimeleri tanır, noktalama işaretlerini yerleştirir ve gerekli yapılandırma kullanıldığında farklı konuşmacıları birbirinden ayırır. Böylece ham bir ses kaydı; aranabilir, özetlenebilir, raporlanabilir ve diğer kurumsal sistemlerde kullanılabilir bir veri kaynağına dönüşür.
ElevenLabs’in güncel dokümantasyonuna göre Scribe v2, 90’dan fazla dilde doğru transkripsiyon üretmek üzere geliştirilmiştir. Model; uzun kayıtlar, ton değişimleri, konuşma içindeki duraklamalar ve uzun sessizlikler gibi gerçek dünya seslerinde karşılaşılan koşulları yönetmek için tasarlanmıştır.
Bu yapı özellikle aşağıdaki ihtiyaçlara sahip ekipler için değerlidir:
ElevenLabs Scribe, sisteme gönderilen ses akışını veya medya dosyasını analiz ederek konuşmayı yapılandırılmış metne dönüştürür. Kullanım şekline bağlı olarak bu süreç ElevenLabs’in web arayüzünden veya ElevenLabs API üzerinden yürütülebilir.
Kullanıcı, ElevenLabs Speech to Text arayüzüne bir ses ya da video dosyası yükleyebilir. API tabanlı bir projede ise dosya, uygulamanın backend sistemi tarafından ilgili Speech to Text endpoint’ine gönderilir.
ElevenLabs, ses ve video dosyalarını transkribe etmek için bir API endpoint’i sunar. Büyük ölçekli veya uzun süren işlemlerde sonuçların webhook aracılığıyla alınabildiği asenkron işleme modeli de kullanılabilir. Birden fazla ses kanalına sahip kayıtlarda kanalların ayrı ayrı transkribe edilmesi veya zaman sırasına göre birleştirilmesi mümkündür.
Model, kayıttaki konuşma yapılarını analiz eder ve desteklenen dillerde metin üretir. Otomatik dil algılama, farklı ülkelerden kullanıcıların yer aldığı platformlarda operasyonel karmaşıklığı azaltabilir.
Örneğin küresel bir müşteri destek ekibi, Türkçe, İngilizce ve Fransızca görüşmeleri aynı iş akışı içinde işleyebilir. Transkripsiyonlar oluşturulduktan sonra dil, konu, müşteri tipi veya görüşme sonucu gibi kriterlere göre sınıflandırılabilir.
ElevenLabs Scribe yalnızca düz bir metin çıktısı sunmakla sınırlı değildir. Kullanım senaryosuna ve seçilen ayarlara bağlı olarak aşağıdaki bilgiler de üretilebilir:
Bu yapı, transkripsiyonun video düzenleme araçlarında, analitik sistemlerde, arama motorlarında veya müşteri deneyimi platformlarında kullanılmasını kolaylaştırır.
Scribe v2, 90’dan fazla dilde konuşma tanıma desteği sağlar. Bu özellik, farklı pazarlarda faaliyet gösteren şirketlerin her dil için tamamen ayrı bir transkripsiyon altyapısı kurma ihtiyacını azaltır.
Çok dilli destek özellikle uluslararası müşteri hizmetleri, medya lokalizasyonu, araştırma görüşmeleri ve küresel eğitim içerikleri için önemlidir. Ancak sonuçların doğruluğu; kayıt kalitesi, arka plan gürültüsü, mikrofon seviyesi, konuşmacının aksanı ve kullanılan sektör terimleri gibi faktörlerden etkilenebilir.
Bu nedenle kurumsal kullanımlarda farklı dil ve ses koşullarını temsil eden gerçek kayıtlarla test yapılmalıdır.
Speaker diarization, bir kayıtta kimin ne zaman konuştuğunun belirlenmesini sağlar. Sistem farklı sesleri ayırarak metin bölümlerini konuşmacılara göre etiketleyebilir.
Örneğin bir müşteri görüşmesi aşağıdaki gibi yapılandırılabilir:
Müşteri: Siparişimin teslimat tarihini öğrenmek istiyorum.
Temsilci: Sipariş numaranızı paylaşabilir misiniz?
Müşteri: Elbette, sipariş numaram 87432.
Bu yapı, yalnızca metni okumayı kolaylaştırmaz. Aynı zamanda müşteri ve temsilci cümlelerinin ayrı ayrı analiz edilmesini sağlar. Böylece müşterinin sorunları, temsilcinin yanıt kalitesi, konuşma süresi veya belirli ifadelerin kullanım sıklığı ölçülebilir.
Word-level timestamps, transkripsiyondaki kelimeleri ses dosyasındaki konumlarıyla eşleştirir. Bu özellik altyazı üretimi, video düzenleme, konuşma içi arama ve medya kliplerinin otomatik oluşturulması için kullanılabilir.
Bir podcast ekibi, uzun bir bölümde belirli bir konunun konuşulduğu saniyeyi zaman damgaları sayesinde bulabilir. Sosyal medya ekibi ise önemli bir cümleyi seçerek o bölümü kısa video içeriğine dönüştürebilir.
Scribe, konuşmanın dışındaki belirli ses olaylarını da tanımlayabilir. Kahkaha, alkış veya diğer anlamlı sesler metin içinde etiketlenebilir. Bu özellik özellikle medya içeriklerinde, kullanıcı araştırmalarında ve duygu bağlamının önemli olduğu görüşmelerde daha zengin bir çıktı sağlar.
Örneğin yalnızca “Bu özelliği gerçekten beğendim” cümlesinin yazılması yeterli olmayabilir. Cümlenin kahkaha, tereddüt veya belirli bir ton değişimiyle birlikte söylenmesi yorumun anlamını etkileyebilir.
Keyterm prompting, modelin belirli kelimelere ve ifadelere öncelik vermesini sağlar. ElevenLabs’in ürün rehberine göre kullanıcılar özel isimler, marka adları veya teknik terimler gibi yaygın olmayan ifadeleri modele yönlendirmek için kelime ve ifade listeleri ekleyebilir.
Bu özellik şu alanlarda önemlidir:
Örneğin bir teknoloji şirketi, ürün adının standart bir kelimeyle karıştırılmasını önlemek için ilgili ürün adını keyterm listesine ekleyebilir. Bu sayede transkripsiyon sonrası manuel düzeltme ihtiyacı azaltılabilir.
Scribe v2, önceden kaydedilmiş ses ve video dosyalarının işlenmesi için kullanılabilirken Scribe v2 Realtime canlı ses akışlarını anlık olarak metne dönüştürmeye odaklanır.
ElevenLabs’in güncel ürün ve model sayfalarına göre Scribe v2 Realtime, 90’dan fazla dilde çalışır ve yaklaşık 150 milisaniyelik düşük gecikme hedefler. Sistem WebSocket üzerinden sürekli ses parçaları alabilir ve konuşma devam ederken geçici ve tamamlanmış transkripsiyon sonuçları gönderebilir.
Gerçek zamanlı Speech to Text aşağıdaki uygulamalarda kullanılabilir:
Örneğin bir müşteri bir voice agent ile konuşurken Scribe v2 Realtime sesi metne dönüştürür. Uygulama bu metni analiz ederek müşterinin talebini belirler, gerekli iş akışını çalıştırır ve Text to Speech teknolojisiyle sesli yanıt üretir.
Bu süreçte gecikme yalnızca Speech to Text modeline bağlı değildir. Ağ bağlantısı, ses paketlerinin boyutu, uygulama sunucusunun konumu, kullanılan diğer AI modelleri ve entegrasyon mimarisi de toplam yanıt süresini etkiler. Bu nedenle gerçek zamanlı projelerde uçtan uca latency (gecikme) testi yapılmalıdır.
Proje yöneticileri ve ekip liderleri, toplantı sırasında not tutmakla konuşmaya odaklanmak arasında seçim yapmak zorunda kalabilir. Speech to Text, toplantı kaydını yazıya dönüştürerek kararların, aksiyonların ve sorumlulukların daha kolay çıkarılmasını sağlar.
Örnek bir iş akışı şu şekilde kurulabilir:
Bu yaklaşım, ekiplerin yalnızca transkripsiyon üretmesini değil, konuşmaları uygulanabilir görevlere dönüştürmesini sağlar.
Müşteri görüşmeleri işletmeler için değerli bir first-party data (birinci taraf veri) kaynağıdır. Ancak yüzlerce veya binlerce çağrının manuel olarak dinlenmesi sürdürülebilir değildir.
ElevenLabs Speech to Text kullanılarak çağrılar metne dönüştürülebilir ve şu konular analiz edilebilir:
Örneğin bir e-ticaret şirketi, haftalık çağrı kayıtlarını transkribe ederek teslimat gecikmesiyle ilgili konuşmaları otomatik olarak etiketleyebilir. Bu sonuçlar operasyon ekibine aktarıldığında belirli bir bölge, taşıyıcı veya ürün kategorisindeki sorunlar daha erken fark edilebilir.
Pazarlama ekipleri bir webinarı yalnızca video olarak yayımladığında içerikten elde edilebilecek değeri sınırlandırabilir. Speech to Text ile webinar konuşması metne dönüştürüldükten sonra şu içerikler üretilebilir:
Bu sayede tek bir kayıt, farklı kanallarda kullanılabilecek çok sayıda içerik varlığına dönüştürülebilir. Kelime düzeyindeki zaman damgaları, ilgili video bölümlerinin daha hızlı bulunmasını sağlar.
Ürün ekipleri, araştırmacılar ve pazarlama uzmanları müşteri görüşmelerinden önemli içgörüler elde eder. Ancak bu görüşmelerin manuel olarak yazıya geçirilmesi ve kodlanması haftalar sürebilir.
Speech to Text ile görüşmeler yazılı hâle getirildikten sonra ekipler tekrar eden sorunları, kullanılan ifadeleri, satın alma motivasyonlarını ve ürün beklentilerini analiz edebilir. Konuşmacı ayrıştırma sayesinde moderatörün soruları ile katılımcının yanıtları birbirinden ayrılabilir.
İşitme güçlüğü yaşayan kullanıcılar için altyazı sağlamak dijital erişilebilirliğin önemli bileşenlerinden biridir. Speech to Text, video ve canlı yayınlar için otomatik altyazı üretimini destekleyebilir.
Bununla birlikte otomatik oluşturulan altyazılar yayınlanmadan önce özellikle hukuki, tıbbi, finansal veya itibarı etkileyebilecek içeriklerde insan kontrolünden geçirilmelidir.
ElevenLabs API, Speech to Text özelliklerinin web uygulamalarına, mobil uygulamalara, çağrı sistemlerine ve veri işleme süreçlerine entegre edilmesini sağlar.
İlk adım, ElevenLabs hesabı üzerinden bir API anahtarı oluşturmaktır. API anahtarı doğrudan frontend koduna veya herkese açık bir depoya eklenmemelidir. Anahtar, sunucu tarafındaki environment variable (ortam değişkeni) veya güvenli bir secrets management sistemi içinde saklanmalıdır.
Uygulama, transkribe edilecek ses veya video dosyasını Speech to Text endpoint’ine gönderir. İstek sırasında model, dil, speaker diarization veya diğer işlem seçenekleri belirlenebilir.
Dosya tabanlı işlemlerde uygulamanın temel mantığı şöyledir:
.svg)
import osfrom elevenlabs.client import ElevenLabsclient = ElevenLabs( api_key=os.environ["ELEVENLABS_API_KEY"])with open("toplanti-kaydi.mp3", "rb") as audio_file: transcript = client.speech_to_text.convert( file=audio_file, model_id="scribe_v2" )print(transcript)SDK sürümleri ve parametre adları zaman içinde değişebileceği için kod üretime alınmadan önce güncel ElevenLabs API dokümantasyonu kontrol edilmelidir.
Transkripsiyon sonucu doğrudan kullanıcıya gösterilebilir veya başka sistemlerde kullanılmak üzere işlenebilir. Örneğin çıktı:
Canlı transkripsiyon için WebSocket bağlantısı kullanılır. İstemci veya sunucu, sesi küçük parçalar hâlinde ElevenLabs’e gönderir ve transkripsiyon sonuçlarını bağlantı üzerinden anlık olarak alır.
Güvenlik açısından kalıcı API anahtarının tarayıcıya aktarılmaması gerekir. Client-side streaming projelerinde güvenli kimlik doğrulama, geçici erişim mekanizmaları ve veri aktarım politikaları mimarinin başında planlanmalıdır.
Bir Speech to Text projesinin başarısı yalnızca model seçimine bağlı değildir. Veri akışı, güvenlik, entegrasyon, kullanıcı deneyimi ve ölçüm planı birlikte ele alınmalıdır.
“Sesleri metne çevirmek” tek başına yeterince açık bir hedef değildir. İşletme öncelikle şu soruya yanıt vermelidir:
Transkripsiyon oluşturulduktan sonra hangi iş kararı veya aksiyon alınacak?
Örneğin amaç müşteri görüşmelerini analiz etmekse hangi kategorilerin ölçüleceği belirlenmelidir. Amaç toplantı notu üretmekse kararların ve görevlerin hangi sisteme aktarılacağı planlanmalıdır.
Demo kayıtları çoğu zaman gerçek operasyon koşullarını temsil etmez. Pilot veri seti farklı konuşmacıları, aksanları, mikrofonları, arka plan gürültülerini ve görüşme sürelerini içermelidir.
Değerlendirme sırasında yalnızca genel doğruluğa bakılmamalıdır. Ürün isimleri, sayılar, tarihler, e-posta adresleri ve kritik sektör terimleri ayrı ayrı kontrol edilmelidir.
Projenin başarısı aşağıdaki metriklerle ölçülebilir:
Ses kayıtları kişisel veri, ticari sır veya hassas müşteri bilgileri içerebilir. Bu nedenle hangi verilerin gönderileceği, nerede saklanacağı, kimlerin erişeceği ve ne kadar süre tutulacağı belirlenmelidir.
Kurumsal projelerde erişim kontrolleri, şifreleme, loglama, kişisel veri maskeleme, silme prosedürleri ve bölgesel düzenlemeler birlikte değerlendirilmelidir. ElevenLabs, kurumsal API ve platform seçenekleri sunar; ancak kullanılacak yapı organizasyonun hukuki ve teknik gereksinimleri doğrultusunda ayrıca incelenmelidir.
ElevenLabs güçlü Speech to Text modelleri sunsa da bu modellerden iş değeri elde etmek için doğru kullanım senaryosunun, veri akışının ve entegrasyon mimarisinin kurulması gerekir.
Omtera, ElevenLabs’ın stratejik partneri olarak şirketlerin AI audio yatırımlarını yalnızca bir araç satın alımı olarak değil, ölçülebilir bir dönüşüm projesi olarak ele almasına yardımcı olur. Omtera’nın ElevenLabs hizmet yaklaşımı; keşif, çözüm tasarımı, uygulama, API entegrasyonu, yönetişim ve ölçeklendirme adımlarını kapsayabilir.
Omtera’nın katkı sağlayabileceği başlıca alanlar şunlardır:
Örneğin bir çağrı merkezi projesinde yalnızca sesin metne dönüştürülmesi yeterli olmayabilir. Transkriptlerin müşteri ve temsilci olarak ayrılması, kişisel bilgilerin maskelenmesi, görüşme konularının sınıflandırılması, sonuçların CRM’e yazılması ve kalite dashboard’unda raporlanması gerekebilir.
Omtera, ElevenLabs yeteneklerini bu uçtan uca iş akışı içinde konumlandırarak teknolojinin günlük operasyonlarda kullanılabilir hâle gelmesine destek olur.
Düşük mikrofon kalitesi, yoğun arka plan gürültüsü ve aynı anda konuşan kişiler transkripsiyon doğruluğunu etkileyebilir. Mümkün olduğunda ses seviyesi standartlaştırılmalı ve her konuşmacı için ayrı kanal kullanılmalıdır.
Marka, ürün, kişi veya teknik terimlerin yer aldığı kayıtlar için keyterm prompting kullanılmalıdır. Böylece kritik kelimelerin yanlış yazılması azaltılabilir.
Speech to Text sistemleri yüksek doğruluk sağlayabilse de sonuçlar hatasız kabul edilmemelidir. Hukuki kayıtlar, sağlık içerikleri, finansal bilgiler veya kamuya açık altyazılar yayınlanmadan önce insan tarafından kontrol edilmelidir.
Toplam sahip olma maliyeti hesaplanırken transkripsiyon kullanımının yanında veri depolama, entegrasyon geliştirme, izleme, güvenlik, insan kontrolü ve bakım maliyetleri de hesaba katılmalıdır. ElevenLabs fiyatlandırması zaman içinde değişebileceğinden güncel fiyatlar proje planlaması sırasında resmi sayfalardan doğrulanmalıdır.
ElevenLabs Speech to Text, işletmelerin ses ve video kayıtlarını aranabilir, ölçülebilir ve otomasyonlara bağlanabilir verilere dönüştürmesini sağlar. Toplantı notlarından çağrı merkezi analizine, video altyazılarından gerçek zamanlı voice agent uygulamalarına kadar geniş bir kullanım alanı sunar.
Ancak başarılı bir uygulama için yalnızca doğru modeli seçmek yeterli değildir. Ses kalitesi, özel terimler, entegrasyon mimarisi, güvenlik politikaları, insan kontrolü ve başarı metrikleri birlikte planlanmalıdır. Omtera’nın ElevenLabs konusundaki stratejik partnerliği ve uygulama uzmanlığı, şirketlerin Speech to Text teknolojisini kontrollü bir pilot projeden ölçeklenebilir kurumsal bir çözüme dönüştürmesine yardımcı olabilir.
ElevenLabs Speech to Text’i iş süreçlerinize entegre etmeye hazır mısınız? Omtera ile kısa bir görüşme planlayarak ElevenLabs projenizin ilk adımını bugün atın.
ElevenLabs Speech to Text nedir?
ElevenLabs Speech to Text, ses ve video kayıtlarındaki konuşmaları yazılı metne dönüştüren AI tabanlı bir konuşma tanıma çözümüdür. Scribe modelleri çok dilli transkripsiyon, konuşmacı ayrıştırma ve kelime düzeyinde zaman damgası gibi özellikler sunar.
ElevenLabs Scribe kaç dili destekler?
ElevenLabs’in güncel dokümantasyonuna göre Scribe v2 ve Scribe v2 Realtime, 90’dan fazla dilde konuşma tanıma desteği sunar. Destek ve performans düzeyi kullanım senaryosuna göre test edilmelidir.
ElevenLabs Türkçe sesleri metne çevirebilir mi?
Evet. Türkçe, ElevenLabs Speech to Text tarafından desteklenen diller arasındadır. Sonuç kalitesi; ses kaydı, aksan, arka plan gürültüsü ve kullanılan özel terimlerden etkilenebilir.
ElevenLabs canlı konuşmaları yazıya dönüştürebilir mi?
Evet. Scribe v2 Realtime, WebSocket tabanlı API aracılığıyla canlı ses akışlarını düşük gecikmeyle metne dönüştürmek için tasarlanmıştır.
ElevenLabs farklı konuşmacıları ayırabilir mi?
Evet. Speaker diarization özelliği, bir kayıttaki farklı konuşmacıların belirlenmesine ve transkript bölümlerinin konuşmacı etiketleriyle sunulmasına yardımcı olur.
ElevenLabs ile videolara altyazı hazırlanabilir mi?
Evet. Video dosyasındaki konuşma yazıya dönüştürülebilir ve zaman damgaları kullanılarak altyazı veya caption hazırlanabilir. Kamuya açık içeriklerde yayın öncesi manuel kalite kontrol yapılması önerilir.
Speech to Text ile Text to Speech arasındaki fark nedir?
Speech to Text konuşulan sesi yazılı metne dönüştürür. Text to Speech ise yazılı metni yapay zekâ tarafından üretilen sese dönüştürür. İki teknoloji birlikte kullanıldığında voice agent ve konuşmalı uygulamalar oluşturulabilir.
ElevenLabs Speech to Text API’ye entegre edilebilir mi?
Evet. Dosya tabanlı transkripsiyon için HTTP API, gerçek zamanlı transkripsiyon için WebSocket API kullanılabilir. Entegrasyon sırasında API anahtarı güvenli biçimde saklanmalı ve kişisel verilerin işlenmesine yönelik politikalar planlanmalıdır.
Omtera, ElevenLabs kurulumunda nasıl destek sağlar?
Omtera; kullanım senaryosu analizi, pilot tasarımı, API entegrasyonu, veri akışlarının kurulması, güvenlik planlaması, kalite testleri ve ölçeklendirme süreçlerinde işletmelere destek sağlayabilir.
.webp)
