stt ne demek?

Konuşma Tanıma (STT) Hakkında

Konuşma tanıma (Speech-to-Text - STT), diğer adıyla otomatik konuşma tanıma (Automatic Speech Recognition - ASR), insan konuşmasını metne dönüştüren bir teknolojidir. Bu teknoloji, ses dalgalarını analiz ederek, konuşulan kelimeleri ve cümleleri dijital bir metin formatına çevirir.

Nasıl Çalışır?

STT sistemleri genellikle aşağıdaki adımları izler:

1. Ses Girişi: Mikrofondan veya başka bir kaynaktan gelen ses verisi alınır.
2. Özellik Çıkarımı: Ses sinyallerinden, konuşmanın ayırt edici özelliklerini temsil eden akustik özellikler çıkarılır. Bu özellikler genellikle frekans, genlik ve zaman gibi parametreleri içerir.
3. Akustik Model: Çıkarılan akustik özellikler, eğitilmiş bir akustik model ile karşılaştırılır. Bu model, ses birimleri (fonemler) ile akustik özellikler arasındaki ilişkiyi öğrenmiştir.
4. Dil Modeli: Akustik modelin çıktıları, bir dil modeli tarafından değerlendirilir. Dil modeli, kelimelerin ve cümlelerin olasılıksal olarak nasıl bir araya geldiğini belirler. Bu, gramer kurallarını ve kelime sıklıklarını içerir.
5. Metin Çıktısı: Akustik ve dil modellerinin kombinasyonu, en olası metin dizisini tahmin eder ve bu metin çıktı olarak verilir.

Kullanım Alanları:

• Dikte Yazılımı: Konuşarak metin oluşturma. (dikte yazılımı)
• Sanal Asistanlar: Sesli komutları anlama ve yanıtlama. (sanal asistan)
• Çağrı Merkezi Otomasyonu: Müşteri hizmetleri için sesli yanıt sistemleri. (çağrı merkezi)
• Erişilebilirlik: Engelli bireyler için konuşmayı metne çevirme. (erişilebilirlik)
• Transkripsiyon Hizmetleri: Ses kayıtlarını metne dönüştürme. (transkripsiyon)

Zorluklar:

• Gürültü: Arka plan gürültüsü, tanıma doğruluğunu azaltabilir.
• Aksanlar ve Lehçeler: Farklı aksanlar ve lehçeler, modelin performansını etkileyebilir. (aksan) (lehçe)
• Eş Anlamlılık: Aynı seslere sahip farklı kelimelerin (eş sesliler) doğru bir şekilde ayrıştırılması gerekir.
• Hızlı Konuşma: Hızlı konuşma, kelimelerin netliğini azaltabilir.

Teknolojiler:

STT sistemleri, makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmalarını kullanır. Yaygın olarak kullanılan teknolojiler arasında şunlar bulunur:

• Gizli Markov Modelleri (HMM)
• Derin Sinir Ağları (DNN)
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN)
• Dönüştürücüler (Transformers)

Sonuç:

Konuşma tanıma teknolojisi, birçok alanda giderek daha önemli hale gelmektedir. Gelişen algoritmalar ve artan veri miktarları sayesinde, STT sistemlerinin doğruluğu ve performansı sürekli olarak iyileşmektedir.