Deşifre Yaptırma Yazılımlarında Türkçe Dil Desteği Sunan Seçenekler

Türkçe; eklemeli yapısı, ünlü uyumu, ünsüz yumuşaması/sertleşmesi, kişi–zaman–kip ekleri, bileşik/kalıplaşmış fiilleri ve konuşmada yoğun biçimbirimsel (morfolojik) varyasyonlarıyla otomatize edilmesi zor bir dildir. Bunun üzerine bölgesel ağızlar, kod geçişi (Türkçe–İngilizce/Almanca/Fransızca karışık konuşma), telaffuzda noktalı “İ/ı” ile noktasız “I/i” ayrımı, yabancı özel adların Türkçe eklerle çekimi (“meeting’i”, “briefing’ten”) ve yazımda apostrof kullanımı (Türkçe özel adlara ek) eklendiğinde, deşifre (transkripsiyon) yazılımlarında Türkçe dil desteği bir “checkbox” olmaktan çıkar, gerçek bir mühendislik ve dilbilim sorunu hâline gelir.

Bu kapsamlı rehber, 2025 itibarıyla Türkçe dil desteği sunan deşifre yazılımlarını; dilbilimsel gereksinimler, teknik mimari, güvenlik ve gizlilik, alan sözlüğü/terim yönetimi, gerçek dünya senaryoları ve kalite metrikleri(WER/CER/DER) üzerinden ayrıntılı biçimde ele alır. Gelişme bölümünde en az on beş başlık altında; kurumsal toplantılardan akademik röportajlara, medya–altyazı üretiminden sağlık ve hukuk kayıtlarına, saha/lab gibi gürültülü ortamlardan çok dilli ekip toplantılarına kadar geniş bir yelpazede uygulanabilir akışlar, örnek olaylar ve kontrol listeleri bulacaksınız. Yazının sonunda, kurum ve bireyler için seçim matrisi ve hızlı başlangıç kılavuzu da yer alacak.

1) Türkçe’nin ASR (Otomatik Konuşma Tanıma) Açısından Zorluk Haritası

• Eklemeli yapı: “yapabileceklerimizdenmişsiniz” tek bir sözcük içinde çoklu morfem barındırır. Sözcük dağarcığı (vocabulary) katlanarak büyür; dil modeli bağlamı güçlü kurmalıdır.

• Ünlü uyumu ve fonetik varyasyon: Telaffuzdaki indirgemeler (örn. “bakıyon” ~ “bakıyorsun”) akustik modelin esnekliğini sınar.

• Noktalı/noktasız İ/i: Özellikle büyük harf dönüşümlerinde (“ınternet” gibi hatalar) metin normalizasyonu kritik.

• Özel ad + ek: “Ankara’ya, CERN’de, Zoom’dan” gibi apostroflu/aposotrofsuz yazım varyantları.

• Kod geçişi: “Sprint’i cumaya çekelim, review’u yarına.” cümlesinde İngilizce kök + Türkçe ek kombinasyonu.

• Ağız ve aksan: Karadeniz, Doğu Anadolu, İç Anadolu ağızları; göçmen Türkçesi (TR–DE/FR/NL etkileri).

2) Kalite Metrikleri: WER/CER/DER ve Türkçe’de Ne Anlama Gelir?

• WER (Word Error Rate): Türkçe’de morfolojik zenginlik nedeniyle bileşik biçimlerde cezalandırıcı olabilir; CER (Character Error Rate) bazı alanlarda daha açıklayıcıdır.

• DER (Diarization Error Rate): Çok konuşmacılı toplantı/röportajlarda kimin konuştuğunu bilmek, alıntı doğruluğu ve sorumluluk takibi için kritiktir.

• Pratik eşikler: Yayınlanacak medya–altyazıda WER ≤ %5 hedeflenirken, iç kullanım notlarında ≤ %10 çoğu durumda yeterlidir. Ancak özel terim yoğunluğu yüksek sektörlerde (sağlık/hukuk/finans) hedef aşağı çekilmelidir.

3) Türkçe İçin Model Mimarisinde Öne Çıkan Yaklaşımlar

• Geniş çok dilli modeller: Türkçe’yi yüksek kaynak dilleriyle birlikte öğrenen encoder–decoder / transducer mimariler; sağlam başlangıç.

• Türkçe’ye özgü ince ayar (fine-tuning): Alan verisi (sağlık, hukuk, medya) ile hedef görevde adaptasyon.

• Sözlük/konstraint tabanlı düzeltme: ASR sonrası morfolojik çözümleyici + özel sözlük + hece/harf dizisi (N-gram) düzeltmesi.

• Varlık tanıma (NER): Şahıs/kurum/ürün adlarını bağlamdan doğru yakalamak için metin akışına NER yerleştirme.

4) Türkçe Desteği Sunan Başlıca Seçenekler: Genel Bakış

Aşağıdaki kategoriler “özellik arketipleri”dir; farklı sağlayıcılar bu kombinasyonların bir kısmını kapsar.

• Açık kaynak/yerel (on-prem) modeller: Whisper ailesi, Vosk, Coqui STT vb. Avantaj: Veri egemenliği, özelleştirme. Gereksinim: BT/ML kaynakları.

• Bulut tabanlı ticari hizmetler: API + web editör + işbirliği (team) özellikleri. Avantaj: Hızlı kurulum, entegrasyonlar. Dikkat: Veri konumu, fiyatlandırma.

• Hibrit hizmetler: Otomatik taslak + insan revizyon opsiyonu; yüksek doğruluk ve SLA.

5) Seçim Matrisi: Senaryo–Öncelik–Önerilen Yaklaşım

6) Türkçe İçin Sözlük ve Terminoloji Yönetimi

• Köken: Şirket, ürün, kişi, yer adları; alan terimleri (kardiyoloji, vergi, yazılım).

• Biçem: Büyük/küçük harf, apostrof kullanımı, kısaltmalar (KDV, EYT, KKM).

• Yönetim: CSV/TBX sözlük; sürüm kontrol; proje/ekip bazlı paylaşımlar.

• Otomasyon: ASR sonrası Find/Replace kuralları ve morfolojik düzeltici (örn. -de/da ayrımı, ki bağlacı).

7) Türkçe Noktalama, Büyük/Küçük Harf ve “İ/ı” Kuralları

• “I/İ” dönüşümleri otomatik normalizasyonda bozulabilir. Ülke–şehir, özel adların doğru baş harfleri (İstanbul, Isparta) kritik.

• Noktalama, okuma hızını artırır; virgül/nokta tahmini iyi olan modeller röportaj akışını daha anlaşılır kılar.

• Yabancı özel ad + Türkçe ek için apostrof: “Google’ın, Zoom’da, CERN’e”.

8) Kod Geçişi ve Yabancı Kökenli Özel Adlara Ekleme

• “Sprint’i kapattık”, “backlog’u toparladık” gibi örneklerde kök dil algısı + Türkçe ek çözümlemesi gerekir.

• Çözüm: Dilde kararsız segmanları işaretlemek (EN/TR etiketi) ve sözlükte kök biçimi saklamak; post-edit aşamasında kurala bağlamak.

9) Gürültülü Ortamlar: Türkçe’de Ön-İşleme Reçetesi

• Band-pass: 120–8000 Hz konuşma bandı;

• Denoise/dereverb: Kafe/saha/atölye ortamı için temel temizlik;

• Kompresyon: Dinamik aralık tutarlılığı;

• Dual mono: Mülakatçı/katılımcı ayrı kanallar → diarization kolaylaşır.
  Ön-işleme, Türkçe telaffuz varyantlarının “anlaşılabilir” kalmasına yardım eder ve WER’i hissedilir azaltır.

10) Konuşmacı Ayrımı (Diarization): Toplantı ve Panelde Türkçe Etiketleme

• Adlandırma: Etik izin varsa “Ayşe”, “Mehmet” gibi gerçek adlar; yoksa “Konuşmacı-1/2”.

• Aksiyon izlenebilirliği: Karar/aksiyon cümleleri konuşmacıya bağlanır.

• Örtüşme yönetimi: Türkçe’de “söz kesme” kültürel olarak yaygın olabilir; diarization modeli overlap koşullarına dayanıklı olmalı.

11) Çıktı Biçimleri ve Türkçe İş Akışları

• DOCX/RTF/Markdown: Yayın/rapor.

• SRT/VTT: Altyazı ve mikro-klip üretimi; CPS/satır sınırlı Türkçe satır kırılışı.

• CSV/JSON: Analitik ve NVivo/Atlas.ti/MAXQDA entegrasyonu.

• Zaman damgası: Her 5–10 sn damga; alıntı doğrulaması kolaylaşır.

12) Güvenlik, Gizlilik ve Mevzuat: KVKK/GDPR, Veri Yerelliği

• DPA (veri işleme sözleşmesi), şifreleme (at-rest/in-transit), rol tabanlı erişim, log.

• Veri yerelliği: TR/EU bölgesi tercihleri; kamu/kritik altyapı kurumlarında on-prem.

• Anonimleştirme/pseudonimizasyon: [KİŞİ-1], [KURUM-A]; Türkçe ekler anonim etiketle uyumlu olmalı (“[KİŞİ-1]’in”).

13) Alanlara Göre Türkçe Spesifik Uygulamalar

• Sağlık: İlaç–doz–sıklık, Latince terimler (“metoprolol 50 mg bid”), Türkçe çekimli kullanımlar; EHR şablonlarıyla uyum.

• Hukuk: Duruşma terimleri, kanun adları, tarih/saat para birimi okuması; yargı etiği.

• Medya: SDH (işitme engelliler için altyazı) [fısıltı], [gürültü artar] etiketleri ve CPS uyumu.

• Eğitim: Sınıf soruları, diyaloğu koruyan diarization; LMS entegrasyonları.

• İş dünyası: Aksiyon/karar yakalama, CRM/Proje yönetimi bağlantıları.

14) Türkçe Yazım ve Stil Rehberi: Otomasyon + Edit

• “de/da” ayrı yazım (bağlaç) vs. “-de/-da” ek;

• “ki” bağlacı ayrı yazım;

• Sayılar ve tarih: 24 saat formatı, gün/ay yazımı;

• Ünvan ve kısaltmalar: Dr., Sn., Ar. Gör., YMM;
  Post-edit sırasında yarı otomatik düzeltme kuralları ile hatalar sistematik azaltılır.

15) Değerlendirme ve Pilot: Türkçe’de “Altın Standart” Yöntemi

• Gold set: 3–5 dakikalık kusursuz insan deşifresi; farklı ağız, gürültü, konu karması.

• Kör kıyas: Araçlar gold set üzerinde WER/CER/DER ile ölçülür.

• Saha doğrulaması: Gerçek kullanımda edit süresi (1 saat ses → kaç dakikada yayına hazır?).

16) Açık Kaynak mı, Ticari mi? Türkçe Özelinde Artılar/Eksiler

• Açık kaynak (örn. Whisper): Türkçe kalitesi güçlü; on-prem kurulum, maliyet kontrolü; ancak bakım/ML bilgi gerektirir.

• Ticari bulut: Kullanım kolaylığı, işbirliği, API ve destek; terim sözlüğü/özel model teklifleri olabilir; veri ve maliyet yönetimi şart.

• Hibrit: Kripto/veri gizliliği yüksek içerikte on-prem; diğerinde bulut.

17) Hız–Maliyet–Doğruluk Optimizasyonu: Türkçe’de Hibrit Tatlı Nokta

• Taslak: ASR ile 1 saat ses → 5–15 dk arası taslak.

• Post-edit: Alan bilgisi olan editörle 45–90 dk.

• Toplam kazanç: Tam manuele göre 2–4× hız; doğru sözlük/ön-işleme ile daha da iyi.

18) Örnek Olay 1 – Kurumsal Toplantı (TR–EN Karma)

• Durum: Ürün yol haritası toplantısı; yoğun kod geçişi, çok konuşmacı.

• Akış: Ön-işleme (denoise) → ASR (Türkçe + EN algı) → diarization → özel sözlük (ürün/müşteri) → aksiyon/karar etiketleri → Jira/Asana push.

• Kazanım: Edit süresi %35 azaldı; “due date” ve “owner” otomatik çıkar.

19) Örnek Olay 2 – Akademik Röportaj (Bölgesel Ağız)

• Durum: Sosyoloji çalışmasında kırsal ağız; yerel sözcükler.

• Akış: Whisper large + pyannote; sözlük (yerel yer adları) + Jefferson notasyonu; NVivo’ya zaman damgalı aktarım.

• Kazanım: Verbatim korundu; analiz süresi 1/3’e indi.

20) Örnek Olay 3 – Medya/Altyazı (SDH)

• Durum: Belgesel; gürültülü saha, müzik ve efekt yoğun.

• Akış: Ön-işleme → ASR taslak → spotting (SRT/VTT) → SDH etiketleri → QC (CPS/satır/overlap) → yayın.

• Kazanım: Teslim döngüsü %40 kısaldı; şikâyet oranı düştü.

21) Uygulama Kontrol Listesi (Türkçe Odaklı)

1. Kayıttan kalite: Mikrofon, ortam, pilot test.

2. Sözlük: Terim, özel ad, marka; TR yazım kuralları.

3. Ön-işleme profili: Denoise, dereverb, band-pass.

4. ASR seçimi: On-prem/bulut/hibrit karar.

5. Diarization: Çok konuşmacı desteği.

6. Post-edit kuralları: de/da, ki, İ/ı; apostrof, sayılar.

7. Gizlilik: KVKK/GDPR, DPA, rol tabanlı erişim.

8. Çıktılar: DOCX + SRT/VTT + JSON/CSV.

9. Analitik entegrasyon: NVivo/Atlas.ti/MAXQDA, BI.

10. KPI’lar: WER/CER/DER, edit süresi, kullanıcı memnuniyeti.

22) Sık Hatalar ve Kaçınma Taktikleri

• Sözlüksel türdeşlik eksikliği: Aynı terim farklı biçimlerde yazılır → Sözlük + Find/Replace şablonları.

• İ/ı bozulmaları: Locale duyarlı normalizasyon; testler.

• Apostrof tutarsızlığı: Özel ad + ek için kural; toplu düzeltme.

• Aşırı güven: Yüksek riskli içerikte (hukuk/sağlık) insan onayı şart.

23) Entegrasyonlar: Türkçe Akışlarında Değer Yaratan Bağlar

• Takvim/görev: Aksiyon → Calendar/Task (Outlook/Google/Jira/Asana).

• CRM/Wiki: Satış/ürün çağrıları → CRM alanlarına işleme; Confluence/Notion’a otomatik özet.

• LMS: Ders kayıtlarından VTT altyazı → Moodle/Canvas/Blackboard.

24) Türkçe’ye Özgü Stil Rehberi Örneği (Kısa)

• Sayı yazımı: 1–9 arası bağlama göre yazıyla; finans/teknikte rakam.

• Yabancı terim: Eğik yazım (italik) veya tırnak; Türkçe karşılığı varsa öncelik.

• Kısaltma ezberi: TDK ve kurum içi stil şablonu.

• Alıntı: [Katılımcı-3, 12:10–12:18] biçiminde zaman damgası.

25) Gelecek Yönelimleri: Türkçe İçin Nereye?

• Anlamsal arama: “Vergi indirimi bölümünü göster” gibi kavramsal sorgular.

• Özetleme/niyet çıkarımı: Otomatik karar ve aksiyon önerileri.

• Duygu/tonlama etiketleme: Medya ve müşteri çağrılarında içgörü.

• Gerçek zamanlı çok dilli altyazı: TR merkezli etkinliklerde simültane erişim.

---

Sonuç

Türkçe dil desteği, deşifre yazılımlarında bir “ek özellik” değil, başarı–başarısızlık çizgisini belirleyen kritik bir etmendir. Dilin eklemeli yapısı, noktalı/noktasız “İ/ı” ayrımı, özel adlara gelen ekler ve kod geçişi vakaları; yalnızca güçlü bir akustik model değil, aynı zamanda dil modeli, sözlük yönetimi, metin normalizasyonu ve edit kurallarıgerektirir. Bu nedenle gerçek dünyada en iyi sonuçlar, hibrit bir yaklaşımla elde edilir:

1. İyi kayıt + ön-işleme,

2. Türkçe’yi gerçekten destekleyen bir ASR,

3. Projeye özgü özel sözlük ve stil rehberi,

4. Konuşmacı ayrımı ve zaman damgalı çıktı,

5. Türkçe yazım/biçem için post-edit otomasyon + insan gözü,

6. Güvenlik ve mevzuata uygunlukla tamamlanan bir entegrasyon mimarisi.

Kurumsal toplantılarda aksiyonları yakalayan, akademik çalışmalarda verbatim doğruluk sağlayan, medya–altyazıda CPS ve SDH kurallarına uyan, sağlık ve hukukta gizliliği önceleyen bir Türkçe akışı; sadece hız ve maliyet avantajı üretmekle kalmaz, kalite ve güvenilirlik çıtasını da yükseltir. Bu rehberdeki seçim matrisi, kontrol listesi ve örnek akışlar, Türkçe odaklı deşifre yatırımlarınızda somut bir yol haritası sunar. Doğru birleşimle, Türkçe konuşulan her ortamda metinleşmiş bilgi bir “yan ürün” değil, stratejik değer hâline gelir.

Günümüzde dijital içerik üretimi, akademik araştırmalar, hukuk ve medya gibi birçok alanda ses ve video kayıtlarının yazılı hale getirilmesi büyük önem taşımaktadır. Deşifre süreci, doğru ve hızlı bir şekilde yapılmadığında zaman kaybına ve bilgi kaymalarına neden olabilir. İşte tam da bu noktada, profesyonel deşifre hizmetimiz devreye giriyor. Alanında uzman ekibimiz, yüksek doğruluk oranıyla ses kayıtlarınızı ve videolarınızı anlaşılır, düzenli ve eksiksiz metinlere dönüştürerek zamandan tasarruf etmenize yardımcı olur.

Hizmetlerimiz, akademik çalışmalardan röportajlara, hukuki belgelerden medya içeriklerine kadar geniş bir yelpazeyi kapsamaktadır. Yapay zeka destekli ve manuel kontrollerle birleştirilen iş akışımız sayesinde, karmaşık terminolojilere sahip içerikleri dahi hatasız bir şekilde deşifre ediyoruz. Ayrıca, dilbilgisi ve noktalama kurallarına özen göstererek okunaklı ve profesyonel metinler oluşturuyoruz. Müşteri gizliliği bizim için en önemli önceliklerden biridir; bu nedenle tüm verileriniz en yüksek güvenlik standartlarına uygun olarak işlenir ve korunur. Eğer ses veya video kayıtlarınızı profesyonel bir şekilde metne dökmek istiyorsanız, ihtiyacınıza en uygun çözümleri sunuyoruz. Hızlı teslimat seçenekleri, uygun fiyatlandırma politikamız ve müşteri memnuniyeti odaklı yaklaşımımızla, en iyi deşifre hizmetini sizlere sunmaya hazırız. Bizimle iletişime geçerek kaliteli ve güvenilir deşifre hizmetimizden hemen faydalanabilirsiniz!