SpeechRecognition
Muhtemelen en popüler Python konuşma tanıma kütüphanesi olan SpeechRecognition, birden fazla konuşmadan metne API’sini destekler. Google Cloud Speech, Microsoft Bing Voice Recognition ve IBM Speech to Text gibi büyük sağlayıcıların sunduğu çeşitli API’leri tek bir çatı altında toplayan bir sarmalayıcı görevi görür.
Bu kütüphane son derece esnektir ve hem gerçek zamanlı hem de ses dosyalarındaki konuşmaları yazıya dökmenizi sağlar. Yeni başlayanlar için kapsamlı dokümantasyonu ve sade API’siyle ideal bir başlangıç noktası sunar.
DeepSpeech
Mozilla tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir konuşma tanıma kütüphanesi olan DeepSpeech, TensorFlow gibi derin öğrenme teknolojileri üzerine kuruludur. İnsan beyninin çalışma biçiminden ilham alan sinir ağları sayesinde sesi metne dönüştürür. DeepSpeech, hem CPU hem de GPU için optimize edilmiştir ve Raspberry Pi gibi görece zayıf cihazlarda bile verimli şekilde çalışır.
İngilizcenin farklı aksan ve lehçelerini, hatta Çince gibi başka dilleri de işleyebilmesi sayesinde uluslararası uygulamalar için güçlü bir seçenektir.
Kaldi
Kaldi yalnızca bir konuşma tanıma aracı değil; insan dili verisiyle çalışmak için kapsamlı bir araç takımını bir araya getiren gelişmiş bir platformdur. Araştırma camiasında yaygın olarak kullanılan Kaldi, lineer cebir işlemleri ve sonlu durum dönüştürücüleri gibi ileri seviye özellikleri destekler. Özellikle, gizli Markov modelleri (HMM) ve sinir ağları dâhil olmak üzere akustik modelleme ile deney yapmak isteyen geliştiriciler için son derece uygundur.
Kaldi'nin mimarisi oldukça modülerdir ve ileri seviyedeki kullanıcılara konuşma tanıma motorunu ihtiyaçlarına göre özelleştirme olanağı tanır.
AssemblyAI
AssemblyAI, geleneksel bir kütüphane olmaktan çok, güçlü derin öğrenme tabanlı konuşmadan metne yetenekleri sunan bir API'dir. Gerçek zamanlı deşifre, çoklu konuşmacı algılama ve duygu analizi gibi geniş bir özellik yelpazesine sahiptir.
Bu sayede, kapsamlı veri kümeleri yönetmek veya karmaşık makine öğrenimi modelleriyle uğraşmadan gelişmiş konuşma tanıma özelliklerini uygulamalarına entegre etmek isteyen geliştiriciler için son derece cazip bir çözümdür.
CMU Sphinx (PocketSphinx)
CMU Sphinx, diğer adıyla PocketSphinx, var olan en eski açık kaynaklı konuşma tanıma sistemlerinden biridir. Düşük işlem gücü gerektirdiği için özellikle mobil ve gömülü cihazlar için oldukça elverişlidir.
Her ne kadar modern derin öğrenme modelleri kadar yüksek doğruluk sunmasa da çevrimdışı çalışabilmesi ve farklı platformlarda (Windows, Linux, Android dâhil) sunduğu esneklik sayesinde internet erişiminin sınırlı olduğu uygulamalar için son derece değerlidir.
Wav2Letter
Facebook’un yapay zeka araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen Wav2Letter, uçtan uca otomatik konuşma tanıma (ASR) sistemleri için tasarlanmış bir diğer açık kaynaklı kütüphanedir. Basit ama etkili bir evrişimli sinir ağı (CNN) mimarisi üzerine kuruludur ve büyük veri kümelerinde GPU ile eğitilebilir.
Kütüphane özellikle eğitim ve çıkarım (inference) aşamalarında sunduğu hız ve verimlilikle bilinir ve yüksek performanslı hesaplama kaynaklarına erişimi olan geliştiriciler için uygundur.
Vosk
Vosk, birden fazla dili destekleyen ve Android, iOS hatta Raspberry Pi gibi pek çok platformda çalışabilen taşınabilir bir konuşma tanıma aracı sunar. Hem gerçek zamanlı sesleri hem de önceden kaydedilmiş kayıtları işleyebilmesiyle, mobil uygulamalar ve IoT cihazları için oldukça esnek bir çözümdür.
Bu kütüphanelerin her birinin kendine özgü güçlü yanları vardır ve farklı proje türleri için öne çıkar. Örneğin, Windows üzerinde çalışan bir uygulamada gerçek zamanlı deşifreye ihtiyaç duyuyorsanız SpeechRecognition veya AssemblyAI işinizi görebilir. Daha geniş kapsamlı makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemleri içeren bir projede çalışıyorsanız, DeepSpeech veya Wav2Letter gibi kütüphaneler daha gelişmiş yetenekler sunabilir.
Yeni başlayanlar için bu kütüphanelerin GitHub üzerindeki dokümantasyonlarında ve eğitim materyallerinde genellikle adım adım rehberler ve örnek projeler bulunur. Bunları takip ederek, kendi konuşma tanıma iş akışlarınızı kısa sürede kurup çalıştırabilirsiniz.
İster bir veri bilimci, ister bilgisayar mühendisliği öğrencisi, ister uygulamanıza konuşmadan metne dönüşüm yeteneği eklemek isteyen bir geliştirici olun, Python ekosistemi farklı ihtiyaç ve deneyim seviyelerine hitap eden pek çok kütüphane ve API sunar. Bu araçlardan birini deneyerek, konuşmayı anlamlı içgörülere dönüştürmeye hemen başlayabilirsiniz!
Speechify Konuşmadan Metne API'sini Deneyin
Speechify Konuşmadan Metne API'si, yazılı metni konuşmaya dönüştürmek için tasarlanmış; çok çeşitli uygulamalarda erişilebilirliği ve kullanıcı deneyimini iyileştiren güçlü bir araçtır. Gelişmiş konuşma sentezi teknolojisinden yararlanarak doğal, insan sesine yakın ve çok dilli okuma imkânı sunar ve uygulamalarına, web sitelerine ya da e-öğrenme platformlarına sesli okuma özellikleri eklemek isteyen geliştiriciler için ideal bir çözümdür.
Kullanımı kolay API’si sayesinde Speechify, sorunsuz entegrasyon ve geniş özelleştirme seçenekleri sunar; görme engelliler için okuma desteğinden etkileşimli sesli yanıt sistemlerine kadar uzanan geniş bir yelpazede kullanılabilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Python'da konuşma tanıma için en iyi kütüphane çoğunlukla SpeechRecognition olarak kabul edilir. recognize_google gibi çeşitli STT API'lerini destekler ve farklı programlama dilleri ile platformlarla uyumlu şekilde çalışır.
gTTS (Google Text-to-Speech), İngilizce ve Fransızca gibi dillerde metni konuşmaya çeviren, Google’ın güvenilir algoritmalarını kullanan popüler bir Python TTS kütüphanesidir.
Evet, Python; SpeechRecognition ve PyAudio gibi kapsamlı kütüphaneleri, güçlü NLP araçları ve aktif veri bilimi topluluğu sayesinde konuşma tanıma için mükemmel bir tercihtir ve hem geliştiriciler hem de araştırmacılar tarafından yaygın olarak kullanılır.
Python’da konuşma tanıma gerçekleştirmek için SpeechRecognition kütüphanesinden yararlanabilirsiniz. Pip ile kurup içe aktardıktan sonra, Google’ın güçlü dil modelleri ve algoritmalarını kullanan recognize_google fonksiyonuyla WAV ses dosyalarını metne dönüştürebilirsiniz.
