ir Arapça konuşmadan metne dönüştürme API sistemi, kaydedilen Arapça konuşmayı yazılımınızın arayabileceği, özetleyebileceği ve saklayabileceği Arap alfabesiyle yazılmış metne dönüştürür. Zor olan kısım lehçelerdir: Körfez, Mısır, Şam ve Mağrip konuşmaları Modern Standart Arapçadan farklıdır ve konuşmacılar araya İngilizce kelimeler karıştırır. Kendi ses kaydınız üzerinde kelime hata oranını test ederek seçim yapın. BroadNet Inference API, ses kaydınızı saklamadan, bu lehçelerdeki Arapçayı ses dakikası başına 0,0042 $ karşılığında transkribe eder.
Bilgiler 8 Kasım 2026 tarihinde kaynaklarından kontrol edilmiştir. Araştırma verileri Open Universal Arabic ASR Leaderboard ve ilgili makalesinden, iki dilli Arapça-İngilizce liderlik tablosundan ve her biri metin içinde bağlantılı olan ArzEn, Kazablanka, MASC, SADA ve FLEURS veri seti sayfalarından alınmıştır. Ürün bilgileri broadnet.ai/inference, fiyatlandırma, model, gizlilik ve geliştirici sayfaları ile llms.txt adresinden alınmıştır. Fiyatlar ve sıralamalar değişebilir, bu nedenle satın almadan önce bağlantılı sayfayı kontrol edin.
Bu tablo kılavuzun kısa versiyonudur. Herhangi bir Arapça transkripsiyon hizmetini karşılaştırırken bir kontrol listesi olarak kullanın.
| Neler test edilmeli | Arapça için neden önemlidir | Nasıl test edilir | BroadNet Inference API belgeleri ne içerir? |
|---|---|---|---|
| Diyalekt doğruluğu | Hata oranları, lehçeler ve kayıt koşulları arasında büyük ölçüde değişir | Diyalekt başına 1-3 saatlik kendi ses kaydınız üzerinde WER ve CER | Körfez, Mısır, Şam, Mağrip ve Modern Standart Arapça |
| Yazım ve kod değiştirme (code-switching) | Konuşmacılar İngilizce kelimeler karıştırır; bazı sistemler Latin harflerine geçer | Yanlış alfabeyle yazılan kelimeleri sayın | Arapça model Arap alfabesinde kalır; her zaman language=ar gönderin |
| Sayılar, isimler, kodlar | Tek bir yanlış rakam; bir telefon numarasını, bir tutarı veya bir siparişi bozar | Test setinizdeki her sayıyı ve ismi manuel olarak kontrol edin | Talep üzerine sayılar, tarihler, isimler ve kodlar için ince ayar (fine-tune) |
| Konuşmacılar ve zaman damgaları | Çağrı QA süreci, kimin ne zaman konuştuğunu bilmelidir | Konuşmacı etiketleri ve zamanlar için yanıt formatını kontrol edin | Belgelenmemiş: çıktı JSON veya düz metin olarak Arapça metindir |
| Hız | Toplu işler ve sesli asistanlar farklı hızlara ihtiyaç duyar | Sabit bir dosya setinin uçtan uca süresi | Akış başına 45x gerçek zamanlı ve toplu işlerde 190x, BroadNet ile ölçülür |
| Veri işleme ve bölge | Çağrı merkezi sesleri genellikle kişisel veridir | Saklama bildirimini okuyun ve işlemenin nerede yapıldığını sorun | Sıfır veri saklama; ABD GPU'ları; talep üzerine MENA veya Avrupa |
| Fiyat | Ses saatleri hızla birikir | Gerçek hacminiz üzerinden bir aylık fiyatlandırma | $0,0042 dakika başına (saat başına yaklaşık $0,25); $5 ücretsiz kredi |
Arapça konuşma tanıma neden İngilizceden daha zordur?
Arapça konuşma tanıma daha zordur; çünkü tek bir yazılı standart, birçok konuşma lehçesinin üzerinde yer alır ve yazılı Arapçada genellikle kısa ünlüler belirtilmez. Bir sistemin lehçe seslerini ve kelimelerini duyması, ardından bunları tek bir standardı olmayan bir imla ile yazması gerekir.
Open Universal Arabic ASR Leaderboard makalesinin yazarları üç neden belirtmektedir: zengin morfoloji, lehçe varyasyonu ve yazılı metinde diyakritik işaretlerin eksikliği. Ayrıca, Modern Standart Arapçanın resmi ortamlarda kullanıldığını, bölgesel lehçelerin ise hem telaffuz hem de kelime dağarcığı açısından farklılık gösterdiğini not etmektedirler.
Uygulamada bu durum, bir transkripsiyon sistemi için dört sorun yaratır:
- Diyalekt kelimeleri. Körfez, Mısır veya Fas lehçesini konuşan bir kişi, haber Arapçasında asla görülmeyen günlük kelimeler kullanır.
- Yazım tercihleri. Aynı diyalekt kelimesi birkaç farklı şekilde yazılabilir.
- Kod değiştirme (Code-switching). Konuşmacılar tek bir cümle içinde Arapça ile İngilizce veya Arapça ile Fransızca arasında geçiş yapar.
- Gürültülü ses. Aramalar, sokak kayıtları ve sesli notlar, stüdyo konuşmalarına göre çok daha zordur.
Rakamlar aradaki farkı gösteriyor. 8 Kasım 2026 tarihinde kontrol edilen Open Universal Arabic ASR Leaderboard üzerinde, en iyi sistem Common Voice test setinde yaklaşık %5 WER puan almıştır. 10 diyalekt içeren bir Suudi test seti olan SADA üzerindeki en iyi puan ise yaklaşık %29 olmuştur. Tüm 39 sistem genelinde, SADA puanları %89'a kadar çıkmıştır.
Ses kaydınız hangi Arapça lehçelerini içeriyor?
Müşterilerinizin fiilen konuştuğu diyalektleri listeleyerek başlayın, ardından test setinizin her birini kapsadığından emin olun.
Çoğu alıcının bu grupların bir karışımına ihtiyacı vardır:
- Körfez (Haleci): Suudi Arabistan, BAE, Katar, Kuveyt, Bahreyn ve Umman; Suudi Arabistan içinde güçlü bölgesel varyantlar mevcuttur.
- Mısır: Mısır ve bölgesel film ile TV'de yaygın olarak duyulan lehçe.
- Levanten: Lübnan, Ürdün ve Filistin.
- Irak: Bazı servislerin ayrı olarak listelemediği belirgin bir grup.
- Mağrip: Fas, Cezayir ve Tunus; birçok Fransızca ödünç kelime içerir.
- Modern Standart Arapça: Haberler, konuşmalar, resmi duyurular ve okunan metinler.
Casablanca veri seti; Emirlik, Mısır, Ürdün, Fas ve Cezayir dahil olmak üzere 8 lehçede deşifre edilmiş konuşmaları ve kod değiştirme (code-switching) etiketlerini toplar. ArzEn korpusu, 38 iki dilli konuşmacıdan gelen 12 saatlik kendiliğinden oluşmuş Mısır Arapçası-İngilizce kod değiştirilmiş konuşma içerir.
Kod değiştirme (code-switching), güçlü sistemler için bile zorlu olmaya devam ediyor. Kamu açık iki dilli Arapça-İngilizce liderlik tablosunda, önde gelen sistemler ArzEn'ün karışık Mısır Arapçası ve İngilizce konuşmaları üzerinde yaklaşık %30 WER puan aldı. Aynı sistemler, FLEURS üzerinden okunan Arapça konuşmalar üzerinde yaklaşık %6 puan aldı. Eğer arayan kişiler dilleri karıştırıyorsa, bu konuşmaları testinize dahil edin.
Arapça transkripsiyon doğruluğunu nasıl ölçersiniz?
Kendi kayıtlarınızdan oluşan bir örneklem üzerinde, insan tarafından kontrol edilmiş bir referans transkript kullanarak kelime hata oranını (WER) ve karakter hata oranını (CER) ölçün. Kamu açık liderlik tabloları yalnızca kısa bir liste oluşturmanıza yardımcı olur.
WER, bir sistemin değiştirdiği, sildiği veya eklediği kelimelerin sayısının referanstaki kelime sayısına bölünmesiyle hesaplanır. CER de aynısını karakter düzeyinde yapar. CER, Arapça için kullanışlıdır; çünkü hamza gibi küçük bir yazım farkı, WER'de tamamen yanlış bir kelime olarak sayılırken CER'de yalnızca bir yanlış karakter olarak sayılır.
Bu adımları izleyin:
- Her lehçe için 1 ila 3 saatlik gerçek ses kaydı toplayın: üretim aşamasında göndereceğiniz kalitede aramalar, sesli notlar veya medya dosyaları.
- Anadili Arapça olan kişilerin Arapça alfabesiyle bir referans transkript yazmasını sağlayın. Başlamadan önce yazım kuralları üzerinde anlaşın.
- Puanlama yapmadan önce her iki metni de aynı şekilde normalize edin. Liderlik tablosu makalesi, noktalama işaretlerini ve diyakritik işaretleri kaldırır, hamza ve madda biçimlerini normalize eder ve Doğu Arap rakamlarını Batı rakamlarına dönüştürür.
- Her bir sistemi aynı dosyalarda ve aynı ayarlarla değerlendirin; sadece tek bir ortalama değil, her lehçe için WER ve CER değerlerini raporlayın.
- Sayıları, isimleri ve ürün kodlarını manuel olarak kontrol edin. Düşük bir WER değeri, on küçük hatadan daha önemli olan yanlış bir rakamı gizleyebilir.
- Testi birkaç ayda bir tekrarlayın. Yeni modeller sıkça ortaya çıkar ve liderlik tablosu sıralamaları değişir.
Yayımlanan bir rakamın arkasındaki koşulları her zaman not edin. Liderlik tablosu, 700'den fazla YouTube kanalından yaklaşık 1.000 saatlik konuşma içeren MASC gibi çok lehçeli test setlerini ve SADA kullanır. Temiz okuma konuşması üzerindeki bir puan, gürültülü bir arama hakkında çok az şey söyler.
Doğruluk dışında başka neleri kontrol etmelisiniz?
Çıktının neleri içerdiğini, ne kadar hızlı ulaştığını, hangi dosya formatlarının kabul edildiğini ve sesin nerede işlendiğini kontrol edin. Bu ayrıntılar, bir transkripsiyonun iş akışınıza uygun olup olmadığına karar verir.
- Konuşmacı etiketleri (diarization). Çağrı kalitesi incelemeleri, kimin ne dediğini bilmeye ihtiyaç duyar. Eğer bir servis konuşmacıları etiketlemiyorsa, çağrıları temsilci ve müşteri ayrı kanallarda olacak şekilde stereo olarak kaydedin ve ardından her kanalı transkribe edin.
- Zaman damgaları. Medya altyazıları ve ses arama işlemleri için kelime veya segment zamanlarına ihtiyaç duyulur. Geliştirme yapmadan önce yanıt formatını kontrol edin.
- Toplu veya canlı. Gece boyu süren çağrı analizleri için throughput (işlem hacmi) gerekir. Canlı bir sesli asistan ise hızlı yanıtlar bekler.
- Dosya formatları ve boyutu. Kabul edilen formatları ve maksimum dosya boyutunu kontrol edin; uzun kayıtları bölmeyi planlayın.
- Veri saklama (Data retention). Ses kayıtlarının veya transkriptlerin saklanıp saklanmadığını, günlüğe kaydedilip kaydedilmediğini veya eğitim için kullanılıp kullanılmadığını sorun ve yanıtı yazılı olarak alın.
- İşleme bölgesi. Birçok banka, hükümet ve sağlık kuruluşu verileri belirli bir ülke veya bölgede tutmak zorundadır. Hangi kuralların geçerli olduğunu hukuk ekibinize danışın.
Arapça konuşmadan metne dönüştürme (speech to text) nerelerde avantaj sağlar?
Arapça transkripsiyon, insanların yazmaktan ziyade daha çok konuştuğu her yerde avantaj sağlar: çağrı merkezleri, medya arşivleri ve sesli mesajlar. Her durumda transkript; arayabileceğiniz, kontrol edebileceğiniz ve diğer araçlara aktarabileceğiniz bir veriye dönüşür.
- Çağrı merkezi kalite güvencesi (QA). Küçük bir örneklem yerine her çağrıyı transkribe edin. Şikayet kelimelerini arayın ve temsilcilerin gerekli beyanları okuduğunu kontrol edin.
- Medya ve arşivler. Röportajları, podcast'leri ve yayınları aranabilir hale getirin.
- WhatsApp sesli notlar. Müşteriler yazmak yerine sıklıkla sesli notlar gönderir. Bunların yazıya dökülmesi, bir destek ekibinin veya bir yapay zeka ajanının notları okumasına, yönlendirmesine ve yanıtlamasına olanak tanır.
- Sesli ajanlar. Bir yapay zeka ajanı, telefon numarasını, tutarı veya tarihi ancak doğru bir şekilde duyarsa doğru şekilde hareket edebilir.
Yazıya dökülen metinler üzerine yapay zeka ajanları planlıyorsanız, kurumsal ajan tabanlı yapay zeka platformu ve konaklama, perakende ve sağlık sektörü için anahtar teslim yapay zeka ajanları hakkındaki kılavuzlarımızı okuyun.
BroadNet Inference API Arapçayı nasıl yazıya döküyor?
BroadNet Inference API, BroadNet tarafından işletilen GPU'lar üzerinde konuşma, belge ve sohbet modellerini çalıştıran bir API'dir. Arapça ses için, Arapça modeli ve language=ar ile birlikte bir dosyayı transkripsiyon uç noktasına gönderirsiniz ve karşılığında Arap alfabesiyle yazılmış metin alırsınız. Yaygın chat-completions ve audio-transcriptions istek formatını kullanır, bu nedenle temel URL'yi değiştirdiğinizde mevcut istemci kütüphaneleri çalışır.
Bu bilgiler BroadNet.AI'un kendi sayfalarından alınmıştır.
- Diyalektler. Inference API sayfası uyarınca Arapça modeli; Körfez, Mısır, Levant, Mağrip ve Modern Standart Arapçayı kapsamaktadır.
- Arap alfabesi. Site, çok dilli modelin karışık konuşmalarda İngilizceye kayabileceğini, ancak Arapça modelin Arap alfabesinde kaldığını belirtmektedir. Arapça için Arapça modelini önermektedir.
- Model. Arapça modeli, Apache-2.0 lisansı altında BroadNet donanımı üzerinde sunulan, 2 milyar parametreli açık ağırlıklı bir modeldir.
- Ölçülen doğruluk. BroadNet'in kendi kıyaslama testinde (benchmark), model gerçek lehçe konuşmalarında (MASC) 21,1 WER, Körfez, Mısır ve Şam setinde 23,4 ve temiz okuma konuşmalarında (FLEURS Arapça) 3,8 puan almıştır.
- Genel sıralama. 8 Kasım 2026 tarihinde Open Universal Arabic ASR Leaderboard, aynı temel modeli 39 sistem arasında ortalama %24,19 WER ile 4. sırada listelemiştir.
- Hız. BroadNet, akış başına gerçek zamanın 45 katını ve istekleri paralel olarak gönderdiğinizde yaklaşık 190 katını raporlamaktadır.
- Talep üzerine ince ayar (Fine-tune). Gerçek arama sesleri üzerinde eğitilen bir BroadNet ince ayarı; telefon hatları ve gürültülü sesli notlar üzerindeki telefon numaralarını, tutarları, tarihleri, sipariş kodlarını ve isimleri hedefler. Özel bir model kimliği (ID) olarak verilir ve kendi kayıtlarınız üzerinde daha fazla optimize edilebilir.
- Sohbet ve belgeler. Aynı API, Arapça ve İngilizce belgeleri okuyan ve JSON alanlarını döndüren Gemma 4 VL 26B dahil olmak üzere görme-dil modellerine hizmet verir.
Veriler konusunda veri işleme beyanı; istemlerin (prompt), seslerin, görüntülerin ve transkriptlerin tek bir istek için bellekte tutulduğunu ve ardından silindiğini belirtmektedir. İçerik kaydedilmez veya eğitim için kullanılmaz ve otomatik bir denetim bu yapılandırmayı her saat başı kontrol eder. BroadNet yalnızca zamanlama, token sayıları ve maliyet gibi içerik barındırmayan kayıtları tutar. İşleme, Amerika Birleşik Devletleri'nde BroadNet tarafından işletilen donanımlar üzerinde gerçekleşir ve talep üzerine MENA veya Avrupa'da bölgesel işleme imkanı mevcuttur.
Daha büyük veya düzenlemeye tabi iş yükleri için özel bir uç nokta (endpoint); size ayrılmış bir GPU veya düğüm (node), seçtiğiniz modeli (Arapça ince ayarlar dahil), kendi anahtarınızı ve limitlerinizi ve ihtiyacınız olan bölgeyi sağlar.
BroadNet üzerinde Arapça transkripsiyon maliyeti nedir?
Genel Arapça modelinin maliyeti ses dakikası başına 0,0042 $ olup, bu da saat başına yaklaşık 0,25 $ eder. Yeni hesaplar, kart gerektirmeyen ve 30 gün boyunca geçerli olan 5 $ tutarında ücretsiz kredi alır; fiyatlandırma sayfası bu kredinin yaklaşık 19 saatlik Arapça konuşma metne dönüştürme (speech to text) hizmetini karşıladığını belirtmektedir.
| Seçenek | Fiyat (USD) | Kullanılabilirlik |
|---|---|---|
| Arapça transkripsiyon modeli | Ses dakikası başına 0,0042 $ | Canlı, genel model kimliği |
| Arapça model, aramalar için BroadNet ince ayarlı | Ses dakikası başına $0,005 | Talep üzerine, özel model kimliği |
| Çok dilli transkripsiyon (14 dil) | Ses dakikası başına $0,002 | Canlı, genel model kimliği |
| Gemma 4 VL 26B (sohbet, görseller, belgeler) | 1M token başına $0,10 girdi / $0,22 çıktı | Canlı, genel model kimliği |
| Saatlik anahtar (Yalnızca Gemma 4) | $0,50 bir saatlik anahtar başına | Canlı, API tarafından oluşturuldu |
| Özel uç nokta | Trafiğinize göre tekliflendirilir | Talep üzerine |
Örneğin, ayda 10.000 dakikalık Arapça arama, yayınlanan tarifeyle genel Arapça modelinde 42 $ tutacaktır. Hacim ve ayrılmış kapasite fiyatlandırması talep üzerine mevcuttur.
BroadNet Inference API'in yapmadığı şeyler
API dosya tabanlı bir deşifre ve model sunum hizmetidir ve alıcıların beklediği bazı özellikler belgelenmemiştir.
- Belgelenmiş konuşmacı etiketleri veya zaman damgaları bulunmamaktadır. Model sayfaları çıktıyı JSON veya düz metin formatında Arap alfabesiyle yazılmış metin olarak tanımlar.
- Belgelenmiş canlı akış deşifresi bulunmamaktadır. Her istek için bir ses dosyası yüklersiniz. Akış (streaming), ses için değil, sohbet için belgelenmiştir.
- Diyalekt listesi. Irak Arapçası ve diğer bölgesel varyantlar sitede ayrı ayrı adlandırılmamıştır. Bunları kendi ses dosyalarınızla test edin.
- Formatlar ve boyut. Geliştirici referans dokümanları, maksimum dosya boyutu 26.214.400 bayt (25 MiB) olan WAV ve MP3 formatlarını belirtir. Model sayfası ayrıca M4A, OGG ve FLAC formatlarını da listeler ancak referans dokümanı, diğer kapsayıcıların doğrudan API için henüz belgelenmediğini belirtmektedir. Güvenli tarafta kalmak için WhatsApp sesli notlarını WAV veya MP3 formatına dönüştürün.
- Varsayılan bölge. Standart işleme Amerika Birleşik Devletleri'nde gerçekleştirilir. Bölgesel işleme için talep oluşturulması gerekir.
- Limitler. Kullandıkça öde anahtarı dakikada 30 isteğe ve aynı anda 4 isteğe izin verir; bir hesap en fazla 10 canlı anahtar barındırabilir.
- İnce ayar (fine-tune) erişimi. Çağrılara göre optimize edilmiş Arapça model self-serve değildir. Ses örneğinizle birlikte talepte bulunmanız gerekir.
Nasıl başlanır?
Hesap oluşturmadan önce Arapça modeli kendi sesinizle deneyebilirsiniz.
- Ses oyun alanını açın. Bir dakikaya kadar konuşma kaydedin veya bir ses notası yükleyin. Kayıt veya kart gerekmez.
- inference.broadnet.ai adresinde Google veya e-posta ile giriş bağlantısı kullanarak bir hesap oluşturun. 5 $ tutarındaki kredi, kart gerekmeden eklenir.
- Hesabınızda bir API anahtarı oluşturun. Anahtarın başka hiçbir yerden kullanılmasını engellemek için sunucu IP adreslerinizi ekleyin.
- Geliştirici referansını takip edin: temel URL değerini https://inference.broadnet.ai/v1 olarak ayarlayın ve yaygın chat-completions formatını destekleyen herhangi bir istemci kütüphanesi kullanın.
- Her dosyayı Arapça model kimliği ve language=ar ile birlikte /v1/audio/transcriptions adresine gönderin. language=ar olmadan model, Arapçayı Latin harfleriyle yazabilir.
- WER ve CER testlerinizi lehçe başına çalıştırın, ardından ihtiyaç duyarsanız görüşmeye göre optimize edilmiş modeli veya özel bir uç noktayı (endpoint) talep edin.
BroadNet.AI, BroadNet Group markalarından biridir. Transkripsiyon üzerine ajan dağıtımları için BroadNet AI sayfasına ve BroadNet.AI'ın 14 pazardaki Arapça lehçe varyasyonları hakkındaki notlarına göz atın.
Bugün kendi sesinizle deneyin. BroadNet Inference API sayfasını açın, müşterilerinizin lehçesiyle bir sesli not kaydedin ve transkripsiyonu saniyeler içinde okuyun. Ardından, gerçek görüşmelerinizin yaklaşık 19 saatini test etmek için 5 $ tutarındaki ücretsiz krediyi kullanın. Tüm platformu karşılaştırmak için BroadNet.AI adresini ziyaret edin.
Sıkça sorulan sorular
En iyi Arapça konuşmadan metne API hangisidir?
En iyi Arapça konuşmadan metne API, kendi seslerinizde, kendi lehçelerinizde ve sürdürülebilir bir fiyata, en düşük hata oranıyla sonuç veren modeldir. Genel liderlik tabloları sık sık değişir, bu nedenle bunları yalnızca kısa bir liste oluşturmak için kullanın. Ardından, aynı kayıtlar üzerinde 2 veya 3 servisi test edin. BroadNet Inference API, bu tür testler için ücretsiz bir tarayıcı demosu ve 5 $ kredi sunmaktadır.
Konuşma tanıma Arapça lehçelerini anlayabilir mi?
Evet, modern konuşma tanıma modelleri başlıca Arapça lehçelerini transkribe edebilir ancak doğruluk oranı lehçeye ve kayıt kalitesine göre büyük ölçüde değişir. Genel kıyaslamalar (benchmarks), Suudi lehçesiyle yapılan konuşmalarda, okunan konuşmalara göre çok daha yüksek hata oranları göstermektedir. Körfez, Mısır, Şam ve Mağrip Arapçası artık yaygın olarak desteklenmektedir. Daha küçük bölgesel varyasyonlar test edilmeye veya ince ayar yapılmış (fine-tuned) bir modele ihtiyaç duyabilir.
Arapça konuşmadan metne dönüştürme ne kadar doğru?
Doğruluk oranı ses kaydına bağlıdır. Net okuma yapılan konuşmalarda, güçlü sistemler tek haneli kelime hata oranlarına ulaşabilir. Gürültülü aramalarda ve lehçe içeren konuşmalarda, lider sistemler için bile %20 ile %30 veya daha yüksek hata oranları yaygındır. Kendi kayıtlarınız üzerinde WER ve CER değerlerini ölçün; sayıları ve isimleri manuel olarak kontrol edin.
WhatsApp Arapça sesli notlarını nasıl yazıya dökebilirim?
Sesli not dosyasını dışa aktarın veya alın, WAV veya MP3 formatına dönüştürün ve dili Arapça olarak ayarlanmış bir Arapça transkripsiyon API sistemine gönderin. Metnin arama ve yönlendirme için kullanılabilmesi amacıyla Arapça alfabesini koruyan bir model kullanın. BroadNet Inference API üzerinde her dosya 25 MiB boyutuna kadar olabilir ve istek sonrasında ses kaydı saklanmaz.
Arapça konuşmadan metne dönüştürme, İngilizce ile karışık Arapçayı işleyebilir mi?
Birçok sistem bunu yapabilir ancak Arapça ve İngilizce karışık konuşmalar hâlâ en zor vakalardan biridir. Kamu açık iki dilli bir liderlik tablosunda, lider sistemler kod değiştirme (code-switching) içeren Mısır Arapçası ve İngilizce karışımında yaklaşık %30 WER puan almıştır. Testlerinize karışık konuşmaları da dahil edin ve Arapça kelimelerin Arapça alfabesinde kaldığından emin olun.
BroadNet Inference API kullandığımda ses kaydım saklanıyor mu?
Hayır. BroadNet.AI; sesin, istemlerin (prompts) ve transkriptlerin tek bir istek için bellekte tutulduğunu ve ardından silindiğini belirtmektedir. İçerik günlüğe kaydedilmez veya eğitim için kullanılmaz; otomatik bir denetim bunu her saat başı kontrol eder. BroadNet yalnızca zamanlama, token sayıları ve maliyet gibi içerik barındırmayan kayıtları tutar. İşleme işlemleri Amerika Birleşik Devletleri'nde yapılmaktadır; talep edilmesi durumunda MENA veya Avrupa seçenekleri mevcuttur.
BroadNet üzerinde Arapça konuşmadan metne dönüştürme maliyeti ne kadardır?
Genel Arapça transkripsiyon modelinin maliyeti, ses dakikası başına 0,0042 $ olup saat başına yaklaşık 0,25 $'dır. Çağrı sesleri üzerinde eğitilmiş ince ayarlı (fine-tune) modelin maliyeti dakika başına 0,005 $ olup talep üzerine sunulmaktadır. Yeni hesaplar, kart gerektirmeyen ve 30 gün boyunca geçerli olan, yaklaşık 19 saatlik Arapça ses kaydını kapsayan 5 $ tutarında ücretsiz kredi kazanır.