Konuşmacı Diarizasyonu Nedir?

Konuşmacı diarizasyonu, bir ses veya video kaydında farklı konuşmacıları otomatik olarak tespit etme ve etiketleme işlemidir. “Diarizasyon” terimi “günlük”ten gelir - kimin ne zaman konuştuğunun kaydını oluşturma.

Birden fazla kişinin bulunduğu bir konuşmayı, podcast’i, röportajı veya toplantıyı yazıya döktüğünüzde, diarizasyon şu kritik soruyu yanıtlar: “Kim ne dedi?”

Diarizasyon olmadan:

Bugünkü podcast'e hoş geldiniz. Beni ağırladığınız için teşekkürler. Arka planınızla başlayalım. 15 yıl önce teknoloji alanında çalışmaya başladım...

Diarizasyon ile:

[Konuşmacı 1]: Bugünkü podcast'e hoş geldiniz.
[Konuşmacı 2]: Beni ağırladığınız için teşekkürler.
[Konuşmacı 1]: Arka planınızla başlayalım.
[Konuşmacı 2]: 15 yıl önce teknoloji alanında çalışmaya başladım...

Daha da iyisi, adlandırılmış konuşmacılarla:

[John Smith]: Bugünkü podcast'e hoş geldiniz.
[Sarah Johnson]: Beni ağırladığınız için teşekkürler.
[John Smith]: Arka planınızla başlayalım.
[Sarah Johnson]: 15 yıl önce teknoloji alanında çalışmaya başladım...

Konuşmacı Diarizasyonu Neden Önemli?

Konuşmacı tanımlaması, ham transkriptleri düzenli, kullanılabilir belgelere dönüştürür:

Temel faydalar:

• Net atıf: Kimin ne söylediğini tam olarak bilin
• Daha iyi anlama: Konuşmaları kolayca takip edin
• Kolay alıntı: Belirli kişinin ifadelerini çıkarın
• Toplantı tutanakları: Kararları ve eylem maddelerini atfedin
• Röportaj analizi: Soru-cevapları konuşmacıya göre düzenleyin
• Podcast prodüksiyonu: Sunucu/konuk etiketleriyle gösteri notları oluşturun
• Araştırma: Bireysel konuşmacı katkılarını analiz edin

Kullanım alanları:

• İş toplantıları (kimin hangi kararı verdiğini takip edin)
• Röportajlar (röportaj yapanı röportaj yapılan kişiden ayırın)
• Podcast’ler (sunucuya karşı konuk tanımlaması)
• Odak grupları (bireysel katılımcı takibi)
• Yasal ifadeler (avukata karşı tanık)
• Müşteri aramaları (temsilciye karşı müşteri)
• Konferans panelleri (sahnede birden fazla konuşmacı)

Konuşmacı Diarizasyonu Nasıl Çalışır (Bilim)

ScreenApp, konuşmacıları tespit etmek ve ayırmak için gelişmiş yapay zeka kullanır:

Adım 1: Ses Özelliği Çıkarımı

Yapay zeka, her segment için ses özelliklerini analiz eder:

• Perde: Sesin temel frekansı
• Ton: Ses kalitesi ve tını
• Kadans: Konuşma ritmi ve hızı
• Enerji: Ses yüksekliği ve vurgu kalıpları
• Formantlar: Vokal yolu rezonans frekansları

Bu özellikler, her konuşmacı için benzersiz bir “ses parmak izi” oluşturur.

Adım 2: Konuşmacı Kümelenmesi

Yapay zeka, benzer ses segmentlerini gruplandırır:

1. Tüm kayıt boyunca ses özelliklerini analiz eder
2. Benzer seslerin farklı kümelerini tanımlar
3. Her kümeye bir konuşmacı etiketi atar (Konuşmacı 1, Konuşmacı 2, vb.)
4. Segmentler, ses benzerliğine göre konuşmacıya göre gruplandırılır

Kümelenme nasıl çalışır:

• Yapay zeka, ses değişikliklerini algılar (farklı perde, ton vb.)
• Farklı zaman damgalarındaki benzer sesler bir araya getirilir
• Her küme bir konuşmacı olur
• Kümeler sırayla numaralandırılır (Konuşmacı 1, 2, 3…)

Adım 3: Segment Ataması

Her konuşma segmenti bir konuşmacıya atanır:

1. Yapay zeka bir konuşmacının nerede durduğunu ve diğerinin nerede başladığını belirler
2. Her segment bir konuşmacı etiketi alır
3. Zaman damgaları, her konuşmacının ne zaman konuştuğunu işaretler
4. Transkript, konuşmacıya göre düzenlenmiş olarak görüntülenir

Doğruluk faktörleri:

• Net, belirgin sesler: %90-95 doğruluk
• Benzer sesli konuşmacılar: %75-85 doğruluk
• Çakışan konuşma: %60-75 doğruluk
• Arka plan gürültüsü: Doğruluğu %10-20 azaltır

Adım 4: Yapay Zeka Konuşmacı Adı Önerileri (İsteğe Bağlı)

Bazı içerik türleri için yapay zeka konuşmacı adları önerebilir:

1. Konuşma bağlamını analiz eder
2. Konuşmacı tanıtımlarını arar (“Merhaba, ben John…”)
3. Rol kalıplarını algılar (röportaj yapan vs röportaj yapılan)
4. Bağlam ipuçlarına göre isimler önerir

Önerileri kabul edebilir veya adları manuel olarak atayabilirsiniz.

Adım Adım: Konuşmacı Ayrıştırmayı Kullanma

Adım 1: Çoklu Konuşmacılı Ses/Video Yükleyin

1. ScreenApp adresine gidin
2. **“Yükle”**ye tıklayın veya dosyanızı sürükleyip bırakın
3. Alternatif olarak, toplantı kayıtları için **“URL’den İçe Aktar”**ı kullanın
4. Yüklemenin tamamlanmasını bekleyin

Ayrıştırma için en iyi içerik:

• ✅ Röportajlar (2 konuşmacı)
• ✅ Podcast’ler (sunucu + konuk)
• ✅ Toplantılar (3-10 katılımcı)
• ✅ Panel tartışmaları (birden çok konuşmacı)
• ✅ Müşteri aramaları (2 konuşmacı)
• ⚠️ Büyük konferanslar (10+ konuşmacı - karmaşık olabilir)

Dosya gereksinimleri:

• Net ses (minimum arka plan gürültüsü)
• Belirgin sesler (farklı perde/ton)
• Minimum konuşmacı çakışması
• İyi mikrofon kalitesi

Adım 2: Ayrıştırma ile Otomatik Transkripsiyon

Yüklemeden sonra:

1. ScreenApp sesi otomatik olarak yazıya döker
2. Durum önce “Yazıya Dökülüyor…” sonra “Ayrıştırılıyor…” gösterir
3. Yapay zeka, transkripsiyon sırasında farklı konuşmacıları algılar
4. Konuşmacı etiketleri otomatik olarak atanır (Konuşmacı 1, Konuşmacı 2, vb.)
5. İşlem çoğu kayıt için 1-3 dakika içinde tamamlanır

Ayrıştırma sırasında neler olur:

• Konuşmayı metne dönüştürme transkripsiyonu
• Ses parmak izi çıkarma
• Konuşmacı kümeleme ve segmentasyon
• Konuşmacı başına zaman damgası atama
• İsteğe bağlı yapay zeka adı önerileri

İşlem süresi:

• 2 konuşmacılı konuşma: sesin her 10 dakikası için ~1 dakika
• 3-5 konuşmacı: her 10 dakika için ~1,5 dakika
• 6+ konuşmacı: her 10 dakika için ~2 dakika

Adım 3: Konuşmacı Etiketli Transkripti İnceleyin

İşlem tamamlandıktan sonra:

1. Açmak için dosyanızı tıklayın
2. Transkript sekmesine gidin
3. Her segment konuşmacı etiketini gösterir (Konuşmacı 1, Konuşmacı 2, vb.)
4. Konuşmacı etiketleri her diyalog segmentinden önce görünür

Transkript formatı:

Konuşmacı 1: Herkesi bugünkü toplantımıza hoş geldiniz.
Konuşmacı 2: Bizi ağırladığınız için teşekkürler.
Konuşmacı 1: Çeyrek dönem güncellemesi ile başlayalım.
Konuşmacı 3: İsterseniz önce sayıları sunabilirim.

Doğruluğu inceleme:

• Farklı konuşmacıların farklı etiketleri olduğundan emin olun
• Konuşmacı değişikliklerinin doğru zaman damgalarında gerçekleştiğini doğrulayın
• Yanlış etiketlenmiş segmentleri arayın (yanlış konuşmacı)
• Birden fazla konuşmacının bir araya getirilip getirilmediğini not edin

Adım 4: Konuşmacılara Gerçek İsimler Atayın

Genel etiketleri gerçek isimlerle değiştirin:

1. Transkript sekmesinde, konuşmacıdan bir segment bulun
2. Konuşmacı etiketini tıklayın (örneğin, “Konuşmacı 1”)
3. Bir açılır menü görünür:
   • Mevcut konuşmacı etiketi
   • Yapay zeka tarafından önerilen isimler (varsa)
   • Ekip üyeleri (çalışma alanı bağlıysa)
   • Özel ad girme seçeneği
4. Kişinin gerçek adını seçin veya yazın
5. Onaylamak için tıklayın

Bu konuşmacıdan gelen tüm segmentler transkript boyunca otomatik olarak güncellenir.

İsim atama:

Önce:
Konuşmacı 1: Tanışma ile başlayalım.
Konuşmacı 2: Merhaba, ben Sarah, Pazarlama bölümünden.

Ad verdikten sonra:
John Smith: Tanışma ile başlayalım.
Sarah Johnson: Merhaba, ben Sarah, Pazarlama bölümünden.

İsim atama seçenekleri:

• Yapay zeka önerileri: Yapay zeka bağlamdan adları algıladıysa
• Ekip üyeleri: Çalışma alanı üyelerinizden seçin
• Özel adlar: Herhangi bir adı manuel olarak yazın
• Etiketi temizle: Özel adı kaldırın, Konuşmacı X’e geri dönün

Adım 5: Toplu Konuşmacı Düzenleme (İsteğe Bağlı)

Birden fazla konuşmacı atamasını değiştirmeniz gerekiyorsa:

1. Bazı segmentler yanlış etiketlenmiş olabilir (Konuşmacı 1, Konuşmacı 2 olmalı)
2. Yanlış etiketlenmiş bir segmenti tıklayın
3. Konuşmacı atamasını değiştirin
4. ScreenApp, bireysel segmentleri düzenlemeye olanak tanır

Toplu düzenleme ne zaman kullanılır:

• Yapay zeka, birbirine benzeyen iki konuşmacıyı karıştırdı
• Birden fazla konuşmacı tek bir etikette birleştirildi
• Bir konuşmacı birden fazla etikete bölündü

Düzenleme iş akışı:

1. Yanlış etiketleme kalıplarını belirleyin
2. Yanlış konuşmacıya sahip segmenti tıklayın
3. Doğru konuşmacıya yeniden atayın
4. Diğer yanlış etiketlenmiş segmentler için tekrarlayın

Konuşmacı Algılama Doğruluğunu İyileştirme

Kayıttan Önce

Ses kurulumunu optimize edin:

• Kaliteli mikrofonlar kullanın (yerleşik olanlar yerine harici olanlar tercih edilir)
• Mikrofonları her konuşmacıdan 15-30 cm uzağa yerleştirin
• Arka plan gürültüsünü azaltın (pencereleri kapatın, fanları kapatın)
• Mümkünse her konuşmacı için ayrı mikrofonlar kullanın
• Kayıttan önce ses seviyelerini test edin

Kayıt ortamı:

• Minimum yankı olan sessiz oda
• Sert yüzeylerden kaçının (yankıyı azaltmak için yumuşak mobilyalar kullanın)
• Müzik veya arka plan sesi çakışması olmamalı
• Kağıt hışırtısını ve klavye yazımını en aza indirin

Konuşma yönergeleri:

• Birbirinizin sözünü kesmekten kaçının
• Konuşmacılar arasında kısa duraklamalara izin verin
• Normal ses seviyesinde ve hızda konuşun
• Fısıldamayın veya bağırmayın
• Mikrofona olan mesafeyi tutarlı tutun

Diarizasyon Sırasında

Diarizasyon doğruluğu düşükse:

1. Ses kalitesini kontrol edin: Kötü ses = kötü konuşmacı algılama

   • Mümkünse daha iyi mikrofonla yeniden kaydedin
   • Yüklemeden önce gürültü azaltma araçlarını kullanın
   • Ses seviyelerinin yeterli olduğundan emin olun

2. Konuşmacı sayısını doğrulayın: Çok fazla veya çok az konuşmacı algılandı

   • Yapay zeka gerçekte olduğundan daha az konuşmacı algılarsa: Sesler çok benzer
   • Yapay zeka gerçekte olduğundan daha fazla konuşmacı algılarsa: Bir kişinin sesi çok fazla değişti
   • Bu durumlarda manuel düzeltme gerekir

3. Konuşmacı değişikliklerini gözden geçirin: Geçişler doğru mu?

   • Yapay zekanın konuşmacının değiştiğini düşündüğü yeri kontrol edin
   • Gerçek konuşmacı geçişleriyle eşleştiğini doğrulayın
   • Gerekirse manuel olarak düzeltin

Diarizasyondan Sonra

Manuel temizleme:

• Yanlış etiketlenmiş segmentler için tüm transkripti gözden geçirin
• Konuşmacıların örtüştüğü bölümlere odaklanın
• Konuşmacının belirsiz olduğu belirsiz segmentleri düzeltin
• İsimlerin baştan sona doğru atandığını doğrulayın

Kalite kontrol:

1. Transkript boyunca rastgele segmentler örnekleyin
2. Konuşmacı etiketlerinin sesle eşleştiğinden emin olun
3. Tüm konuşmacıların tanımlandığını kontrol edin
4. Hiçbir konuşmacının birden fazla etikete bölünmediğini doğrulayın

Yaygın Diarizasyon Zorlukları

Zorluk 1: Benzer Sesli Sesler

Sorun: Benzer perde/tona sahip iki konuşmacı karıştırılıyor

Örnek senaryolar:

• Benzer ses özelliklerine sahip iki erkek konuşmacı
• Aile üyeleri (benzer genetik = benzer sesler)
• Aynı bölgeden konuşmacılar (benzer aksanlar)

Çözümler:

1. Geçişler için transkripti dikkatlice inceleyin
2. Bağlam ipuçlarını kullanın (kim ne söylerdi)
3. Yanlış etiketlenmiş segmentleri manuel olarak yeniden atayın
4. Gelecekteki kayıtlarda, konuşmacıların kendilerini periyodik olarak tanımlamalarını sağlayın

Doğruluk: Benzer sesler için %90-95’ten %75-85’e düşer

Zorluk 2: Çakışan Konuşma

Sorun: Aynı anda konuşan birden fazla kişi

Örnek senaryolar:

• Hararetli tartışmalarda çapraz konuşma
• Eşzamanlı anlaşma (“Evet!” birden fazla kişiden)
• Cümle ortasında kesintiler

Çözümler:

1. Yapay zeka tipik olarak daha yüksek sesle konuşana atar
2. Çakışan kısımlar transkriptte belirsiz olabilir
3. Kritik örtüşmeler için manuel inceleme gerekir
4. Gelecekte: Konuşma sırası belirleyin veya el kaldırma kullanın

Doğruluk: Çakışan konuşma sırasında %60-75’e düşer

Challenge 3: Single Speaker with Variable Voice

Problem: One person’s voice changes significantly

Causes:

• Emotional changes (calm to excited)
• Physical changes (standing vs sitting)
• Distance from microphone varies
• Cold or illness affecting voice
• Shouting or whispering

Solution:

1. AI may split one person into multiple speakers
2. Review and merge speaker labels if needed
3. Manually reassign segments to correct speaker

Challenge 4: Background Voices

Problem: Ambient voices detected as speakers

Example scenarios:

• Someone talks in the background
• TV or radio playing
• Nearby conversation
• Voice from phone call on speaker

Solutions:

1. AI may create extra speaker labels for background voices
2. Manually remove or ignore these segments
3. In future: Mute background audio sources during recording

Challenge 5: Phone/Video Call Audio

Problem: Compressed audio from calls reduces accuracy

Causes:

• Call compression degrades voice quality
• Network issues cause audio artifacts
• Speaker phone echo
• Low bitrate audio

Solutions:

1. Record locally if possible (not just the call audio)
2. Use high-quality call recording tools
3. Avoid speakerphone when possible
4. Ensure strong network connection
5. Accept that accuracy may be 10-15% lower for call recordings

Speaker Diarization Use Cases

1. Meeting Documentation

Workflow:

1. Record meeting (Zoom, Google Meet, Teams)
2. Upload to ScreenApp for transcription + diarization
3. Assign names to each participant
4. Export transcript with speaker labels
5. Distribute meeting minutes to team

Benefits:

• Clear attribution of who said what
• Track decisions and action items by person
• Accountability for commitments made
• Easy to extract quotes for summaries

Example output:

[John Smith - CEO]: Let's review Q4 goals.
[Sarah Johnson - CFO]: Revenue is up 15% this quarter.
[Mike Chen - CTO]: We launched 3 new features.

2. Röportaj Transkripsiyonu

Gazeteci/Araştırmacı iş akışı:

1. Röportajı kaydet (yüz yüze veya uzaktan)
2. Konuşmacı ayrımını içeren transkripti al
3. Röportaj Yapan ve Konu etiketlerini ata
4. Doğru atıfla alıntıları çıkar
5. Makale yazımı veya araştırma analizi için kullan

Faydaları:

• Belirli kişinin ifadelerini bulmak kolay
• Yayın için doğru alıntı atıfları
• Röportaj kalıplarını analiz et
• Soru-Cevap formatında transkriptler oluştur

Örnek format:

[Röportaj Yapan]: Şirketi kurmaya sizi ne teşvik etti?
[Konu]: Pazarda bir boşluk gördüm...
[Röportaj Yapan]: İlk geliştirmeyi nasıl finanse ettiniz?
[Konu]: İlk iki yıl kendi kaynaklarımızla finanse ettik...

3. Podcast Prodüksiyonu

Podcast yayıncısı iş akışı:

1. Konuklarla podcast bölümünü kaydet
2. Konuşmacı ayrımını içeren transkripti al
3. Sunucu ve konuk adlarını ata
4. Transkriptten program notları oluştur
5. Sosyal medya için önemli anları çıkar

Faydaları:

• Konuşmacı atıflı program notlarını otomatik olarak oluştur
• Bölüm özetlerini kolayca oluştur
• Belirli konuk alıntılarını çek
• Arama yapılabilir podcast arşivi oluştur
• Bölümlerden blog gönderileri oluştur

Podcast program notları örneği:

[00:00] - John (Sunucu) bölüm konusunu tanıtıyor
[02:15] - Sarah (Konuk) geçmişini paylaşıyor
[15:30] - Ana konu tartışması
[42:00] - Hızlı soru-cevap bölümü

4. Odak Grup Analizi

Pazar araştırması iş akışı:

1. Odak grup oturumunu kaydet
2. Katılımcıları ayırmak için konuşmacı ayrımını yap
3. Katılımcı kimliklerini ata (Anonimlik için Katılımcı 1, 2, 3)
4. Yanıtları katılımcıya göre analiz et
5. Temaları ve kalıpları çıkar

Faydaları:

• Bireysel katılımcı katkılarını takip et
• Baskın ve sessiz katılımcıları analiz et
• Kişiye göre özel geri bildirimleri çıkar
• Katılım oranlarını ölç
• Uzlaşma veya anlaşmazlığı belirle

5. Müşteri Hizmetleri Çağrı Analizi

Çağrı merkezi iş akışı:

1. Müşteri destek çağrılarını kaydet
2. Temsilci ve Müşteri ayrımını yap
3. Çağrı kalıplarını analiz et
4. Başarılı çözüm tekniklerini çıkar
5. En iyi uygulamalara göre temsilcileri eğit

Faydaları:

• Temsilciyi müşteri konuşmasından otomatik olarak ayır
• Temsilci performansını analiz et
• Yaygın müşteri endişelerini belirle
• Müşteri alıntılarını kelimesi kelimesine çıkar
• Çağrı kalitesini ve uyumluluğunu izle

Konuşmacı Etiketli Transkriptleri Dışa Aktarma

Konuşmacı ayrımı yapılmış transkriptleri çeşitli biçimlerde indirin:

Konuşmacı Etiketli Dışa Aktarma Biçimleri

1. Düz Metin (.txt) - Konuşmacı adlarıyla basit biçim

   John Smith: Bu ilk nokta.
   Sarah Johnson: Bu değerlendirmeye katılıyorum.
   

2. Word Belgesi (.docx) - Konuşmacı adları ve zaman damgalarıyla biçimlendirilmiş

   • Her konuşmacı değişikliği yeni satırda
   • Zaman damgaları dahil
   • Konuşmacı adları kalın

3. PDF Belgesi (.pdf) - Profesyonel biçim

   • Temiz konuşmacı atıfı
   • Paylaşım için biçimlendirilmiş
   • İsteğe bağlı zaman damgaları

4. SRT Altyazıları (.srt) - Altyazılarda konuşmacı adlarıyla video için

   1
   00:00:01,000 --> 00:00:03,500
   [John Smith]: Bu ilk nokta.
   

Nasıl Dışa Aktarılır

1. Diarize edilmiş transkriptinizi açın
2. “İndir” düğmesini tıklayın
3. Biçim seçin (TXT, DOCX, PDF, SRT)
4. Dosya, konuşmacı adları dahil olarak indirilir

Konuşmacı adı koruma:

• Tüm biçimler atanmış konuşmacı adlarını içerir
• Adlar atanmamışsa genel etiketler (Konuşmacı 1, 2, 3) kullanılır
• Zaman damgaları Word, PDF ve SRT biçimlerinde bulunur

Konuşmacı Diarizasyonu ve Manuel Etiketleme

Otomatik diarizasyonun ne zaman zaman kazandırdığını anlamak:

Otomatik diarizasyonu ne zaman kullanmalı:

• Genel iş toplantıları
• Podcast’ler ve röportajlar
• Çoğu araştırma uygulaması
• İçerik oluşturma
• İç dokümantasyon

Manuel inceleme ne zaman önemlidir:

• Yasal ifadeler
• Tıbbi konsültasyonlar
• Yüksek riskli iş görüşmeleri
• Yayınlanmış araştırma
• Uyumluluk açısından kritik kayıtlar

Hibrit yaklaşım (en iyi uygulama):

1. İlk geçiş için otomatik diarizasyonu kullanın
2. Doğruluğu manuel olarak gözden geçirin
3. Hataları düzeltin
4. Kritik segmentleri doğrulayın
5. Son sürümü dışa aktarın

Gelişmiş Diarizasyon Özellikleri

AI Konuşmacı Adı Algılama

Belirli içerikler için AI, konuşmacı adları önerebilir:

Nasıl çalışır:

1. AI transkript bağlamını analiz eder
2. Kendi kendini tanıtanları arar (“Merhaba, ben John…”)
3. Kalıpları algılar (ev sahibi ve konuk, röportajcı ve konu)
4. Bağlama göre adlar önerir

Ne zaman kullanılabilir:

• Resmi tanıtımların yapıldığı röportajlar
• Ev sahibi/konuk yapısına sahip podcast’ler
• Katılımcıların kendilerini tanıttığı toplantılar

Önerileri kabul etme:

1. AI tarafından önerilen adları gözden geçirin
2. Doğru konuşmacılarla eşleştiğini doğrulayın
3. Gerektiği gibi kabul edin veya değiştirin
4. AI, düzeltmelerinizden öğrenir

Takım Üyesi Entegrasyonu

Konuşmacıları çalışma alanınıza bağlayın:

1. Toplantı katılımcılarını takım üyelerine atayın
2. Konuşmacı etiketleri kullanıcı profillerine bağlanır
3. Transkriptlerde takım üyelerini otomatik olarak etiketleyin
4. Toplantılarda bireysel katkıları takip edin

Faydaları:

• Tüm toplantılarda tutarlı konuşmacı adları
• E-posta/profile bağlantı
• Takım üyesine göre analiz
• Kişiye göre aranabilir

Çok Dilli Konuşmacı Ayrımı

ScreenApp 100’den fazla dilde konuşmacı ayrımı yapar:

1. Herhangi bir dilde ses yükleyin
2. Yapay zeka dili otomatik olarak algılar
3. Konuşmacı ayrımı dilden bağımsız çalışır
4. Konuşmacı adları herhangi bir dilde olabilir

Desteklenen diller: Transkripsiyon için desteklenen tüm diller aynı zamanda konuşmacı ayrımını da destekler

Gizlilik ve Konuşmacı Verileri

ScreenApp konuşmacı verilerini güvenli bir şekilde işler:

Veri koruma:

• Ses parmak izleri konuşmacı ayrımı için geçici olarak oluşturulur
• İşlem tamamlandıktan sonra saklanmaz
• Konuşmacı adları sizin kontrolünüzde
• Üçüncü taraf paylaşımı yok
• İstediğiniz zaman silin

Hassas kayıtlar için:

• Anonimleştirilmiş konuşmacı etiketleri kullanın (Katılımcı 1, 2, 3)
• Gizlilik gerekiyorsa gerçek adlar atamayın
• Transkriptlere kimin erişebileceğini kontrol edin
• Analiz tamamlandıktan sonra silin

Sonraki Adımlar

Artık konuşmacı ayrımını anladığınıza göre, bu ilgili konuları keşfedin:

• Sesi Metne Nasıl Aktarılır - Transkripsiyon temellerinde ustalaşın
• Toplantı Notları En İyi Uygulamaları - Daha iyi toplantı belgeleri için konuşmacı ayrımını kullanın
• Videolar Nasıl Özetlenir - Yapay zeka ile konuşmacıya göre önemli noktaları çıkarın

Bugün Konuşmacı Ayrımını Deneyin

ScreenApp, otomatik konuşmacı ayrımı, yapay zeka ad önerileri ve kolay konuşmacı ataması ile konuşmacı tanımlamayı zahmetsiz hale getirir. Çok konuşmacılı kayıtları düzenli, ilişkilendirilebilir transkriptlere dönüştürün.

İlk kaydınızda konuşmacıları tanımlamaya hazır mısınız? Ücretsiz olarak ScreenApp’in Konuşmacı Ayrımını Deneyin ve bu kılavuzu izleyin.