Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği öğrencisi Muhammed Emin Korkut’un 34. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı’nda sunduğu bildiriden doğan Clear Voice; podcast, toplantı, röportaj ve eğitim kayıtlarındaki arka plan gürültüsünü azaltarak konuşmayı daha anlaşılır hâle getiriyor.

Türkiye’de geliştirilen yapay zekâ takviyeli ses işleme platformu Clear Voice, gürültülü ortamlarda alınan ses kayıtlarını tarayıcı üzerinden temizlemek isteyen kullanıcılara pratik bir tahlil sunuyor. Platform; arka plan gürültüsü, taban ses, rüzgâr, elektriksel cızırtı ve oda yankısı üzere kayıt kalitesini düşüren ögeleri azaltırken insan sesinin anlaşılırlığını ve doğallığını müdafaayı amaçlıyor.

Clear Voice‘un çıkış noktası, akademik bir araştırmaya dayanıyor. Platformun geliştiricisi Muhammed Emin Korkut, 34. IEEE Sinyal İşleme ve İletişim Uygulamaları Kurultayı’nda (SİU 2026) **“Comparative Analysis of Deep Learning Models for Speech Enhancement in Noisy Environments”** başlıklı bildiriyi sundu. Türkçeye “Gürültülü Ortamlarda Konuşma İyileştirme için Derin Öğrenme Modellerinin Karşılaştırmalı Analizi” halinde çevrilebilecek çalışma, farklı derin öğrenme modellerinin gürültülü konuşma kayıtlarındaki performansına odaklandı.

Araştırma sürecinde modellerin gürültüyü bastırma gücü kadar konuşma doğallığını müdafaası ve kullanılabilir bir müddette sonuç üretmesi de ele alındı. Her modelin farklı kayıt şartlarında farklı güçlü yönler göstermesi, Clear Voice’un eser yaklaşımını belirledi. Korkut, tek bir modeli tüm ses evraklarına uygulamak yerine, kullanıcıların gereksinimlerine nazaran seçim yapabileceği çok modelli bir yapı geliştirdi.

Bildiriden web tabanlı ürüne

SİU 2026’da sunulan araştırma, farklı ses güzelleştirme modellerini deneysel olarak karşılaştırıyordu. Clear Voice ise bu çalışmada edinilen bilgi ve tecrübesi, ses sürece alanında teknik bilgisi olmayan kullanıcıların da yararlanabileceği bir web uygulamasına taşıyor.

Muhammed Emin Korkut, projenin ortaya çıkışını şöyle anlatıyor:

“Clear Voice, direkt akademik bir araştırmanın esere dönüşmesiyle ortaya çıktı. SİU 2026’da sunduğum bildiride farklı derin öğrenme modellerinin gürültülü konuşma kayıtlarındaki performanslarını karşılaştırdım. Araştırma sırasında her modelin farklı şartlarda öne çıktığını gördüm. Bu sonuçları sadece bir bildiride bırakmak yerine, insanların günlük hayatta kullanabileceği erişilebilir bir platforma dönüştürmek istedim. Clear Voice’un birden fazla yapay zekâ modeli sunmasının temelinde de bu yaklaşım bulunuyor.”

Platformda farklı süreç gücü ve ses düzgünleştirme karakterine sahip beş model seçeneği bulunuyor. Kullanıcı, kaydının niteliğine ve beklediği sonuca nazaran V1’den V5’e kadar uzanan seçeneklerden birini kullanabiliyor. Daha hafif modeller süratli ve temel gürültü temizleme süreçlerine odaklanırken gelişmiş modeller daha güçlü sürece seçenekleri sunuyor.

Bu yapı, her ses kaydının birebir olmadığını kabul eden bir eser anlayışına dayanıyor. Bir çevrim içi toplantı kaydındaki sabit klima sesi ile açık alanda yapılan bir röportajdaki trafik ve rüzgâr gürültüsü farklı sürece muhtaçlıkları doğurabiliyor. Clear Voice, kullanıcıya model seçme imkânı vererek bu farklılıklara karşılık vermeyi hedefliyor.

Clear Voice ne işe yarıyor?

Clear Voice, kullanıcıların ses evraklarını çevrim içi olarak yükleyip yapay zekâ modelleriyle işlemesine imkân veren web tabanlı bir platformdur. Kullanıcı bir ses evrakı yükler, kullanmak istediği modeli seçer ve süreci başlatır. Sistem konuşma ile arka plan seslerini tahlil ettikten sonra temizlenmiş bir çıktı oluşturur.

İşlem tamamlandığında kullanıcı, kaydın yepyeni ve temizlenmiş sürümlerini mukayeseli olarak dinleyebilir. Elde edilen ses evrakı daha sonra indirilebilir ve kurgu, yayın ya da arşiv çalışmalarında kullanılabilir. Platform MP3, WAV, M4A ve FLAC biçimlerini destekliyor.

Clear Voice’un esas kullanım alanları şunlardır:

– Ev yahut ofis ortamında kaydedilen podcast kısımlarındaki taban seslerin azaltılması
– Saha röportajlarında duyulan trafik, rüzgâr ve etraf gürültüsünün temizlenmesi
– Çevrim içi toplantı ve görüşme kayıtlarında konuşmanın daha anlaşılır hâle getirilmesi
– Eğitim görüntüleri ve ders kayıtlarındaki oda yankısının azaltılması
– Video içerikleri, seslendirmeler ve arşiv kayıtlarının yayına hazırlanması

Platform, profesyonel ses düzenleme yazılımlarındaki karmaşık filtre ve parametrelerle uğraşmak istemeyen kullanıcıları hedefliyor. İçerik üreticileri, gazeteciler, öğrenciler, eğitimciler ve küçük gruplar kayıtlarını tek bir web arayüzü üzerinden işleyebiliyor.

Beş farklı yapay zekâ modeli

Clear Voice’un teknik altyapısında derin öğrenme tabanlı beş başka ses düzgünleştirme servisi bulunuyor. Modeller birbirinden bağımsız servisler hâlinde çalışıyor ve kullanıcı istekleri merkezi uygulama üzerinden ilgili modele yönlendiriliyor.

Çok modelli mimari, SİU 2026’da sunulan mukayeseli çalışmanın eser üzerindeki en besbelli karşılıklarından biri. Platform tek bir algoritmanın her kayıtta tıpkı sonucu vereceği varsayımıyla hareket etmiyor. Kullanıcıların farklı süreç seçeneklerini deneyebilmesi ve kayıtlarına uygun sonucu seçebilmesi amaçlanıyor.

Ses yükleme, model seçimi, süreç sırasının idaresi ve sonucun kullanıcıya ulaştırılması tek arayüz içinde gerçekleşiyor. Özgün ve işlenmiş ses belgelerinin yan yana dinlenebilmesi, kullanıcının sonucu kendi kaydı üzerinden değerlendirmesine yardımcı oluyor.

Ses bilgilerinin gizliliği

Ses kayıtları ferdî konuşmalar, iş görüşmeleri yahut yayımlanmamış içerikler barındırabileceği için data saklılığı platformun kıymetli başlıkları arasında bulunuyor. Clear Voice’un yayımladığı saklılık siyasetine nazaran kullanıcıların yüklediği ses evrakları genel yahut kamuya açık yapay zekâ modellerini eğitmek gayesiyle kullanılmıyor ve üçüncü taraflarla paylaşılmıyor.

Kullanıcılar hesap ayarları üzerinden evrakları için otomatik silme müddeti belirleyebiliyor. Evrakların transferi şifreli irtibat üzerinden gerçekleştiriliyor. Platformun saklılık, çerez ve kullanım şartlarına ait metinlerine Clear Voice web sitesinden ulaşılabiliyor.

Muhammed Emin Korkut kimdir?

Muhammed Emin Korkut, Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencisi ve yapay zekâ geliştiricisidir. Manzara sürece, derin öğrenme, ses teknolojileri ve lisan modelleri üzerine çalışmalar yürütüyor. Profesyonel profilinde DeepZeka Bilişim Yazılım Teknoloji Sanayi ve Ticaret A.Ş. bünyesinde misyon aldığı bilgisi yer alıyor.

Korkut’un yapay zekâ alanındaki çalışmaları lise yıllarında başladı. “Derin Öğrenme Modelleri ile Cilt Kanseri Teşhisi” isimli projesi, 2023 TÜBİTAK 2204-A Lise Öğrencileri Araştırma Projeleri Yarışması’nın Yazılım alanında Teşvik Ödülü aldı. TÜBİTAK’ın resmî sonuç listesinde Korkut’un projesi Yapay Zekâ tematik alanında kayıtlı bulunuyor.

Korkut, sıhhat teknolojileri ile konuşma ve metin sürece alanlarını bir araya getiren akademik çalışmalara da katılıyor. 2026 yılında düzenlenen International Conference on Electrical and Electronics Engineering programındaki **“A Multimodal Speech and Text-Based AI Clinical Decision Support System for Post-Traumatic Stress Disorder Risk Assessment”** başlıklı çalışmanın ortak müellifleri arasında yer aldı. Çalışmada konuşmanın anlamsal içeriği ile akustik özelliklerini birlikte inceleyen yapay zekâ takviyeli bir klinik karar takviye sistemi ele alındı.

Clear Voice projesi, Korkut’un sinyal sürece ve derin öğrenme konusundaki akademik çalışmalarının direkt eser geliştirme sürecine aktarılmasının bir örneğini oluşturuyor. Araştırmada karşılaştırılan yaklaşımlar, kullanıcıların tarayıcı üzerinden erişebildiği çok modelli ses temizleme altyapısının geliştirilmesine temel sağladı.

Kaynak: Shiftdelete