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 destekli ses işleme platformu Clear Voice, gürültülü ortamlarda alınan ses kayıtlarını tarayıcı üzerinden temizlemek isteyen kullanıcılara pratik bir çözüm sunuyor. Platform; arka plan gürültüsü, dip ses, rüzgâr, elektriksel cızırtı ve oda yankısı gibi kayıt kalitesini düşüren unsurları azaltırken insan sesinin anlaşılırlığını ve doğallığını korumayı 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” şeklinde çevrilebilecek çalışma, farklı derin öğrenme modellerinin gürültülü konuşma kayıtlarındaki performansına odaklandı.
Araştırma sürecinde modellerin gürültüyü bastırma gücü kadar konuşma doğallığını koruması ve kullanılabilir bir sürede sonuç üretmesi de ele alındı. Her modelin farklı kayıt koşullarında ayrı güçlü yönler göstermesi, Clear Voice’un ürün yaklaşımını belirledi. Korkut, tek bir modeli tüm ses dosyalarına uygulamak yerine, kullanıcıların ihtiyaçlarına göre seçim yapabileceği çok modelli bir yapı geliştirdi.
Bildiriden web tabanlı ürüne
SİU 2026’da sunulan araştırma, farklı ses iyileştirme modellerini deneysel olarak karşılaştırıyordu. Clear Voice ise bu çalışmada edinilen bilgi ve deneyimi, ses işleme alanında teknik bilgisi olmayan kullanıcıların da yararlanabileceği bir web uygulamasına taşıyor.
Muhammed Emin Korkut, projenin ortaya çıkışını şöyle anlatıyor:
“Clear Voice, doğrudan akademik bir araştırmanın ürüne dönüşmesiyle ortaya çıktı. SİU 2026’da sunduğum bildiride farklı derin öğrenme modellerinin gürültülü konuşma kayıtlarındaki performanslarını karşılaştırdım. Araştırma sırasında her modelin farklı koşullarda öne çıktığını gördüm. Bu sonuçları yalnızca 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 işlem gücü ve ses iyileştirme karakterine sahip beş model seçeneği bulunuyor. Kullanıcı, kaydının niteliğine ve beklediği sonuca göre V1’den V5’e kadar uzanan seçeneklerden birini kullanabiliyor. Daha hafif modeller hızlı ve temel gürültü temizleme işlemlerine odaklanırken gelişmiş modeller daha güçlü işleme seçenekleri sunuyor.
Bu yapı, her ses kaydının aynı olmadığını kabul eden bir ürün anlayışına dayanıyor. Bir çevrim içi toplantı kaydındaki sabit klima sesi ile açık alanda yapılan bir röportajdaki trafik ve rüzgâr gürültüsü farklı işleme ihtiyaçları doğurabiliyor. Clear Voice, kullanıcıya model seçme imkânı vererek bu farklılıklara yanıt vermeyi hedefliyor.
Clear Voice ne işe yarıyor?
Clear Voice, kullanıcıların ses dosyalarını çevrim içi olarak yükleyip yapay zekâ modelleriyle işlemesine imkân veren web tabanlı bir platformdur. Kullanıcı bir ses dosyası yükler, kullanmak istediği modeli seçer ve işlemi başlatır. Sistem konuşma ile arka plan seslerini analiz ettikten sonra temizlenmiş bir çıktı oluşturur.
İşlem tamamlandığında kullanıcı, kaydın orijinal ve temizlenmiş sürümlerini karşılaştırmalı olarak dinleyebilir. Elde edilen ses dosyası daha sonra indirilebilir ve kurgu, yayın ya da arşiv çalışmalarında kullanılabilir. Platform MP3, WAV, M4A ve FLAC biçimlerini destekliyor.
Clear Voice’un başlıca kullanım alanları şunlardır:
– Ev veya ofis ortamında kaydedilen podcast bölümlerindeki dip seslerin azaltılması
– Saha röportajlarında duyulan trafik, rüzgâr ve çevre gürültüsünün temizlenmesi
– Çevrim içi toplantı ve görüşme kayıtlarında konuşmanın daha anlaşılır hâle getirilmesi
– Eğitim videoları 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 ekipler kayıtlarını tek bir web arayüzü üzerinden işleyebiliyor.
Beş farklı yapay zekâ modeli
Clear Voice’un teknik altyapısında derin öğrenme tabanlı beş ayrı ses iyileştirme servisi bulunuyor. Modeller birbirinden bağımsız servisler hâlinde çalışıyor ve kullanıcı istekleri merkezi uygulama üzerinden ilgili modele yönlendiriliyor.
Çok modelli mimari, SİU 2026’da sunulan karşılaştırmalı çalışmanın ürün üzerindeki en belirgin karşılıklarından biri. Platform tek bir algoritmanın her kayıtta aynı sonucu vereceği varsayımıyla hareket etmiyor. Kullanıcıların farklı işlem seçeneklerini deneyebilmesi ve kayıtlarına uygun sonucu seçebilmesi amaçlanıyor.
Ses yükleme, model seçimi, işlem sırasının yönetimi ve sonucun kullanıcıya ulaştırılması tek arayüz içinde gerçekleşiyor. Orijinal ve işlenmiş ses dosyalarının yan yana dinlenebilmesi, kullanıcının sonucu kendi kaydı üzerinden değerlendirmesine yardımcı oluyor.
Ses verilerinin gizliliği
Ses kayıtları kişisel konuşmalar, iş görüşmeleri veya yayımlanmamış içerikler barındırabileceği için veri gizliliği platformun önemli başlıkları arasında bulunuyor. Clear Voice’un yayımladığı gizlilik politikasına göre kullanıcıların yüklediği ses dosyaları genel veya kamuya açık yapay zekâ modellerini eğitmek amacıyla kullanılmıyor ve üçüncü taraflarla paylaşılmıyor.
Kullanıcılar hesap ayarları üzerinden dosyaları için otomatik silme süresi belirleyebiliyor. Dosyaların aktarımı şifreli bağlantı üzerinden gerçekleştiriliyor. Platformun gizlilik, çerez ve kullanım koşullarına ilişkin metinlerine Clear Voice web sitesinden ulaşılabiliyor.
Muhammed Emin Korkut kimdir?
Muhammed Emin Korkut, Gazi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü öğrencisi ve yapay zekâ geliştiricisidir. Görüntü işleme, derin öğrenme, ses teknolojileri ve dil modelleri üzerine çalışmalar yürütüyor. Profesyonel profilinde DeepZeka Bilişim Yazılım Teknoloji Sanayi ve Ticaret A.Ş. bünyesinde görev aldığı bilgisi yer alıyor.
Korkut’un yapay zekâ alanındaki çalışmaları lise yıllarında başladı. “Derin Öğrenme Modelleri ile Cilt Kanseri Teşhisi” adlı 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, sağlık teknolojileri ile konuşma ve metin işleme 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 yazarları arasında yer aldı. Çalışmada konuşmanın anlamsal içeriği ile akustik özelliklerini birlikte inceleyen yapay zekâ destekli bir klinik karar destek sistemi ele alındı.
Clear Voice projesi, Korkut’un sinyal işleme ve derin öğrenme konusundaki akademik çalışmalarının doğrudan ürün geliştirme sürecine aktarılmasının bir örneğini oluşturuyor. Araştırmada karşılaştırılan yaklaşımlar, kullanıcıların tarayıcı üzerinden erişebildiği çok modelli ses temizleme altyapısının geliştirilmesine temel sağladı.
The post Akademik Araştırmadan Teknoloji Ürününe: Clear Voice, Yapay Zeka ile Ses Kayıtlarını Temizliyor first appeared on Kilis Egitim.
Akademik bir çalışmanın gerçek bir ürüne dönüşmesi gerçekten çok güzel. Özellikle toplantı ve röportaj kayıtlarındaki arka plan gürültüsünü azaltabilmesi, içerik üretenler ve öğrenciler için oldukça kullanışlı görünüyor.