Whisper AI vs Google Speech-to-Text: Dogruluk Testi

Konusma tanima iki farkli kampa bolunmustur: acik agirlik modeliyle her seyi yerel olarak calistirir veya sesi baska biri tarafindan yönetilen bir bulut API’sine gonderin. 2026’da en guvenilir iki secenek OpenAI Whisper ve Google Speech-to-Text’dir ve aralarinda secim acik degildir. Her ikisi de onlarca dili isler, her ikisi de yuksek kaliteli transkriptler uretir - ancak gecikme, gizlilik, maliyet ve aksanlar ve gurultuye karsi dayaniklilik konusunda tamamen farkli uzlasmalari yapar. Bu yazi tam olarak her birinin nerede kazandigini, her birinin nerede zorluk cekildigini ve is akisiniza hangisinin ait oldugunu aciklar.

TL;DR

Whisper, PC’nizde % 100 cemdis olarak calisir - hicbir ses makinenizi asla terk etmez, dakika basina fatura yok.
Google Speech-to-Text neredeyse gercek-zamani icinde kismi sonuclari akitir; Whisper ozunde parcaciklar halinde isler.
Whisper yaklasik 680.000 saatlik coguldil sesle egitilmis ve aksanlar ve gurultuyle daha iyi basa cikabilmesi egilimi gosterir.
Google, telefon ve medya kullani is durumlarinda ayarlanmis optimize edilmis modellerle yaklasik 125 dili kaplar.
Maliyet: Whisper kendi kendini barindirmak icin ucretsizdir; Google ucretsiz aylik seviyeden sonra ucret alir.
Bulut bagimliligini olmadan yerel transkripsiyon isteyenler ve oyuncular icin Whisper tabanli araclar kazanir.

OpenAI Whisper Nedir?

OpenAI Whisper, Eylul 2022’de yayinlanan ve o zamandan beri birden cok kez guncellenen bir sinir konusma tanima modelidir. Internetten cekilen yaklasik 680.000 saatlik etiketli sesle egitilmis ve 90’dan fazla dili kapsayan. Whisper, acik bir agirlik modelidir, yani agirliklar kamuya aciktir ve kimse kendi donaniminda calistirabili. OpenAI API’sini kullanmaya zorunlu degilsiniz; model dosyalarini indirebilir ve CPU veya GPU kullarak yerel olarak cikarim yapabilir.

Whisper birden cok boyutla gelir - kucuk, temel, kucuk, orta, buyuk ve turbo varyantlari - makinenizin gucune bagli olarak dogruluk icin hizi takas etmenizi saglar. Orta sinif bir GPU’yu olan modern bir oyun bilgisayarinda, orta veya buyuk-v3-turbo modeli sesi gercek-zamani hizinin birden cok kati oraninda isler, yani on dakikalik bir kayit takriben bir veya iki dakika icinde transkript edilir.

Model bir kodlayici-dekoder transformatorudur. Giris olarak mel-spektrogramlari alir ve cikti olarak metin belirtecleri uretir, istegeldir dil algilama ve zaman damgasi uretimi. Cok cesitli gercek dunya sesiyle egitilmis olmasi (dersler, podcastler, telefon aramalari, YouTube videolari), dikkatle secilmis studio sesiyle egitilmis modellerden daha iyi gercek dunya kosullarini isler.

Whisper’in orijinal arastirma makalesini ve model agirliklarini OpenAI’nin Whisper sayfasinda bulabilir.

Google Speech-to-Text Nedir?

Google Speech-to-Text (STT), 2017’den beri ticari olarak kullanilabilir olan bulut tabanli bir API’dir. Google’un dahili konusma arastrmasina dayanir ve yillar icinde onemli olcude gelistirilen sinir mimarileri tarafindan desteklenir. Whisper’den farkli olarak model agirliklarini almaksizin - sesi HTTPS istegi ile Google sunucularina gonderirsiniz ve metni geri alirsiniz.

Google iki ana modu sunar: kisa kliplar icin (~ 60 saniye kadar) senkron tanima ve daha uzun icerik icin asenkron veya akis tanima. Akis modu, Google’un gecikme avantajinin en belirgin oldugu yerdir: API, bir kisi hala konusurken kismi sonuçlar donebili, bunu canli altyazi uygulamalar icin uygun hale getirir.

Google Speech-to-Text yaklasik 125 dili ve cesitleri desteklemektedir. Her dil katmani belirli kullani is durumlari icin optimize edilmis modelleri kullanir - buyuk diller icin standart, gelistirilmis (ortam) ve telefon modelleri vardir. Desteklenen bir dil ve bolgede temiz seste dogruluk tur olarak yuksek. Google Cloud Speech-to-Text adresinde resmi belgeleri okuyabilir.

Dogruluk: Her Motorun Ustun Oldugu Yer

Dogruluk tek bir sayi degildir - aksana, gurultuye, kelime dagarciğina ve ses kalitesine bagli. Standart metrik, yanlis transkript edilen kelimelerin yuzdesini ölçen Kelime Hatasi Orani (WER) dir. Daha dusuk WER daha iyidir ve sonuçlar ses kosullarina bagli olarak onemli olcude degisir.

Whisper’in Dogruluk Gucu:

Whisper, aksanli Ingilizce ve anadili olmayan konusmacılar üzerinde tutarli olarak iyi performans gosterir. Egitim verileri dikkatle üretilen konusmadan ziyade cesitli internet sesinden geldiginden, birden cok dil dagarciğini karistiran, bolgesel aksanlara sahip olan veya arka plan gurultüsü üzerinde konusan konusmacılar icin alışkandir. Gurultulu ses üzerinde - arka planda muzik çalmiyor, çaliskan bir fan, biraz asiri surulen mikrofon - Whisper genellikle bulut API’lerinin güçlük çektiginde dayanir, çünkü istisna degil, egitimin bir parçasi olarak gurultuyle basa cikmayi öğrenmi.

Sınırlı kaynakli diller icin (birkaç milyon konusmacisinin daha azina sahip diller) Whisper genellikle tek yol açık modeldir. Afrika, Guneydogu Asya ve bolgesel Avrupa dillerine kapsami dogruluk degisse bile anlamlidir.

Google Speech-to-Text’in Dogruluk Gucu:

Ingilizce, İspanyolca, Fransizca, Japonca ve diger ana diller icin Google’un gelistirilmis modelleri yuksek oranda optimize edilmistir. Desteklenen dillerden birinde yuksek kaliteli mikrofon temiz ses icin, Google’un kelime hatasi orani Whisper’in buyuk modeliyle rekabetçi veya daha iyidir. Google, kamuya aciklanmayan ölçekteki tescilli egitim verilerine ve milyarlarca gercek ses ornegi üzerinde yillar egitim ayari avantajina sahiptir.

Google, ozel uyumlastirma özellikleri kullaniinda (konusma uyarlamasi, ozel siniflar) etki alani özgü kelime dagarciği konusunda da daha iyi performans gösterir. Tibbi dikteleme veya uzman terminoloji içeren yasal ifadenin transkript edilmesi durumunda, Google’un uyarlama API’si modelin doğru kelimeleri tercih etmesine yardimci olabilir.

Yan Yana Karsilastirma Tablosu

Ozellik	OpenAI Whisper	Google Speech-to-Text
Cemdis / Yerel	Evet - Bilgisayarinizda calisir	Hayir - yalniz bulut API’si
Akis Gecikleme	Daha Yuksek (parc tabanli)	Dusuk (akis modu)
Dil Destegi	90+ diller	~125 diller
Aksan Dayaniklilik	Gucu (cesitli seste egitilmis)	Dil seviyesi ile Degisir
Gurultu Dayaniklilik	Gucu	Temizde Iyi, Gurultude Zayif
Maliyet	Kendi kendini barindirmak icin Ucretsiz	Ucretsiz seviyeden sonra dakika basina Ode
Gizlilik	% 100 Yerel Secenek	Ses Google sunucularina Gonderildi
Model Erisimi	Agirlik Ac	Ozel, yalniz API
Ozel Kelime Dagarciği	Sınırlı	Evet (konusma Uyarlamasi)
Gercek-zamani Kismi Sonuçlar	Optimizasyon Gerekli	Yerlesik Akis Destegi
En Iyi Model Boyutu	GPU icin Buyuk-v3-Turbo	Onemli Diller icin Gelistirilmis Model
Kurulum Karmasikligi	Orta (yerel yukleme)	Dusuk (API Anahtari + REST Çagrisi)

Dil Kapaklama ve Coguldil Ses

Whisper’in egitim verileri özünde coguldildir. Model konusuluan dili otomatik olarak algılayabilir ve transkripsiyon buna göre geçilebilir. Konusmacinin diller arasinda sik sik ac oldugu ses icin (kod degistirme, birçok bölgede yaygın) Whisper, tek bir dil oturusuna karsi olan sistemlerden daha zarif bir şekilde basa çikar.

Google Speech-to-Text, ses’in birincil dilini önceden belirtmenizi gerektirir. Alternatif dil ipuçlarini destekler, ancak genellikle dil biliniyorsa daha iyi sonuçlar alirsiniz. Katilimciların farkli anadilleri konustugu konferanslar icin veya İngilizceyi İspanyolca veya Hintçe ile karistiran kayitlar, Whisper genellikle ham transkripsiyon dogruluğunda kazanir.

Bununla birlikte, Google belirli kullani is durumlari icin ozel, yuksek kaliteli modellere sahiptir: telefon sesi (8 kHz, telefon kaydı kalitesi), Whisper’in kutunun disinda optimize etmedigi bir uzmanlikdir. Cagri merkezi kayitlarini transkript ediyorsaniz, Google’un telefon modeli test etmeye degerdir.

Cemdis vs Bulut: Gizlilik Denklemi

Bu, birçok kullanici icin muhtemelen en önemli farktir ve olacak olacağı kadar hafife alinmasi kolay.

Google Speech-to-Text’e ses gönderdiğinizde, bu ses Google sunucularina gider. Google’un Gizlilik Politikasi ona ne olacağini yönetir. Sıradan kullani icin bu tamamen kabul edilebili. Kişisel bilgileri, gizli ticari tartişmalari, tibbi danişmalari veya ucuncu taraf tarafindan muhtemelen tutmak istemeyecegi hicbir şeyi içeren konusumalar icin - bulut işleme, ilerleyen bir risk tasir.

Whisper’i yerel olarak çalıştırmak, sesin donanımini asla terk etmeyeceğini anlamina gelir. Deşifreleriniz politika degil, tasarıma göre özeldir. Kullani is verileri, faturalandirma sayaci, hizmet hesabı veya yönetilecek API anahtari yoktur. Model dosyalari sürücünüzde otururlar ve tamamiyle cihazda çalışirlar.

Bu, VoxBooster gibi araçlarin dusuk gecikme sesi yakalama araciligiyla Whisper’i yerel olarak çalıştıran, akisçiler, podcast yapıcilari ve ucuncu taraf sunuculari disinda kayitları tutmak isteyen herkes icin cekici olmasi nedenidir. VoxBooster’deki transkripsiyon ozelligi Windows PC’nizde her şeyi işler.

Düzenleyici çerçeveler altinda (HIPAA, GDPR, yasal ayricalik) işletmeleri icin yerel işleme modeli genellikle istegeldir degildir - bu bir uyum gerekliligi.

Gecikme ve Gercek-zamani Performansi

Whisper mimarisi, temel şeklinde akişa yönelik olacak şekilde tasarlanmamıştır. Model sabit uzunluktaki ses pencerelerini (tipik olarak 30 saniye) işler, bu da transkripsiyon öncesinde sesin arabellek etmesi gerekebileceği anlamina gelir. Daha kisa pencereler kullanarak kismi sonuçlari daha hizli alabilirsiniz, ancak bu kelime sinirlarinda dogruluğu azaltabilir.

Birkaç açik kaynak projesi ve çalisma zamanı sarmalayıcısı, segmentasyon, konusma aktivitesi algılamasi ve kaydirma penceresi yaklaşımlarini ekleyerek Whisper’in pratik gecikme süresini birkaç saniyeye indirmişlerdir. Donanım ivmesi ve verimli bir çalişma zamanı ile neredeyse gercek-zamani transkripsiyon elde edilebilir, ancak “neredeyse anlık” Google’un alani kalmaya devam ediyor.

Google Speech-to-Text’in akis API’si konusurken sesin kucuk parcalar halinde gönderir ve neredeyse anında ara sonuçlar döner. Bir sahnedeki canli altyazi, video akisi icinde gercek-zamani altyazi veya yarim saniye icinde yanit vermesi gereken bir ses asistani icin Google’un akis modu hakiki bir farktir.

Çoğu icerik yaratıcısı icin fark daha az önemlidir: kaydedilmis bir akişı, podcast bölümünü veya daha sonra inceleyecegi bir toplantıyi transkript ediyorsaniz, Whisper’in işletim kapasitesi (tam bir dosya verildiginde, gercek-zamani daha hizli ses işleyebilir) onu son derece pratik kılar.

Maliyet Analizi

Whisper’in acik agirlik doğası, yazilimin kendisinin ucretsiz oldugunu anlamina gelir. Dakika basina ücretler yerine donanım (elektrik ve GPU amortismanı) ile öde. Zaten başka amaçlar icin açik olan yerel bir makine çalıştıran biri icin, Whisper ile transkripsiyon yapmanin sınır maliyeti sifira yakındır.

OpenAI, Whisper’i barındırılan bir API (api.openai.com/v1/audio/transcriptions) olarak sunar; bu, ses dakikasi başına ücret alır. Bu bir kolaylık seçeneğidir; kendi başına Whisper çalıştırabileceğini değiştirmez.

Google Speech-to-Text fiyatlandirmasi (2026 itibariyle) ucretsiz aylik seviye (yaklasik 60 dakika) sonra her 15 saniye icin ucret alir. Dusuk düzey kullani icin bu ucretsiz seviye cömerttir. Ayda 40 saatlik icerik yapan bir akisçi icin, maliyetler katlanir - günlük yüzlerce dakika ses gercek bir bütçe hususudur. Hacim indirimleri yuksek ölçekte uygulanir, ancak toplam fatura da uygulanir.

Kurumsal çözümleri degerlendiren takımlar icin Google’un Speech-to-Text, bazı bölgeler icin bir on-premises seçeneği vardır, ancak bu model agirliklarini kendi kendine barındırmakla aynı degildir.

Gurultu Bastirma ve Ses Kalitesi

Gercek kayitlar nadir olarak studio temizlemiştir. Oyun sesi, klavye klikleri, fan gurultüsü, mikrofon yaksinlik etkileri, arka plan müzigi - bunların hepsi dogruluğu kötü lestirir.

Whisper, egitim verilerinin önemli bir bölümü gercek kayıt kalitesinde internet sesi olduğundan, akustik gurultüyü nisbeten iyi işler. Geniş bir mudahale yelpazesini gördü ve görmezden gelmeyi öğrenmiştir. Bu, bagiş iklik oldugu anlamina gelmez - son derece gurultulu ses yine de dogruluğu kötü lestirir - ancak gurultu tabanı birçok rakip sistemden daha yüksektir.

Bir gurultu bastırcıyı her motorla eslestirmek sonuçlari dramatik olarak iyileştirir. VoxBooster, sesi temizleyen gurultu bastirma içerir ve Whisper’in transkripsiyon motoruna ulaşir. Kombinasyon, gurultulu mikrofon girişinde Whisper tek başına olandan daha temiz transkriptler üretir.

Google Speech-to-Text de hava gurultu bastirmadan faydalar. Temiz sesin ve Google’un gelistirilmis modelinin kombinasyonu desteklenen diller icin güçlüdür.

İkisini gurultulu ses üzerinde karsilastirir ve bir motor dramatik olarak daha iyi görünürse, ön işlemenin esitsiz olarak uygulanip uygulanmadigini kontrol edin. Adil karsilastirma her ikisine de aynı ses girişini kullanir.

Entegrasyon ve Gelistirici Deneyimi

Her iki seçenek de geliştiriciler için sağlam ekosistemler var, ancak deneyim tamamen farklı.

Whisper Python’u kurmanizi (veya derlenmiş ikili dosyası kullanmanizi) ve model agirliklarini indirmenizi gerektirir. Uygulamalara entegrasyon, modeli doğrudan işlemde çağırarak veya yerel bir soket üzerinden yapılir. whisper Python kütüphanesi iyi belgelenmiştir. faster-whisper (CTranslate2) ve whisper.cpp (saf C++) gibi topluluk çalişma zamanları, onu Python ekosistemi disinda gelistiriciler icin erişilebilir kılar.

Google Speech-to-Text bir Google Cloud hesabı, proje, API anahtarı ve faturalandirma kurulumunu gerektirir. SDK’lar Node.js, Python, Java, Go ve daha fazlasini kapsar. REST API’si basittir. Akişe gRPC bağlantısı gerektirir. Kurulum ek yükü, Google Cloud’u daha önce kullanmış bir geliştirici icin yaklasik 20-30 dakikadır; platform icin yeni birisi daha uzun.

Gizlilik ve cemdis guvenilirliğinin önemli olduğu gömülü veya masaüstü uygulamalarindaki icin Whisper daha doğal bir uymadir. GCP’de zaten çalisan sunucu tarafindan yazilim uygulamalarindan veya belirli alanlarda Google’un dil modeli kalitesine ihtiyaç duyan projeler icin Google Speech-to-Text temiz bir şekilde entegre olur.

Whisper Seçilecek Zaman

Gizlilik pazarlamayan. Yerel işleme, ses telemetrisi yok.
Sifir devam eden maliyet istiyorsun. Mevcut donanımda çalıştirin, dakika basina sifir ödeyin.
Sesiniz aksanli veya gurultulultur. Whisper’in egitim cesitliliği burada yardimci olur.
Kaynak sınırlı dil desteğine ihtiyaç duyarsınız. Whisper’in 90+ dilleri, Google’un öncelik vermedigi birçoğunu içerir.
Masaüstü uygulamasında bulunuyorsunuz. Bulut bagimliliği olmadan entegrasyon daha basittir.
VoxBooster gibi bir arac kullaniyorsun bu zaten Whisper çalişma zamanini yerel olarak paketler.

Google Speech-to-Text Seçilecek Zaman

Akis gecikleme en önemlidir. Saniye altı kismi sonuçlar yerel olarak eslesmesi zor.
Etki alani özgü kelime dagarciği uyarlamasina ihtiyaciniz var. Google’un konusma uyarlama API’si uzman terminoloji icin yardim eder.
Kullani is durumunuz telefon sesidir. Google’un telefon ayarli modeli 8 kHz sesi iyi işler.
Yönetilen altyapi içeren Google Cloud’da zaten sunucu tarafindan yazilim servisi yapiyorsunuz.
Ana desteklenen dilde temiz ses. Google’un gelistirilmis modelleri burada yuksek ayarli.
Kurumsal SLA’lar gerekli garantili çalişma süresi ve destek sözleşmeleri ile.

Gizlilik Derin Dalış: Sesinize Ne Olur

Ses bir bulut API’sine giderse, o sağlayıcının veri koşulları altında çalışıyorsunuz. Google Speech-to-Text icin ses, Google’un altyapısında işlenir. Google’un belgeleri, müşteri verilerinin açik onay olmadan genel amaçli modelleri eğitmek icin kullanilmadigini belirtir, ancak tam veri işleme politikasini anlamak Bulut Veri İşleme Eki’ni dikkatle okumak gerektirir.

Whisper’i yerel olarak çalıştırmak, sesin asla ağ sınırını geçmeyeceğini anlamina gelir. Bir oyuncunun rol oyununu roldeki kişisi olarak kaydeden, oturum notlarini yapan terapist, hassas kaynaklarla röportaj yapan gazeteci veya gizlilik endişesi olan biri icin, yerel transkripsiyon paranoya degildir; uygun risk yönetimidir.

Konusma tanima gizliligi hakkinda Wikipedia makalesi, STT sistemlerinde ses veri işlemeye dair geniş manzara hakkinda faydalı bağlam sunar.

Sik Sorulan Sorular

OpenAI Whisper, Google Speech-to-Text’ten daha dogru mu?

Sese bagli. Whisper, aksanli konusma, karisik diller ve gurultulu kayitlarda ustun olmasi egilimi gosterir. Google Speech-to-Text, temiz, hizli gercek-zamani akisi icinde onunde. Ikisi de evrensel olarak daha iyi degildir; ses kosullari ve kullani is durumunuz kazanani belirler.

OpenAI Whisper internet olmadan cemdis calisabilir mi?

Evet. Whisper, yerel makinenizde tamamen calistirabileceginiz acik agirlik bir modeldir. Hicbir ses bilgisayarinizi terk etmez. Google Speech-to-Text bir bulut API’sidir ve sesi islemek icin her zaman etkin bir internet baglantisi gerektirir.

Google Speech-to-Text, Whisper ile karsilastirildiginda ne kadara mal olur?

Google, ucretsiz aylik seviyeden sonra (yaklasik 60 dakika) her ses dakikasi icin ucret alir. Whisper’in kendisi yerel olarak calistirmak icin ucretsizdir; maliyet yalniz donanima bagli. OpenAI barindirilan API’si dakika basina ucret alir, ancak kendi kendini barindirabildigi icin istegeldir.

Birden cok dil ve aksanlar icin hangisi daha iyidir?

Whisper, yaklasik 680.000 saatlik coguldil sesle egitilmis ve kaynak sinirli olanlar da dahil olmak uzere 90’dan fazla dili desteklemektedir. Google Speech-to-Text yaklasik 125 dili kaplamaktadir, ancak daha kucuk dil seviyelerinde agir aksanlarla karsilasabilir.

Whisper ile Google Speech-to-Text arasindaki gecikme farki nedir?

Google Speech-to-Text, neredeyse gercek-zamani icinde kismi sonuclari olan bir akis modu sunmaktadir; bu, saf Whisper ile eslesmesi zor. Whisper sesi parcaciklar halinde isler ve ici in artan gecikmeye sahiptir, ancak optimize edilmis calistirma ortamlari boslugu onemli olcude kapatabilir.

VoxBooster transkripsiyon icin Whisper veya Google kullanir mi?

VoxBooster, dusuk gecikme sesini yakalama kullanarak Windows PC’nizde Whisper’i yerel olarak calistirir. Konusmaniz hicbir zaman makinenizi terk etmez, bu nedenle dakika basina maliyet yoktur ve sesi ucuncu tarafa bulut hizmetine gondermekle ilgili gizlilik endisesi yoktur.

Oyun oturumlarini veya akislari kaydetmek icin hangisini kullanmaliyim?

Yerel gizlilik ve devam eden maliyet olmadan, Whisper (VoxBooster gibi bir arac araciligiyla) tipik olarak akis ve oyunlar icin daha uygun bir uymadir. Uzak bir hizmete teslim edilecek bir saniye altinda gecikme suresi olan canli altyazilara ihtiyac duyarsaniz, Google Speech-to-Text akisinin avantaji vardir.

Sonuç

Whisper ve Google Speech-to-Text her ikisi de ciddi araçlardir ve secim, gercekten neler degerli olduguna gelir. Google, akis gecikleme ve temiz seste ana dil dogruluğunda kazanır. Whisper, cemdis kullani is, gizlilik, ucret olmayan işletim ve cesitli veya gurultulu sese dayanıklılık konusunda kazanır.

Çoğu icerik yaratıcı, akisçi ve masaüstü kullanici icin, Whisper tabanli yerel transkripsiyon daha pratik ve gizli seçimdir. Bulut hizmetine bagimlı degilsiniz, dakika basina ödemeyesiniz ve kayitlariniz kendi makinenizde kalir.

Kurulum rahatsizliği olmadan Windows masaüstü uygulamasında Whisper’i istiyor musunuz - gercek-zamani bir ses değiştirici, gurultu bastirma, soundboard ve AI ses klonlamasinin yanı sira - VoxBooster tüm bunlari dusuk gecikme sesini yakalama araciligiyla yerel olarak çalıştırır, PC’nizde sesi asla terk etmeden. 3 günlük ücretsiz deneme tam özellik setini kapsar, kredi kartı gerekli değildir.

VoxBooster’ı İndir - 3 gün boyunca yerel Whisper transkripsiyanini ücretsiz deneyin.