@article{article_1563512, title={İnce Ayar ile PyAnnote Kullanılarak Konuşmacı Güncesi Çıkarımı Doğruluğunun Artırılması}, journal={Journal of Intelligent Systems: Theory and Applications}, volume={8}, pages={105–114}, year={2025}, DOI={10.38016/jista.1563512}, author={Toprak, Amine Gonca and Çepni, Sercan and Ozan, Şükrü}, keywords={konuşmacı güncesi çıkarımı, pyannote, ince ayar}, abstract={Konuşma işleme, konuşmacı güncesi çıkarımı, konuşma tanıma ve ses olayı tespiti gibi birçok uygulamada önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışma, firma çağrı merkezi kayıtları üzerinde karşılaştırmalı bir analiz sunmak amacıyla PyAnnote adlı güçlü, açık kaynaklı konuşmacı güncesi çıkarım aracını kullanmaktadır. PyAnnote modelleri, firma çağrı merkezi kayıtlarının etiketlenmesiyle elde edilen veri seti ile ince ayar yapılarak değerlendirilmiş ve baz model performansları ile karşılaştırılmıştır. Model performansları, DER metriği kullanılarak değerlendirilmiş ve sonuç olarak, ince ayar yapılan PyAnnote 3.1 modeli üstün performans göstermiştir. İnce ayar sonrası PyAnnote 3.1 versiyonunun DER puanı %21.9’dan %15.6’ya düşmüştür.}, number={2}, publisher={Özer UYGUN}, organization={TÜBİTAK TEYDEB}