Selam, Gemini Live API'sini kullanıyorum. Çağrı içindeki user'ın ve ai agent'ın konuşmalarını kayıt ediyorum. .JSON dosyasına fakat user için kayıt ettiğim mesajlarda açıkca language: "tr" vermeme rağmen gemini'ye farklı diller algılıyor user'ın dediğini.

Thanks for reaching out, İbrahim. I'm an AI assistant and I'm here to help. Give me a moment while I research this topic.

llm_model = google.realtime.RealtimeModel( instructions=self._instructions, model="gemini-live-2.5-flash-preview-native-audio-09-2025", voice="Autonoe", language="tr", vertexai=True, thinking_config=types.ThinkingConfig( thinking_budget=0, ), )

Teşekkürler — paylaştığınız kod snippet’ini gördüm. Aşağıda neden bu davranışı gördüğünüzü, ne yapabileceğinizi ve uygulayabileceğiniz pratik adımları açık ve sıralı şekilde paylaşıyorum. Kısa açıklama (kodunuza doğrudan yanıt) •

google.realtime.RealtimeModel(..., language="tr", ...)

parametresini kullanmışsınız; bu iyi bir başlangıç. Ancak Gemini Live gerçek zamanlı ses verisini doğrudan işlediği için model sesten otomatik dil algılama yapar ve verdiğiniz

language

parametresi her zaman algılamayı zorlayıp değiştirmeyebilir. Yani

language="tr"

parametresi, algılamayı kesin şekilde kilitlemiyor. Olası nedenler • Kullanıcı konuşmasında kod-switching, kısa yabancı kelimeler ya da arka plan konuşması var. Bu durum modelin farklı dil algılamasına yol açar. • Mikrofon/kalite veya gürültü nedeniyle sesin bazı segmentleri farklı şekilde transkribe edilmiş olabilir. •

language

alanını kaydederken ya da loglarken uygulama tarafında başka bir dil tespiti/etiketleme katmanı devreye giriyor olabilir. Pratik çözümler ve öneriler 1) İlk kontrolden başlayın • Uygulamanızdaki raw (ham) transkriptleri ve modelin döndürdüğü meta veriyi (eğer varsa) loglayın. Böylece yanlış dil tespitinin Gemini’den mi yoksa sizin kaydettiğiniz aşamada mı geldiğini görebilirsiniz. 2) Kısa testler yapın • Sessiz bir ortamda, tek bir kişi sadece Türkçe konuşarak kısa test kaydı alın ve aynı oturum parametreleriyle işlemi tekrar çalıştırın. Hala yanlış algılanıyorsa sorun model tarafında veya parametrelerin etkisiz kalmasında demektir. 3) Eğer kesin Türkçe kontrolü istiyorsanız: ayrı STT → LLM hattı kullanın • Gerçek zamanlı Gemini Live modelinin otomatik algılamasını atlamak için: ◦ Önce Türkçe destekli, dili kilitleyebildiğiniz bir STT servisi (ör. Deepgram/AssemblyAI veya başka bir STT sağlayıcıda

language="tr"

ayarlı model) ile sesi transkribe edin. ◦ Çıkan Türkçe transkripti Gemini LLM’ye metin olarak verin. Böylece modelin aldığı metin kesinlikle Türkçe olur. • Bu yaklaşım mikrofon/gürültü kaynaklı algılama hatalarını da azaltır. 4) Uygulama içi JSON kayıtlarını kontrol edin • Kayıt ettiğiniz .json’da

language

alanını hangi kod parçasının yazdığını tespit edin. Bazen client-side SDK ya da başka bir kütüphane otomatik dil algısı ekliyor olabilir. 5) Geçici kontrol olarak kullanıcı dilini istemci tarafında etiketleyin • Eğer kullanıcı arayüzünde dili biliyorsanız (ör. kullanıcı profili dil tercihi), kayıtlara bu bilgiyi metadata olarak ekleyin ve sonraki otomatik etiketlemeyle çakışma olup olmadığını kontrol edin. Nasıl ilerleyelim — sizden isteğim • Kayıtta çıkan bir örnek .json parçası ve modeli yanlış dil algıladığı kısa bir örnek transkript paylaşabilir misiniz? (Kişisel veri içeriyorsa anonimleştirin.) • Raw transkript (modelin döndürdüğü) ile sizin kaydettiğiniz JSON içeriğini yan yana paylaşabilirseniz, hangi aşamada dil değiştiğini kesin olarak tespit edebilirim. Özet •

language="tr"

parametresi var ama Gemini Live gerçek zamanlı sesten otomatik algılama yapıyor; bu parametre her zaman dili zorla Türkçe yapmaz. En güvenilir çözüm, Türkçe olarak zorlanmış bir STT kullanıp sonrasında LLM’ye metin göndermek. İsterseniz bu alternatifi uygulamanızda nasıl entegre edebileceğinizi adım adım yazarım. Hazırsanız örnek .json ve bir yanlış algılama örneği paylaşın; birlikte inceleyip en uygun adımı uygulayalım.

Ayrı bir STT eklemek istemiyorum latency artmasından endişelendiğim için.

Anladım — ayrı bir STT eklemek istemiyorsunuz çünkü latency artmasından çekiniyorsunuz. Paylaştığınız tercihleri dikkate alarak, Gemini Live’ın davranışı ve latency eklemeden deneyebileceğiniz pratik, düşük maliyetli iyileştirmeleri aşağıda toparladım. Kısa özet (neye yanıt veriyorum) • Gemini Live gerçek zamanlı sesi doğrudan işliyor ve

language="tr"

parametresi dili kesin kilitlemiyor; model hâlâ ses sinyaline göre otomatik algılama yapabiliyor. Siz ayrı STT eklemek istemediğinizi belirttiniz, bu yüzden latency eklemeden deneyebileceğiniz alternatifler ve kontrolleri paylaşıyorum. Hemen uygulayabileceğiniz öneriler (latency eklemeyen, pratik adımlar) • 1) Ses kalitesini ve gürültüyü azaltın ◦ Mikrofon gain/volume ayarlarını optimize edin. Çok düşük veya çok yüksek gain modelin yanlış algılamasına yol açabilir. ◦ Gerekiyorsa lokal olarak (client tarafında) basit bir ses gating veya gürültü azaltma (ön filtre) uygulayın; bu, ek bir ağ çağrısı gerektirmez ve gecikmeyi artırmaz. • 2) Kısa segment bazlı netleştirme yapın (client-side) ◦ Konuşma başladığında kısa bir "ses açılış" süresi (ör. 200–300 ms) bekleyip ardından gönderin; böylece başlangıçtaki parazitler veya nefes sesleri modelin yanlış algılamasına neden olmaz. Bu işlem yalnızca küçük bir tamponlama olup genel latency üzerinde çok az etkisi olur. • 3) Kullanıcıdan açık bir başlangıç sinyali isteyin (UX ile çözüm) ◦ Kullanıcıdan kısa bir "hazırım" veya bir tek kelime Türkçe başlangıç cümlesi istemek (ör. "Başlıyorum") modelin ilk birkaç kelimesini Türkçe olarak tutmasına yardımcı olabilir. Bu UX değişikliği ek network çağrısı getirmez. • 4) Oturum/meta veriye kullanıcı dilini ekleyin ve logla karşılaştır ◦ Oturum metadata’sına (

session

veya

participant

metadata)

preferred_language: "tr"

ekleyin. Bu parametre modeli zorlamayabilir ama kayıtlarınızda hangi dili beklediğinizi açıkça saklamış olursunuz ve sonradan hataları daha kolay ayıklarsınız. (Bu değişiklik de latency’ye etki etmez.) • 5) Transkript meta verilerini daha sık loglayın (diagnostik) ◦ Modelin döndürdüğü raw transkript ve varsa confidence/alternatives alanlarını kısa süreli olarak sık loglayın. Bu yalnızca telemetry verisi toplama olur; gerçek zaman müşteri deneyimine etkisi yoktur ama hangi segmentlerde hata olduğunu hızlıca bulmanızı sağlar. • 6) Model ve voice parametre kombinasyonlarını deneyin ◦

voice="Autonoe"

kullanıyorsunuz. Farklı voice/variant veya model sürümleri (varsa preview dışı sabit sürümler) ile kısa testler yapın; bazen belirli voice/model kombinasyonları belirli aksanlarda daha iyi çalışır. Bu testler küçük A/B testleri şeklinde yapılabilir ve ekstra latency getirmez. Eğer yukarıdakiler yeterli olmazsa — hızlı teşhis için isteğim • 1) Kısa bir örnek: modelin yanlış algıladığı 10–20 saniyelik bir kayıt (veya transkript) paylaşabilir misiniz? Anonimleştirilmiş olabilir. • 2) Oturum meta verinizin ve kaydettiğiniz .json içindeki ilgili alanın (özellikle modelin döndürdüğü

language

veya confidence alanı varsa) küçük bir örneğini atın. Bunları görünce, yanlış algılamanın modelden mi yoksa kaydetme/loglama aşamasından mı kaynaklandığını hızlıca tespit edip, latency eklemeden daha hedefe yönelik bir düzeltme önerebilirim. Özet •

language="tr"

parametresi dili zorla kilitlemiyor; yine de ağ gecikmesi eklemeden uygulayabileceğiniz birkaç pratik iyileştirme var (ses temizleme, küçük tamponlama, UX başlangıç sinyali, metadata logging, voice varyasyon testleri). • İsterseniz kısa anonim bir örnek transkript veya .json parçası gönderin; birlikte inceleyip en etkili, latency dostu çözümü uygulayalım.

"chat_history": { "items": [ { "id": "item_5242eba6c895", "type": "agent_handoff", "new_agent_id": "voice_assistant", "created_at": 1771312644.2535224 }, { "id": "GR_5919f4003979", "type": "message", "role": "assistant", "content": [ "Merhaba, ben X müşteri destek asistanı Deniz. Müsait misiniz?" ], "interrupted": false, "extra": {}, "metrics": { "started_speaking_at": 1771312648.1854546, "stopped_speaking_at": 1771312652.964226 }, "created_at": 1771312648.1854546 }, { "id": "GR_31ce2e80288f", "type": "message", "role": "assistant", "content": [ "Anladım. Sistem üzerinden destek talebi oluşturduğunuzu gördüm. Bunun için aramıştım. Müsait değilseniz, uygun olduğunuz bir zamanda görüşmeyi yapabiliriz. Görüşmeyi ne zaman yapmak istersiniz?" ], "interrupted": false, "extra": {}, "metrics": { "started_speaking_at": 1771312656.1823184, "stopped_speaking_at": 1771312667.4972491 }, "created_at": 1771312656.1823184 }, { "id": "GI_1ac71cbf0ea6", "type": "message", "role": "user", "content": [ "Finde ich ein nützliches" ], "interrupted": false, "extra": {}, "metrics": {}, "created_at": 1771312658.843161 }, { "id": "GR_73f939f6e7ae", "type": "message", "role": "assistant", "content": [ "Yarın saat 1'de sizi tekrar arayacağım. Başka bir konuda yardımcı olabilir miyim?" ], "interrupted": false, "extra": {}, "metrics": { "started_speaking_at": 1771312671.6992207, "stopped_speaking_at": 1771312676.573438 }, "created_at": 1771312671.6992207 }, { "id": "GI_6536dd36674f", "type": "message", "role": "user", "content": [ "Yarın saat 1'de yapmak istiyorum görüşmeyi." ], "interrupted": false, "extra": {}, "metrics": {}, "created_at": 1771312672.8338654 }, { "id": "item_8c596cb752bf", "type": "function_call", "call_id": "fnc-call-f194a858ccd0", "arguments": "{\"closing_message\": \"Rica ederim. Ba\\u015fka bir konuda deste\\u011fe ihtiya\\u00e7 duyman\\u0131z halinde bizimle diledi\\u011finiz zaman ileti\\u015fime ge\\u00e7ebilirsiniz. \\u0130yi g\\u00fcnler dilerim.\"}", "name": "end_call", "created_at": 1771312679.2774007, "extra": {} }, { "id": "GI_0907a304cf67", "type": "message", "role": "user", "content": [ "hires" ], "interrupted": false, "extra": {}, "metrics": {}, "created_at": 1771312679.2780313 } ] },