TEKNOLOJİ

Türk yapay zekâ şirketi SoundBoost, globalde 180.000 kullanıcıya ulaştı

Berkan Cesur ve ekibi tarafından Türkiye’de geliştirilen platform, 540 bini aşkın mastering işleminin ardından yapay zekâ destekli müzik araçlarını çeşitlendiriyor

SOUNDBOOST İŞ BİRLİĞİYLE
8 Eylül 2026

Müzik prodüksiyonunda yapay zekânın etkisi giderek daha görünür hale geliyor. Ancak bu dönüşüm yalnızca sıfırdan şarkı üreten modellerle sınırlı değil. Mastering, stem separation ve müzisyenlerin gündelik olarak kullandığı prodüksiyon araçları da hızla değişiyor.

Berkan Cesur ve ekibi tarafından Türkiye’de geliştirilmeye başlanan SoundBoost da bu dönüşümün mastering ve ses işleme tarafında büyüyen girişimlerinden biri.

İlk olarak yapay zekâ destekli online mastering ürünüyle yola çıkan platform, bugün mastering’den stem separation’a, şarkı pratiğinden referans mastering’e kadar uzanan daha geniş bir müzik çalışma ortamına dönüşüyor.

Platformda bugüne kadar 540 binden fazla mastering işlemi gerçekleştirildi. SoundBoost artık web’in yanı sıra iOS ve Android üzerinden de kullanılabiliyor.

Müzik prodüksiyonunu teknik ayarlardan doğal dile taşımak

Mastering yazılımları uzun yıllardır kullanıcıların EQ, compression, limiting, saturation ve stereo imaging gibi teknik işlemleri doğrudan kontrol ettiği bir yapıya sahip.

Otomatik mastering servisleri bu süreci kolaylaştırdı ancak çoğunlukla kullanıcıya birkaç stil veya preset seçeneği sunan bir yaklaşım benimsediler.

SoundBoost’un geliştirdiği Prompt to Mastering sistemi ise farklı bir arayüz deniyor: Kullanıcı teknik parametreleri bilmek zorunda kalmadan, parçanın nasıl duyulmasını istediğini doğal dilde tarif edebiliyor.

“Biraz daha sıcak ve geniş olsun”, “davulları fazla sıkıştırma” veya “vokaller daha önde olsun” gibi istekler mastering sürecinin doğrudan girdisi haline geliyor.

SoundBoost’un arkasındaki mastering motoru bu talebi yorumlayarak EQ, compression, saturation, stereo processing ve diğer işlemlerden oluşan signal chain’i parçaya ve kullanıcının isteğine göre oluşturuyor.

Platform aynı zamanda klasik kontrolleri tamamen ortadan kaldırmıyor. Daha teknik çalışmak isteyen kullanıcılar mastering intensity, warmth, saturation, width ve compression ve EQ gibi parametrelere doğrudan müdahale edebiliyor.

Masterıng Engıne 3.6 ile daha teknik prompt’lar

SoundBoost, Mastering Engine 3.6 ile doğal dil üzerinden verilen komutların kapsamının da genişletildiğini iletiyor.

Kullanıcı artık yalnızca “daha sıcak” veya “daha punchy” gibi genel yaratıcı yönlendirmeler vermekle sınırlı değil. “15 kHz civarını biraz yükselt”, belirli bir compressor karakteri kullan veya belirli bir frekans bölgesine müdahale et gibi daha teknik talepler de mastering sürecine dahil edilebiliyor.

Reference Mastering tarafında da sistem geliştirildi. Kullanıcı Spotify üzerinden bir referans parça seçebiliyor ve SoundBoost bu parçanın loudness, tonal balance ve stereo karakterini kendi master’ına referans olarak kullanabiliyor.

“Davulları kaldır, vokalleri biraz öne getir”

Mastering motoruna eklenen daha ilginç yeniliklerden biri ise prompt sistemiyle stem separation’ın bir araya gelmesi.

SoundBoost artık kullanıcının talebine göre parçanın içerisindeki belirli elementlere de müdahale edebiliyor.

Örneğin kullanıcı “davulları kaldır ve vokalleri biraz öne getir” şeklinde bir komut verdiğinde sistem stem separation ile parçanın ilgili bölümlerini ayırıp yeni dengeyi buna göre oluşturabiliyor.

Bu yaklaşım, mastering ile mixing arasındaki geleneksel sınırların bazı kullanım senaryolarında bulanıklaşmaya başladığına da işaret.

Artık SoundBoost’la konuşmak da mümkün

SoundBoost’un yeni adımı ise Voice Mode.

Artık kullanıcıların mastering talimatlarını yazmaları gerekmiyor. Mikrofon yardımıyla, konuşarak, parçanın nasıl duyulması gerektiği doğrudan SoundBoost’a söylenebiliyor.

“Biraz daha sıcak yap”, “compression fazla geldi” veya “kick’i koruyarak stereo alanı genişlet” gibi talepler konuşma üzerinden sisteme aktarılıyor ve yeni mastering sonucu saniyeler içerisinde oluşturuluyor.

Buradaki amaç sesli komutu başlı başına yeni bir mastering yöntemi haline getirmekten çok, müzisyen ile yazılım arasındaki teknik bariyeri biraz daha azaltmak.

Kullanıcı ne duymak istediğini biliyorsa, bunu hangi processor veya parametreyle elde edeceğini bilmesi gerekmiyor.

Stem separatıon artık sadece vokal kaldırmak için kullanılmıyor

SoundBoost’un en hızlı büyüyen diğer tarafı ise kısa zaman önce yayına aldıkları ücretsiz stem splitter.

Stem separation teknolojisi son yıllarda büyük bir hızla gelişti ve artık bağımsız servislerden büyük DAW’lara kadar müzik yazılımlarının birçok alanında karşımıza çıkıyor.

SoundBoost da standart vokal, davul, bas ve diğer enstrüman ayrımlarının yanına artık gitar ve piyano stem’lerini de ekliyor.

Bu genişleme stem separation’ı yalnızca remix veya acapella üretmek için kullanılan bir araç olmaktan çıkarıp enstrüman pratiği için de kullanılabilir hale getiriyor.

Örneğin gitar çalışan bir müzisyen orijinal gitarı parçadan kaldırarak şarkının geri kalanını backing track olarak kullanabiliyor. Aynı şekilde piyano veya vokal ayrı olarak izole edilebiliyor.

SoundBoost üzerinde bugün günde yaklaşık 10 bin ücretsiz stem separation işlemi gerçekleştiriliyor.

Şirket tarafından geliştirilen stem splitter enstrüman pratiği yapmak ve remix işleri için tamamen ücretsiz olarak yayında.

Pıtch ve tempo birbirinden bağımsız değiştirilebiliyor

Bu sayede bir müzisyen şarkıyı yavaşlatırken tonunu koruyabiliyor veya parçanın hızını değiştirmeden kendi sesine ya da enstrümanına uygun başka bir tona taşıyabiliyor.

Şarkının belirli bölümleri seçilip loop’a alınabildiği için sistem aynı zamanda pratik aracına dönüşüyor.

Örneğin bir gitarist gitar stem’ini kaldırıp zorlandığı sekiz ölçülük bölümü yavaşlatarak sürekli tekrar edebiliyor.

Şarkının sözlerini ve akorlarını da çıkarıyor

Yeni Lyrics Mode, yüklenen parçanın sözlerini çıkararak şarkı çalarken takip edilebilir hale getiriyor.

Özellik karaoke için kullanılabildiği gibi özellikle bir parçayı öğrenmeye çalışan vokalistler ve müzisyenler düşünülerek geliştirildi.

Chords Mode ise parçanın akorlarını algılayarak gitar, piyano ve ukulele çalan kullanıcılar için şarkıyı interaktif bir çalışma deneyimine dönüştürüyor.

Kullanıcı böylece aynı şarkı üzerinde stem’leri ayırabiliyor, kendi enstrümanını kaldırabiliyor, parçayı yavaşlatabiliyor, belirli bir bölümü loop’a alabiliyor ve çalması gereken akorları takip edebiliyor.

Masterıng ürününden daha geniş bir müzik platformuna

SoundBoost’un son güncellemeleri şirketin başlangıçtaki online mastering odağının giderek genişlediğini gösteriyor.

Mastering tarafında doğal dil, sesli komutlar, reference mastering ve farklı AI engineer profilleri geliştirilirken, Stem Splitter tarafında separation teknolojisinin üzerine lyrics, chords, looping, pitch ve tempo kontrolü, mixing ve adaptive metronome gibi araçlar ekleniyor.

Ortaya çıkan yapı yalnızca “AI mastering” veya “vocal remover” olarak tanımlanması giderek zorlaşan bir ürüne dönüşüyor.

SoundBoost, müzisyenlerin parçalarını bitirebildiği, ayırabildiği, anlayabildiği ve üzerinde çalışabildiği AI destekli bir müzik stüdyosu oluşturma hayaliyle üretimlerine devam edeceğini aktarıyor.

Linkler:

SoundBoost > https://soundboost.ai

SoundBoost Free Vocal Remover & Stem Splitter > https://soundboost.ai/free-vocal-remover-stem-splitter

iOS > https://apps.apple.com/us/app/audio-mastering-soundboost/id6745907940

Android: https://play.google.com/store/apps/details?id=com.soundboost2.ai

Sonraki Sayfa