Política i transparència de l'AI
El que fem servir per on funciona, i com compleixem amb els requeriments de revelació (EUAI Acto Institut 50, efectiu 2026-08-02).
TL;DR
- Totes les transcripcions són AI- Lesson· les. Cada sortida porta una revelació llegible.
- Tota IA funciona per la nostra pròpia GPU. NO us enviarem el vostre so o text a OpenAI, Anthropic, Google, o qualsevol API de tercers parts.
- NO entrenem models base en les vostres transcripcions. Només un " opt- afina" usa correccions que feu explícitament.
- Els clons de veu sintetitzats (TTS) s' anomenen clarament com a "A" generats al nom de fitxer, metadades i a la pàgina.
Models que utilitzem
| Model | Usat per | Llicència | Executa en |
|---|---|---|---|
| Whisper large-v3-turbo (faster-whisper) | Transcripció (per omissió) | MIT | La nostra GPU |
| STT.ai Enhanced (custom fine-tune) | Transcripció (plans pagables) | MIT (base) / Proprietary (fine-tune weights) | La nostra GPU |
| Vosk | S' està executant el flux de paraules en temps real | Apache 2.0 | La nostra GPU |
| SpeechBrain ECAPA-TDNN | Diarització del president | Apache 2.0 | La nostra GPU |
| MadLAD-400 3B | Traducció (450+ llengües) | Apache 2.0 | La nostra GPU |
| Qwen2.5-1.5B (llama.cpp) | Resum, anàlisi, generació de continguts, xat ARG | Apache 2.0 | La nostra GPU |
| F5-TTS | Referent de veu / text a veu | MIT | La nostra GPU |
| all-MiniLM-L6-v2 | Encastades per a cerques ARG | Apache 2.0 | La nostra GPU |
No anomenem l'OpenAI, Anthropic, Google Cloud, o qualsevol API de tercers LLLM per a qualsevol funcionalitat. Cada model més amunt s' executa en el maquinari que nosaltres tenim i opera. L' únic servei extern de l' IA que utilitzem és tradueix.ai (també Holdings) per traduir cadenes IUGOGOGN que no toca el contingut transcrivicat.
Com revelem la generació de l'AI
- Pàgines HTML del Transcript: include < meta nom=\
- Exportacions de text (TXT, SRT, VTT, JSON, CSV, DOCX, PDF): Inclou una línia de capçalera 'I- Òplipada' a dalt de cada fitxer.
- Sortida sintetitzada / TTS: Els fitxers WAV inclouen una etiqueta "syntètica " en les metadades i una clara nota a la pàgina de descàrrega. A audible disclaimer està al mapa de carreteres.
- Respostes API: Inclou un camp _ai_ Lesson: un valor real en cada resposta JSON que conté contingut transcripït.
Dades d' entrenament
- Models base (Whisper, MadLAD, Qwen, etc.) arriben pre-experts dels seus respectius editors.
- Les vostres transcripcions NO s' usen per entrenar models base.
- Si teniu raó un segment de transcripció (la icona del llapis) o marqueu- lo incorrecte (la icona de bandera), i heu optat a / privy- settings /\ (\
- Separadament, la correcció de la Contribució més d' àudio a commutació dels laboratoris de veu (també a / privy- settings /, també està desactivat) opteu per omissió per a contribuir a l' àudio dels segments que heu fet bé, usant el text corregit, al conjunt de dades de Voice en CC-BY-SA- 4. 0. Les dues regles són independents bles que podeu atorgar tant, com tampoc.
- S' esborra l' àudio que s' elimina en 24 hores mitjançant la neteja de l'cron, n' hi ha menys que no hi hagi cap on s' ha optat amb\
Exactitud i errors
La transcripció de l' IA no és perfecta. Els índexs d' error de paraula variaren per l' accent altaveu, qualitat d' àudio, idioma i vocabulari de domini. Per a ús crític (agent, medicina, indústria regulada) es poden verificar contra l' àudio original. Els nostres punts de referència públics WIR per model són a /models/.
Preguntes de composició
Per a la Llei de la Unió Europea, el PIBR, o per altres qüestions de compliment: hello@stt.ai o utilitza la forma de contacte.
Darrera actualització: 2026-04-26.