AI-politik og gennemsigtighed
Hvad AI vi bruger, hvor det kører, og hvordan vi overholder oplysningskrav (EU AI Act artikel 50, effektiv 2026-08-02).
TL;DR
- Alle udskrifter er AI-genererede, og alle udskrifter har en maskinlæsbar afsløring.
- Alle AI kører på vores egen GPU. Vi sender IKKE din lyd eller tekst til OpenAI, Anthropic, Google eller nogen tredjepart LLM API.
- Vi træner IKKE nogen model på dine udskrifter. Hver model vi kører er en off-the-shelf open source model. Rettelser du eksplicit gør indsamles kun, hvis du vælger.
- Syntetiske stemme kloner (TTS) er tydeligt mærket som AI-genereret i filnavn, metadata, og på siden.
Modeller vi bruger
| Model | Anvendes til | Licens | Kører videre |
|---|---|---|---|
| Whisper large-v3-turbo (faster-whisper) | Transcription (standard) | MIT | Vores GPU |
| Whisper large-v3 (faster-whisper) — branded “STT.ai Enhanced” | Transcription (betalte planer) | MIT | Vores GPU |
| Vosk | Real- time ordstreaming | Apache 2.0 | Vores GPU |
| SpeechBrain ECAPA-TDNN | Højttalerdiarisering | Apache 2.0 | Vores GPU |
| MadLAD-400 3B | Oversættelse (450+ sprog) | Apache 2.0 | Vores GPU |
| Qwen2.5-1.5B (llama.cpp) | Oversigt, analyse, indholdsgenerering, RAG chat | Apache 2.0 | Vores GPU |
| F5-TTS | Stemmekloning / tekst-til-tale | MIT | Vores GPU |
| all-MiniLM-L6-v2 | Indlejringer til RAG-søgning | Apache 2.0 | Vores GPU |
~STT.ai Forbedret ~ er vores produktnavn for Whisper large-v3 kører på vores egen GPU. Det er ikke en brugerdefineret model, en fintune, eller proprietære vægte • det er den største og mest nøjagtige Whisper checkpoint. Det er mere præcis end standard Whisper large-v3-turbo, og omkring 1,5x langsommere på en diarized job, målt på vores egen hardware.
Vi kalder ikke OpenAI, Anthropic, Google Cloud eller tredjeparts LLM API for enhver funktion. Hver model ovenfor kører på hardware, vi ejer og oper. Den eneste eksterne AI-tjeneste, vi bruger, er translateapi.ai (også Muddy Holdings) til oversættelse af UI strenge • dette berører aldrig dit transskriberede indhold.
Hvordan vi afslører AI generation
- Transskript HTML- sider: inkludere <meta name=\
- Teksteksport (TXT, SRT, VTT, JSON, CSV, DOCX, PDF): omfatter en headerlinje med "AI-genereret udskrift" øverst i hver fil.
- Syntetisk stemme / TTS output: WAV-filer omfatter et'syntetiske-stemme' mærke i metadata og en klar meddelelse på download-siden. Audible ansvarsfraskrivelse er på køreplanen.
- API-svar: omfatter en _ai_genereret: sandt felt i hver JSON svar, der indeholder transkristne indhold.
Uddannelsesdata
- Basemodeller (Whisper, MadLAD, Qwen, etc.) kommer præ-uddannet fra deres respektive udgivere. Vi bruger dem som-afskibet.
- Dine udskrifter bruges IKKE til at træne basemodeller.
- Hvis du retter et udskriftssegment (blyant-ikonet) eller markerer det forkert (flag-ikonet), og du har valgt at /privacy-settings/ ("Modeltræning" vippe, standard off), kan parret (forkert tekst → korrigeret tekst) indsamles for at træne en fremtidig tekstkorrigeringsmodel. Kun tekstparret • aldrig det omgivende lyd • bruges af denne sti. Ingen sådan model eksisterer i dag: parrene gemmes kun, og intet vi i øjeblikket tjener er blevet trænet på dem.
- Separat, Contribute rettelser plus lyd til Voice Lab skifte (også på /privacy-indstillinger /, også standard off) vælger dig i at bidrage lyden af segmenter, du korrekte, parret med den korrigerede tekst, til vores Voice Lab datasæt under CC-BY-SA-4.0. De to toggles er uafhængige • du kan give enten, begge eller ingen af delene.
- Lyd du uploader slettes inden for 24 timer via cleanup_uploads cron! ULESS du har valgt at \
Nøjagtighed og fejl
AI transskription er ikke perfekt. Word fejlfrekvenser varierer efter højttaler accent, lydkvalitet, sprog og domæne ordforråd. Til kritisk brug (juridisk, medicinsk, reguleret industrier) verificere mod den oprindelige lyd. Vores offentlige WER benchmarks pr model er på /models/.
Spørgsmål om overholdelse
For EU AI-lov, GDPR eller andre compliance-spørgsmål: hello@stt.ai eller kontaktformular.
Sidst opdateret: 2026-08-05.