एआई नीति पारदर्शिता (T)

क्या एआई हम उपयोग करते हैं, जहां यह चलाता है, और कैसे हम DATATM PATMM (EASATCT, प्रभावी 2026-08-0) के साथ पालन करते हैं।

टीएल; डीआर

सभी उद्धरण एआई- कैंच्ड हैं. हर आउटपुट एक मशीन को पढ़ने योग्य सूचक बनाता है.
सभी एआई हमारे जीपी पर चलाता है. हम अपने ऑडियो या पाठ को कृत्रिमता, एस्ट्रनी, गूगल, या किसी भी तीसरी-न-रिकार्ड एम-यून पर नहीं भेजते.
हम आपके प्रदर्शन पर किसी भी मॉडल को प्रशिक्षित नहीं करते। हर मॉडल हम चलाने के लिए एक बंद-शाइल खुला मॉडल है। सुधार आप स्पष्ट रूप से इकट्ठा कर रहे हैं केवल अगर आप कर रहे हैं।
सिंथिक आवाज क्लोन (टीएसएस) को स्पष्ट रूप से नाम के रूप में, फ़ाइल- सिस्टम, मेटाडेटा तथा पृष्ठ पर लिखा गया है.

मॉडल जो हम इस्तेमाल करते हैं

मॉडल	उपयोग में	लाइसेंस	पर चलाएँ
Whisper large-v3-turbo (faster-whisper)	टेरान एरॉन (डिफ़ॉल्ट)	MIT	हमारा जीपी
Whisper large-v3 (faster-whisper) — branded “STT.ai Enhanced”	तिसेंसा (पाविराम योजना)	MIT	हमारा जीपी
Vosk	रीयल- टाइम शब्द स्ट्रीमिंग	Apache 2.0	हमारा जीपी
SpeechBrain ECAPA-TDNN	स्पीकर न्यूजराइजेशन	Apache 2.0	हमारा जीपी
MadLAD-400 3B	अनुवाद (450+ भाषाओं)	Apache 2.0	हमारा जीपी
Qwen2.5-1.5B (llama.cpp)	सारांश, विश्लेषण, सामग्री, RG चैट	Apache 2.0	हमारा जीपी
F5-TTS	आवाज घड़ो / पाठ से वार्ता	MIT	हमारा जीपी
all-MiniLM-L6-v2	RAG खोज के लिए एम्बेडिंग	Apache 2.0	हमारा जीपी

“STT.ai Enhanced” is our product name for Whisper large-v3 running on our own GPU. It is not a custom model, a fine-tune, or proprietary weights — it is the largest and most accurate Whisper checkpoint. It is more accurate than the default Whisper large-v3-turbo, and about 1.5x slower on a diarized job, measured on our own hardware.

हम Gudom, Athrocioc, Google बादल, या किसी भी विशेषता के लिए किसी भी तीसरी एमएमएर नहीं कहते हैं। हर मॉडल ऊपर हम खुद के लिए सवारी और काम पर चला जाता है। सिर्फ बाहरी सेवा हम अनुवाद पत्र का उपयोग करते हैं। (साथ ही) यूआई स्ट्रिंग के लिए, यह आपकी scenting सामग्री कभी भी नहीं छूता।

हम एआई पीढ़ी को कैसे प्रकट करते हैं

ट्रांसस्क्रिप्ट एचटीएमएल पृष्ठ: जैसे:
पाठ निर्यात (टीएक्सटी, एसटीटी, वीटी, JSON, सीएसवी, डॉकएक्स, पीडीएफ): प्रत्येक फ़ाइल के शीर्ष पर 'Aplaw-ed' हेडर पंक्ति शामिल करें.
सिंथनी आवाज / TS आउटपुट: वमूज फ़ाइलें शामिल हैं में मेटाडाटा तथा डाउनलोड पृष्ठ पर एक स्पष्ट सूचना.
एपीआई प्रतिक्रिया: शामिल करें (_r)

प्रशिक्षण डाटा

आधार मॉडल (अपनेकार, मावेल, क्यूवे, आदि) उनके प्रचारकों से पूर्व-बार आने। हम उनका उपयोग कर के रूप में किया।
आपके उच्चारण आधार मॉडल प्रशिक्षित करने के लिए इस्तेमाल नहीं हैं.
यदि आप एक हस्तलिपि को सही करते हैं (अंग्रेजी प्रतीक) या इसे गलत चिन्हित करते हैं, और आपने इसे गलत रूप से चिह्नित किया है /scsecs/ "Myplyy- syponseyy' s/ syy, डिफ़ॉल्ट, (" tlyplyyy), s (plyyy) के पाठ को एक साथ एक भविष्य पाठ को प्रशिक्षित किया जा सकता है. केवल इसके आस - केवल एक ही रास्ता है जो कि यह एक ही रास्ता है: इस मॉडल के आसपास कभी नहीं है.
अलग अलग रूप से, CATACod सुधार आवाज टॉगल करने के लिए तथाकथित ऑडियो (/प्रयोगात्मक/, डिफ़ॉल्ट में भी) स्तर आप के ऑडियो को देने के लिए सेट करते हैं आप सही, सुधार पाठ के साथ जोड़ा, हमारी आवाज RB-BS के तहत. दो स्वतंत्र हैं, या दोनों, या दोनों, आप या दोनों को दे सकते हैं.
आपके द्वारा अपलोड किया गया है 24 घंटे के भीतर साफ- सफाई_ अपेन्सन — संयुक्त राष्ट्र में आप जिस तरह के लिए अनुसंशाित हैं, वह नीचे हो गया है\ घंटे के दौरान

शुद्धता और त्रुटि

एआईफ्लिंग सही नहीं है. शब्द त्रुटि दरों को स्पीकर, ऑडियो गुणवत्ता, भाषा, और डोमेन शब्दावली द्वारा अलग से. महत्वपूर्ण प्रयोग के लिए मूल ऑडियो के विरुद्ध (प्रयोगात्मक, चिकित्सा, विनियमित उद्योग) की जाँच की. हमारे सार्वजनिक प्रतिबंध प्रति मॉडल पर कर रहे हैं /models/.

गणना किए गए प्रश्न

एयू एआई कार्य, जीडीपी, या अन्य अनुपालन प्रश्‍नों के लिए: hello@stt.ai या प्रयोग करें संपर्क प्रपत्र.

अंतिम बार अद्यतन: 2026-08-05.