Як це працює офлайн?
Velllab використовує нейронну мережу яка повністю завантажена на ваш комп'ютер. Розпізнавання відбувається локально, без інтернету. Ваш голос ніколи не відправляється на зовнішні сервери.
Які мови підтримуються?
25 європейських мов: українська, англійська, німецька, французька, іспанська, італійська, португальська, польська, чеська, нідерландська, шведська, данська, фінська, румунська, угорська, грецька, болгарська, хорватська, словацька, словенська, естонська, латвійська, литовська, мальтійська та російська.
Чи безпечно? Що з моїми даними?
Абсолютно безпечно. Velllab працює повністю на вашому комп'ютері. Аудіо не записується і не зберігається. Жодні аудіо- чи текстові дані не відправляються в інтернет. Програма звертається до сервера лише для перевірки ліцензії та оновлень — детальніше у
Політиці конфіденційності.
Що якщо я зміню комп'ютер?
Платна ліцензія дозволяє до 3 активацій. Якщо ви замінили комп'ютер — просто активуйте ключ на новому. Незначні зміни обладнання (наприклад, заміна диска) розпізнаються автоматично.
Як отримати ліцензійний ключ?
Після оплати через PayPro Global ліцензійний ключ автоматично відправляється на ваш email. Відкрийте Velllab → Налаштування → Ліцензія → введіть ключ.
Чи є повернення коштів?
Так, протягом 14 днів після покупки ви можете отримати повне повернення через PayPro Global. Ваша ліцензія буде автоматично деактивована.
Чим відрізняється від Google Speech?
Google Speech працює через хмару — ваш голос відправляється на сервери Google. Whisper потребує Python і технічних знань. Velllab — нативний Windows-додаток, що працює офлайн, з оптимізованою українською моделлю, і вставляє текст в будь-яку програму одним натисканням клавіші.
Як отримати найкращу точність розпізнавання?
Для найкращих результатів диктуйте повними реченнями, а не окремими словами. Нейронна мережа використовує контекст фрази для точнішого розпізнавання — чим довше речення, тим краще модель розуміє мову та правильно визначає слова. Короткі фрази з 1–3 слів можуть розпізнаватися менш точно, оскільки моделі не вистачає контексту.