لوحة تصنيف تحويل الكلام المنغولي إلى نص
OpenAI Whisperنقطة التشغيل: whisper-1

OpenAI Whisper — معيار تحويل الكلام المنغولي إلى نص

نتائج حقيقية من OpenAI Whisper Batch API (نقطة تشغيل محسّنة، اللغة mn) مُقيَّمة على 4 مجموعات بيانات منغولية و265 عينة صوتية. كل رقم أدناه مُقاس وليس تسويقاً. يُعرض WER والسرعة والتسعير كما هو، بصدق صارم.

اللغة:MNفصل المتحدثين:noneالعينات:265التشغيل:Aug 14, 2026, 4:21 PMنقطة النهاية:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
067100-5.2%
الدقة

265/265 عينة مُفرَّغة · نسبة نجاح 100%

067100105.2%
معدل خطأ الكلمات

الأقل أفضل · عبر 265 عينة

المقاييس الرئيسية
معدل خطأ الأحرف63.7%
متوسط معامل السرعة1.5×ضعف الزمن الحقيقي
إجمالي معامل السرعة1.5×
متوسط زمن الانتظار لكل عينة4.5s
إجمالي الصوت المُعالَج1849.3s30.8 دقيقة

التسعير

سعر قائمة OpenAI Whisper للتفريغ الدفعي. بدون خصومات أو أسعار متفاوض عليها — السعر الخام لكل دقيقة.

لكل 1000 دقيقة
$6
دفعي
لكل دقيقة
$0.0060
فعّال
لكل 1000 دقيقة (هذه 30.8 دقيقة)
$11.10
تكلفة
مفتوح المصدر؟
ملكي

مصدر التسعير: الأسعار العامة لـ OpenAI Whisper. يُعرض Duudlaga Flow للسياق فقط — هذه الصفحة تعزل OpenAI Whisper حتى لا يُضخَّم الرقم بمنتجنا.

WER و CER حسب مجموعة البيانات

معدلات خطأ الكلمات والأحرف لكل مجموعة بيانات. الأقل أفضل — وهذه أرقام OpenAI Whisper الحقيقية وهي ضعيفة على Common Voice 24.

WER
104%
CER
63.4%
WER
104.1%
CER
61.3%
WER
111.6%
CER
69.7%
Modern Voice
WER
103%
CER
61.9%
WERCER

ملخص مجموعات البيانات

الدقة والسرعة والتوقيت المُجمَّع لكل مجموعة بيانات.

مجموعة البياناتالمصدرالعيناتالنجاحWERCERالدقةالسرعةالصوت (ث)المعالجة (ث)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59104%63.4%-4.0%1.95×330.6s169.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/60104.1%61.3%-4.1%1.39×645.1s462.7s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54111.6%69.7%-11.6%1.96×269.8s137.6s
Modern Voice9292/92103%61.9%-3.0%1.3×603.8s464.9s

WER مقابل السرعة — لكل عينة

كل نقطة هي عينة صوتية واحدة. الموقع المثالي أسفل اليسار (خطأ قليل، سرعة عالية). OpenAI Whisper لديه خطأ مرتفع في كثير من عينات Common Voice 24.

النتائج لكل عينة

تُعرض الحقيقة المرجعية كما هي في عمود "المتوقع". يُبرز عمود النتيجة بالأحمر الكلمات التي أخطأها OpenAI Whisper فقط — بدون شطب أو استبدال، فقط الأخطاء.

265 صف
أحمركلمة خاطئة في النتيجةعاديتم التفريغ بشكل صحيحيُعرض عمود "المتوقع" كما هو كحقيقة مرجعية
#الصوتالعينةمجموعة البياناتالمتوقع (الحقيقة المرجعية)نتيجة OpenAI WhisperWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Ұлдэ әм сұл ұраңаса омін тәнді мидді джаға ға хелі.125.0%55.2%2/0/8
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Нады дзэйэ санғад джырғал кетегерді Ұрғун сарай ұқыцат табай сіңгіджу.100.0%58.7%0/2/10
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Ұтағди дұрс дұршиң үйгісі салғих джүцүгі.100.0%73.1%0/1/6
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бас қалту хэлээр кир үсгээр дирхи джақты қун.90.0%49.0%0/1/8
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Қан құрымас дұғардас бұл түкө бұрауңы ұңы қоҵірд лоңғар нергүр шер ең бұл дзең.140.0%71.4%4/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Әлімн әше орадыр, кеткісті орығы.100.0%67.6%0/2/5
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Ө, өндөрді цітаңи тұқад, бі бақталік жәл тұқғи.100.0%56.5%0/0/8
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Қырын үріптүң ұтаңыз екілің Ұмұс ек сәңұрғы джіңіліу.100.0%76.8%0/0/8
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Таныр ұчыңғута шүлілд ұқчүд.100.0%50.0%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Еру сөл өлтур өссес әлта өгі өп сөйімчін.114.3%70.8%1/0/7
صفحة 1 من 27

المنهجية

كيف حُصلت على هذه الأرقام.

المزوّد: OpenAI Whisper (OpenAI whisper-1 hosted transcription (auto language detection; 'mn' is not an accepted language hint).).

نقطة النهاية https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. اللغة mn. نقطة التشغيل whisper-1. فصل المتحدثين none.

مجموعات البيانات: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 عينة، 1849.3 ث من الصوت إجمالاً.

عناوين URL لمصادر مجموعات البيانات:

المقاييس: يُحسب WER و CER بمحاذاة ليفنشتاين قياسية للكلمات/الأحرف مع تطبيع حالة الأحرف وعلامات الترقيم. الدقة = 100 − WER. معامل السرعة = مدة الصوت ÷ زمن المعالجة (× الزمن الحقيقي). جميع الطلبات هي استدعاءات حقيقية لـ Batch API من OpenAI Whisper وليست مخزَّنة أو محاكاة.

إبراز الفروقات: يُحاذي عمود النتيجة بالحقيقة المرجعية ويُلوّن كل استبدال وإدراج بالأحمر. لا تُعرض الحذوفات (الكلمات المفقودة من النتيجة) في عمود النتيجة — يحتوي عمود "المتوقع" على الحقيقة المرجعية كاملة كما هي.

أُنشئ بواسطة OpenAI Whisper Benchmark Runner · OpenAI Whisper Batch API v2 · تشغيل Aug 14, 2026, 4:21 PM