لوحة تصنيف تحويل الكلام المنغولي إلى نص
Whisper large-v3-turboنقطة التشغيل: openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps

Whisper large-v3-turbo — معيار تحويل الكلام المنغولي إلى نص

نتائج حقيقية من Whisper large-v3-turbo 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 18, 2026, 5:57 AMنقطة النهاية:local (transformers)
0671001%
الدقة

265/265 عينة مُفرَّغة · نسبة نجاح 100%

06710099%
معدل خطأ الكلمات

الأقل أفضل · عبر 265 عينة

المقاييس الرئيسية
معدل خطأ الأحرف54.4%
متوسط معامل السرعة0.91×ضعف الزمن الحقيقي
إجمالي معامل السرعة0.91×
متوسط زمن الانتظار لكل عينة8.7s
إجمالي الصوت المُعالَج1849.3s30.8 دقيقة

التسعير

سعر قائمة Whisper large-v3-turbo للتفريغ الدفعي. بدون خصومات أو أسعار متفاوض عليها — السعر الخام لكل دقيقة.

لكل 1000 دقيقة
$0
دفعي
لكل دقيقة
$0.0000
فعّال
لكل 1000 دقيقة (هذه 30.8 دقيقة)
$0.00
تكلفة
مفتوح المصدر؟
ملكي

مصدر التسعير: الأسعار العامة لـ Whisper large-v3-turbo. يُعرض Duudlaga Flow للسياق فقط — هذه الصفحة تعزل Whisper large-v3-turbo حتى لا يُضخَّم الرقم بمنتجنا.

WER و CER حسب مجموعة البيانات

معدلات خطأ الكلمات والأحرف لكل مجموعة بيانات. الأقل أفضل — وهذه أرقام Whisper large-v3-turbo الحقيقية وهي ضعيفة على Common Voice 24.

WER
100.3%
CER
56.2%
WER
99.4%
CER
47.7%
WER
101%
CER
58.1%
Modern Voice
WER
96.8%
CER
55.6%
WERCER

ملخص مجموعات البيانات

الدقة والسرعة والتوقيت المُجمَّع لكل مجموعة بيانات.

مجموعة البياناتالمصدرالعيناتالنجاحWERCERالدقةالسرعةالصوت (ث)المعالجة (ث)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59100.3%56.2%-0.3%0.86×330.6s382.6s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6099.4%47.7%0.6%1.01×645.1s640.2s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54101%58.1%-1.0%0.55×269.8s489.7s
Modern Voice9292/9296.8%55.6%3.2%1.18×603.8s513.8s

WER مقابل السرعة — لكل عينة

كل نقطة هي عينة صوتية واحدة. الموقع المثالي أسفل اليسار (خطأ قليل، سرعة عالية). Whisper large-v3-turbo 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 Whisper large-v3-turbo 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 Whisper large-v3-turboWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Дээ амсхалд бараа бээхэээ тэндэ мэдэжэээгээээ хэлэээ.100.0%56.9%0/1/7
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?нады заясан аджырғалгеттэгэртэ құрыққын сарай құтсаттэ бәсэнгэ чуэл100.0%54.7%0/4/8
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одо дэ дүр стөл чин рэгэсэсэлэй чэцгэй100.0%51.9%0/0/7
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би боз қолтүү хэрэр гэр цэр дэр хий жабдэг хүн60.0%29.4%0/0/6
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Hann formast orðlas boltgu, borðu hún hærð, þógar, neyrgur fyrir og sér.120.0%92.2%2/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Эсфина þessi орður, get gist í orð.100.0%83.8%0/0/7
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Уүндөрдээд тэний түхээд би бодал чадагүй.87.5%37.0%0/2/5
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.хараан горубтойг үудагаас сай кайлиң хүнүүсыйг сан рэх бэг келл ў.137.5%62.5%3/0/8
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танар отжунгута шүлэл ўүтжүт.100.0%43.3%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ёрөз үлтурэсэй салагы афсэймчэн.100.0%58.3%0/3/4
صفحة 1 من 27

المنهجية

كيف حُصلت على هذه الأرقام.

المزوّد: Whisper large-v3-turbo (Whisper large-v3-turbo open weights (4 decoder layers) run locally — the speed-optimised distillation of large-v3.).

نقطة النهاية local (transformers). اللغة mn. نقطة التشغيل openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps. 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 Whisper large-v3-turbo 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 Whisper large-v3-turbo Benchmark Runner · Whisper large-v3-turbo Batch API v2 · تشغيل Aug 18, 2026, 5:57 AM