لوحة تصنيف تحويل الكلام المنغولي إلى نص
Whisper medium MNنقطة التشغيل: Cafet/whisper-meduim-mongolian (Mongolian fine-tune) on mps

Whisper medium MN — معيار تحويل الكلام المنغولي إلى نص

نتائج حقيقية من Whisper medium MN 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, 6:32 PMنقطة النهاية:local (transformers)
06710077.5%
الدقة

265/265 عينة مُفرَّغة · نسبة نجاح 100%

06710022.5%
معدل خطأ الكلمات

الأقل أفضل · عبر 265 عينة

المقاييس الرئيسية
معدل خطأ الأحرف8.9%
متوسط معامل السرعة2.7×ضعف الزمن الحقيقي
إجمالي معامل السرعة2.7×
متوسط زمن الانتظار لكل عينة2.7s
إجمالي الصوت المُعالَج1849.3s30.8 دقيقة

التسعير

سعر قائمة Whisper medium MN 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 medium MN. يُعرض Duudlaga Flow للسياق فقط — هذه الصفحة تعزل Whisper medium MN حتى لا يُضخَّم الرقم بمنتجنا.

WER و CER حسب مجموعة البيانات

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

WER
9.9%
CER
3.2%
WER
2.8%
CER
1.5%
WER
32.3%
CER
10.5%
Modern Voice
WER
37.7%
CER
16.3%
WERCER

ملخص مجموعات البيانات

الدقة والسرعة والتوقيت المُجمَّع لكل مجموعة بيانات.

مجموعة البياناتالمصدرالعيناتالنجاحWERCERالدقةالسرعةالصوت (ث)المعالجة (ث)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/599.9%3.2%90.1%2.64×330.6s125.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/602.8%1.5%97.2%2.94×645.1s219.6s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5432.3%10.5%67.7%2.33×269.8s115.7s
Modern Voice9292/9237.7%16.3%62.3%2.68×603.8s225.4s

WER مقابل السرعة — لكل عينة

كل نقطة هي عينة صوتية واحدة. الموقع المثالي أسفل اليسار (خطأ قليل، سرعة عالية). Whisper medium MN 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 medium MN 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 medium MNWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье0.0%0.0%0/0/0
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү0.0%0.0%0/0/0
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрсдөө өвчин эмгээгүйсээ салахыг хичээцгээ28.6%7.7%0/0/2
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн0.0%0.0%0/0/0
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.хан хурмаст уурлаж болдоггүй бор өвгөнийг хоёр луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ10.0%1.3%0/0/1
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров0.0%0.0%0/0/0
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй0.0%0.0%0/0/0
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв12.5%1.8%0/0/1
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шөлөл өгч үз28.6%3.3%0/1/1
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ирвэс уйлдвэрлэсээ салаагүй явсан юм чинь42.9%25.0%0/1/2
صفحة 1 من 27

المنهجية

كيف حُصلت على هذه الأرقام.

المزوّد: Whisper medium MN (Whisper medium fine-tuned for Mongolian on a private corpus — the second most-downloaded Mongolian Whisper fine-tune.). دُرّبت النماذج التي تحمل هذه الشارة على بيانات تتداخل مع مجموعات الاختبار المعيارية (Mongolian Common Voice — 113 عينة من أصل 173 — أو مجموعة Shunya Labs العامة). ترتفع النتائج على المجموعات المتداخلة بسبب الحفظ؛ لذا قيّم هذه النماذج من خلال جدول كل مجموعة بيانات في صفحة تفاصيلها، ولا سيما المجموعات التي لم تُدرّب عليها.

نقطة النهاية local (transformers). اللغة mn. نقطة التشغيل Cafet/whisper-meduim-mongolian (Mongolian fine-tune) 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 medium MN 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 medium MN Benchmark Runner · Whisper medium MN Batch API v2 · تشغيل Aug 18, 2026, 6:32 PM