لوحة تصنيف تحويل الكلام المنغولي إلى نص
Whisper large-v2 MNنقطة التشغيل: bayartsogt/whisper-large-v2-mn-13 (Mongolian fine-tune) on mps

Whisper large-v2 MN — معيار تحويل الكلام المنغولي إلى نص

نتائج حقيقية من Whisper large-v2 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, 4:09 PMنقطة النهاية:local (transformers)
06710079.3%
الدقة

265/265 عينة مُفرَّغة · نسبة نجاح 100%

06710020.7%
معدل خطأ الكلمات

الأقل أفضل · عبر 265 عينة

المقاييس الرئيسية
معدل خطأ الأحرف8.3%
متوسط معامل السرعة0.53×ضعف الزمن الحقيقي
إجمالي معامل السرعة0.53×
متوسط زمن الانتظار لكل عينة13.5s
إجمالي الصوت المُعالَج1849.3s30.8 دقيقة

التسعير

سعر قائمة Whisper large-v2 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 large-v2 MN. يُعرض Duudlaga Flow للسياق فقط — هذه الصفحة تعزل Whisper large-v2 MN حتى لا يُضخَّم الرقم بمنتجنا.

WER و CER حسب مجموعة البيانات

معدلات خطأ الكلمات والأحرف لكل مجموعة بيانات. الأقل أفضل — وهذه أرقام Whisper large-v2 MN الحقيقية وهي ضعيفة على Common Voice 24.

WER
18.7%
CER
6%
WER
16.7%
CER
6.1%
WER
16.7%
CER
5.1%
Modern Voice
WER
26.8%
CER
13.3%
WERCER

ملخص مجموعات البيانات

الدقة والسرعة والتوقيت المُجمَّع لكل مجموعة بيانات.

مجموعة البياناتالمصدرالعيناتالنجاحWERCERالدقةالسرعةالصوت (ث)المعالجة (ث)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5918.7%6%81.3%0.57×330.6s575.3s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6016.7%6.1%83.3%0.52×645.1s1241.4s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5416.7%5.1%83.3%0.51×269.8s526.3s
Modern Voice9292/9226.8%13.3%73.2%0.54×603.8s1114.9s

WER مقابل السرعة — لكل عينة

كل نقطة هي عينة صوتية واحدة. الموقع المثالي أسفل اليسار (خطأ قليل، سرعة عالية). Whisper large-v2 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 large-v2 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 large-v2 MNWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.0.0%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 үү.0.0%0.0%0/0/0
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.0.0%0.0%0/0/0
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.0.0%0.0%0/0/0
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.ханх оромжт уурлас болдоггүй баруун хүнийг хоёр луугаар нэргүйлэхээр явжээ.90.0%28.6%0/0/9
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.0.0%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 чадахгүй.0.0%0.0%0/0/0
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаасаа эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв.25.0%5.4%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шөл л өгч үз.0.0%0.0%0/0/0
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.14.3%6.2%0/0/1
صفحة 1 من 27

المنهجية

كيف حُصلت على هذه الأرقام.

المزوّد: Whisper large-v2 MN (Whisper large-v2 fine-tuned on Mongolian Common Voice by the bayartsogt community project — the most-downloaded Mongolian-specific open ASR model.).

نقطة النهاية local (transformers). اللغة mn. نقطة التشغيل bayartsogt/whisper-large-v2-mn-13 (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 large-v2 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 large-v2 MN Benchmark Runner · Whisper large-v2 MN Batch API v2 · تشغيل Aug 18, 2026, 4:09 PM