لوحة تصنيف تحويل الكلام المنغولي إلى نص
Whisper turbo MNنقطة التشغيل: Blgn94/whisper-large-v3-turbo-mn-lora (merged LoRA) on mps

Whisper turbo MN — معيار تحويل الكلام المنغولي إلى نص

نتائج حقيقية من Whisper turbo 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, 6:01 PMنقطة النهاية:local (transformers)
06710074.3%
الدقة

265/265 عينة مُفرَّغة · نسبة نجاح 100%

06710025.7%
معدل خطأ الكلمات

الأقل أفضل · عبر 265 عينة

المقاييس الرئيسية
معدل خطأ الأحرف9.2%
متوسط معامل السرعة2.43×ضعف الزمن الحقيقي
إجمالي معامل السرعة2.43×
متوسط زمن الانتظار لكل عينة3.0s
إجمالي الصوت المُعالَج1849.3s30.8 دقيقة

التسعير

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

WER و CER حسب مجموعة البيانات

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

WER
18%
CER
6%
WER
17%
CER
4.7%
WER
19.1%
CER
6.8%
Modern Voice
WER
40.1%
CER
15.7%
WERCER

ملخص مجموعات البيانات

الدقة والسرعة والتوقيت المُجمَّع لكل مجموعة بيانات.

مجموعة البياناتالمصدرالعيناتالنجاحWERCERالدقةالسرعةالصوت (ث)المعالجة (ث)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5918%6%82.0%1.98×330.6s167.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6017%4.7%83.0%2.9×645.1s222.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5419.1%6.8%80.9%1.99×269.8s135.9s
Modern Voice9292/9240.1%15.7%59.9%2.56×603.8s235.9s

WER مقابل السرعة — لكل عينة

كل نقطة هي عينة صوتية واحدة. الموقع المثالي أسفل اليسار (خطأ قليل، سرعة عالية). Whisper turbo 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 turbo 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 turbo 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.Хан хурмаст уурлаас Болдоггүй Бор өгнөө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ.50.0%14.3%0/0/5
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Алив наашаа ороод ир гэээд гэртээ оров.14.3%2.7%0/0/1
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Өө өндөр дээдэс таны тухайд би бодол ч чадахгүй.25.0%10.9%1/0/1
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.0.0%0.0%0/0/0
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүл л өгч биз.28.6%10.0%0/0/2
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 turbo MN (Whisper large-v3-turbo fine-tuned on Mongolian Common Voice + FLEURS (LoRA merged into the base weights) — the most recent Mongolian adaptation of a current-generation Whisper.). 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 Blgn94/whisper-large-v3-turbo-mn-lora (merged LoRA) 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 turbo 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 turbo MN Benchmark Runner · Whisper turbo MN Batch API v2 · تشغيل Aug 18, 2026, 6:01 PM