মঙ্গোলীয় স্পিচ-টু-টেক্স্ট লিডারবোর্ড
Whisper large-v3 MNঅপারেটিং পয়েন্ট: warmestman/whisper-large-v3-mn-cv-fleurs (Mongolian fine-tune) on mps

Whisper large-v3 MN — মঙ্গোলীয় স্পিচ-টু-টেক্স্ট বেঞ্চমার্ক

Whisper large-v3 MN Batch API (উন্নত পরিচালনা বিন্দু, ভাষা mn) দ্বারা 4টি মঙ্গোলীয় ডেটাসেট এবং 265টি অডিও নমুনায় মূল্যায়িত প্রকৃত ফলাফল। নিচের প্রতিটি সংখ্যা পরিমাপকৃত — বিপণন নয়। WER, গতি ও মূল্য যেমন আছে তেমনই, কঠোর সততার সাথে দেখানো হয়েছে।

ভাষা:MNবক্তা বিচ্ছেদ:noneনমুনা:265চালানো:Aug 18, 2026, 11:25 PMএন্ডপয়েন্ট:local (transformers)
06710060.6%
নির্ভুলতা

265/265 নমুনা ট্রান্সক্রাইব করা হয়েছে · 100% সাফল্য

06710039.4%
শব্দ ত্রুটি হার

কম ভালো · 265 নমুনায়

মূল মেট্রিক্স
অক্ষর ত্রুটি হার14.9%
গড় গতি গুণক1.57×রিয়েল-টাইম গুণিতক
মোট গতি গুণক1.57×
নমুনাপ্রতি গড় বিলম্ব4.5s
মোট প্রক্রিয়াজাত অডিও1849.3s30.8 মিনিট

মূল্য

ব্যাচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য Whisper large-v3 MN-এর তালিকা মূল্য। কোনো ছাড় বা আপস করা হার নয় — প্রতি মিনিটের কাঁচা হার।

প্রতি 1000 মিনিট
$0
ব্যাচ
প্রতি মিনিট
$0.0000
কার্যকর
প্রতি 1000 মিনিট (এই 30.8 মিনিট)
$0.00
খরচ
ওপেন সোর্স?
মালিকানাধীন

মূল্যের উৎস: Whisper large-v3 MN-এর প্রকাশিত মূল্য। Duudlaga Flow শুধুমাত্র প্রেক্ষাপটে দেখানো হয়েছে — এই পৃষ্ঠাটি Whisper large-v3 MN-কে আলাদা রাখে যাতে সংখ্যাটি আমাদের পণ্য দ্বারা ফোলানো না হয়।

ডেটাসেট অনুযায়ী WER ও CER

ডেটাসেট অনুযায়ী শব্দ ও অক্ষর ত্রুটি হার। কম ভালো — এবং এগুলো Whisper large-v3 MN-এর প্রকৃত সংখ্যা, যা Common Voice 24-এ দুর্বল।

WER
40.1%
CER
13.1%
Shunya Labs Mongolian Speech
উৎস ডেটাসেট →
WER
28.6%
CER
8.8%
WER
41.3%
CER
15.8%
Modern Voice
WER
44.9%
CER
19.3%
WERCER

ডেটাসেট সারসংক্ষেপ

প্রতিটি ডেটাসেটের সমষ্টিগত নির্ভুলতা, গতি ও সময়।

ডেটাসেটউৎসনমুনাসাফল্যWERCERনির্ভুলতাগতিঅডিও (সে)প্রক্রি. (সে)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5940.1%13.1%59.9%1.51×330.6s218.4s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6028.6%8.8%71.4%1.76×645.1s367.1s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5441.3%15.8%58.7%1.34×269.8s200.9s
Modern Voice9292/9244.9%19.3%55.1%1.56×603.8s388.2s

WER বনাম গতি — নমুনা অনুযায়ী

প্রতিটি বিন্দু একটি অডিও নমুনা। আদর্শ অবস্থান নিচে-বামে (কম ত্রুটি, দ্রুত)। Whisper large-v3 MN-এর অনেক Common Voice 24 নমুনায় ত্রুটি বেশি।

নমুনা অনুযায়ী ফলাফল

প্রত্যাশিত কলামে গ্রাউন্ড ট্রুথ যেমন আছে তেমনই দেখানো হয়েছে। ফলাফল কলাম শুধুমাত্র Whisper large-v3 MN ভুল করেছে এমন শব্দগুলো লাল রঙে হাইলাইট করে — কোনো স্ট্রাইকথ্রু/অদলবদল নয়, শুধু ভুল।

265 সারি
লালফলাফলে ভুল শব্দসাধারণসঠিকভাবে ট্রান্সক্রাইব করাপ্রত্যাশিত কলাম গ্রাউন্ড ট্রুথ হিসেবে যেমন আছে দেখানো হয়েছে
#অডিওনমুনাডেটাসেটপ্রত্যাশিত (গ্রাউন্ড ট্রুথ)Whisper large-v3 MN ফলাফলWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлээ12.5%3.4%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?надад заяасан аж жаргал гэдэг эрдээ гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү16.7%5.3%0/0/2
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо би дөөрч дөө өвчин эмгээгээсээ салахыг чивцгээв71.4%19.2%1/0/4
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэрхий ч явдаг хүн20.0%5.9%0/0/2
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.ханхурамс дуурлас болдоггүй бороогүйн хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ80.0%22.1%0/2/6
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа ороодор гээд гэртэй оров42.9%8.1%0/1/2
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө өндөр дээд таны тухайд би батал ч алдахгүй50.0%10.9%1/0/3
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв0.0%0.0%0/0/0
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.танар очингуутаа шөлөл өгчүүз85.7%10.0%0/3/3
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь14.3%6.2%0/0/1
পৃষ্ঠা 1 / 27

পদ্ধতিবিদ্যা

এই সংখ্যাগুলো কীভাবে পাওয়া গেছে।

সরবরাহকারী: Whisper large-v3 MN (Whisper large-v3 fine-tuned on Mongolian Common Voice 16.1 + FLEURS. Same author as the Common Voice 20 corpus in this benchmark, so its Common Voice scores should be read with train/test overlap in mind.). এই ব্যাজওয়ালা মডেলগুলো এমন ডেটায় প্রশিক্ষিত যা বেঞ্চমার্কের কর্পাসের সঙ্গে মিলে যায় (মঙ্গোলীয় Common Voice — ১৭৩টির মধ্যে ১১৩টি নমুনা — অথবা Shunya Labs-এর উন্মুক্ত কর্পাস)। মিলে যাওয়া কর্পাসে স্কোর মুখস্থের কারণে বেশি দেখায়; এই মডেলগুলোকে বিস্তারিত পাতার ডেটাসেট-ভিত্তিক টেবিল দিয়ে বিচার করুন, বিশেষ করে যেসব কর্পাসে সেগুলো প্রশিক্ষিত হয়নি।

এন্ডপয়েন্ট local (transformers). ভাষা mn. অপারেটিং পয়েন্ট warmestman/whisper-large-v3-mn-cv-fleurs (Mongolian fine-tune) on mps. বক্তা বিচ্ছেদ none.

ডেটাসেট: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 নমুনা, মোট 1849.3s অডিও।

ডেটাসেটের উৎস লিংক:

মেট্রিক্স: WER ও CER মানক শব্দ/অক্ষর লেভেনশটাইন সজ্জায়, কেস ও যতিচিহ্নের জন্য নরমালাইজ করে গণনা করা হয়। নির্ভুলতা = 100 − WER। গতি গুণক = অডিও সময়কাল ÷ প্রক্রিয়াকরণ সময় (× রিয়েল-টাইম)। সব অনুরোধ প্রকৃত Whisper large-v3 MN Batch API কল, ক্যাশ বা সিমুলেটেড নয়।

পার্থক্য হাইলাইট: ফলাফল কলাম গ্রাউন্ড ট্রুথের সাথে সজ্জিত এবং প্রতিটি প্রতিস্থাপন ও সন্নিবেশ লাল রঙ করে। বিলোপ (ফলাফল থেকে অনুপস্থিত শব্দ) ফলাফল কলামে দেখানো হয় না — প্রত্যাশিত কলাম ইতিমধ্যে সম্পূর্ণ গ্রাউন্ড ট্রুথ যেমন আছে ধরে রেখেছে।

Whisper large-v3 MN Benchmark Runner দ্বারা তৈরি · Whisper large-v3 MN Batch API v2 · চালানো Aug 18, 2026, 11:25 PM