মঙ্গোলীয় স্পিচ-টু-টেক্স্ট লিডারবোর্ড
Whisper medium MNঅপারেটিং পয়েন্ট: Cafet/whisper-meduim-mongolian (Mongolian fine-tune) on mps

Whisper medium MN — মঙ্গোলীয় স্পিচ-টু-টেক্স্ট বেঞ্চমার্ক

Whisper medium 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, 6:32 PMএন্ডপয়েন্ট:local (transformers)
06710077.5%
নির্ভুলতা

265/265 নমুনা ট্রান্সক্রাইব করা হয়েছে · 100% সাফল্য

06710022.5%
শব্দ ত্রুটি হার

কম ভালো · 265 নমুনায়

মূল মেট্রিক্স
অক্ষর ত্রুটি হার8.9%
গড় গতি গুণক2.7×রিয়েল-টাইম গুণিতক
মোট গতি গুণক2.7×
নমুনাপ্রতি গড় বিলম্ব2.7s
মোট প্রক্রিয়াজাত অডিও1849.3s30.8 মিনিট

মূল্য

ব্যাচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য Whisper medium 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 medium MN-এর প্রকাশিত মূল্য। Duudlaga Flow শুধুমাত্র প্রেক্ষাপটে দেখানো হয়েছে — এই পৃষ্ঠাটি Whisper medium 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 medium MN-এর প্রকৃত সংখ্যা, যা Common Voice 24-এ দুর্বল।

WER
9.9%
CER
3.2%
Shunya Labs Mongolian Speech
উৎস ডেটাসেট →
WER
2.8%
CER
1.5%
WER
32.3%
CER
10.5%
Modern Voice
WER
37.7%
CER
16.3%
WERCER

ডেটাসেট সারসংক্ষেপ

প্রতিটি ডেটাসেটের সমষ্টিগত নির্ভুলতা, গতি ও সময়।

ডেটাসেটউৎসনমুনাসাফল্যWERCERনির্ভুলতাগতিঅডিও (সে)প্রক্রি. (সে)
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 বনাম গতি — নমুনা অনুযায়ী

প্রতিটি বিন্দু একটি অডিও নমুনা। আদর্শ অবস্থান নিচে-বামে (কম ত্রুটি, দ্রুত)। Whisper medium 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 medium 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 medium MN ফলাফলWERCERI/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
পৃষ্ঠা 1 / 27

পদ্ধতিবিদ্যা

এই সংখ্যাগুলো কীভাবে পাওয়া গেছে।

সরবরাহকারী: Whisper medium MN (Whisper medium fine-tuned for Mongolian on a private corpus — the second most-downloaded Mongolian Whisper fine-tune.). 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 Cafet/whisper-meduim-mongolian (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 medium 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 medium MN Benchmark Runner দ্বারা তৈরি · Whisper medium MN Batch API v2 · চালানো Aug 18, 2026, 6:32 PM