Žebříček převodu mongolské řeči na text
OpenAI WhisperOperating point: whisper-1

OpenAI Whisper — Benchmark převodu mongolské řeči na text

Skutečné výsledky ze OpenAI Whisper Batch API (vylepšený provozní bod, jazyk mn) vyhodnocené na 4 mongolských datasetech a 265 zvukových vzorcích. Každé číslo níže je změřené — ne marketing. WER, rychlost a cena jsou ukázány tak, jak jsou, brutálně poctivě.

Jazyk:MNDiarizace:noneVzorky:265Běh:Aug 14, 2026, 4:21 PMEndpoint:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
067100-5.2%
Přesnost

265/265 vzorků přepsáno · 100% úspěch

067100105.2%
Míra chybovosti slov

Nižší je lepší · na 265 vzorcích

Klíčové metriky
Míra chybovosti znaků63.7%
Prům. rychlostní faktor1.5×násobek reálného času
Celkový rychlostní faktor1.5×
Prům. latence na vzorek4.5s
Celkem zpracovaný zvuk1849.3s30.8 min

Cena

Ceník OpenAI Whisper pro dávkový přepis. Bez slev a sjednaných sazeb — hrubá sazba za minutu.

Za 1000 minut
$6
dávka
Za minutu
$0.0060
efektivní
Za 1000 min (těchto 30.8 min)
$11.10
by stálo
Open source?
proprietární

Zdroj ceny: veřejné ceny OpenAI Whisper. Duudlaga Flow je ukázán pouze pro kontext — tato stránka izoluje OpenAI Whisper, aby číslo nebylo nafouknuté naším produktem.

WER a CER podle datasetu

Míry chybovosti slov a znaků podle datasetu. Nižší je lepší — a to jsou skutečná čísla OpenAI Whisper, která jsou slabá na Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
104%
CER
63.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
104.1%
CER
61.3%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
111.6%
CER
69.7%
Modern Voice
WER
103%
CER
61.9%
WERCER

Souhrn datasetů

Agregovaná přesnost, rychlost a časování pro každý dataset.

DatasetSourceVzorkyÚspěchWERCERPřesnostRychlostZvuk (s)Zprac. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59104%63.4%-4.0%1.95×330.6s169.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/60104.1%61.3%-4.1%1.39×645.1s462.7s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54111.6%69.7%-11.6%1.96×269.8s137.6s
Modern Voice9292/92103%61.9%-3.0%1.3×603.8s464.9s

WER vs. rychlost — na vzorek

Každý bod je jeden zvukový vzorek. Ideální místo je vlevo dole (málo chyb, rychle). OpenAI Whisper má vysokou chybovost u mnoha vzorků Common Voice 24.

Výsledky na vzorek

Referenční pravda je ukázána doslova ve sloupci Očekáváno. Sloupec výsledku červeně zvýrazní pouze slova, která OpenAI Whisper chybovala — bez přeškrtávání/zámen, jen chyby.

265 řádků
červenáchybné slovo ve výsledkuběžnýsprávně přepsánoSloupec Očekáváno je ukázán doslova jako referenční pravda
#ZvukVzorekDatasetOčekáváno (referenční pravda)Výsledek OpenAI WhisperWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Ұлдэ әм сұл ұраңаса омін тәнді мидді джаға ға хелі.125.0%55.2%2/0/8
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Нады дзэйэ санғад джырғал кетегерді Ұрғун сарай ұқыцат табай сіңгіджу.100.0%58.7%0/2/10
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Ұтағди дұрс дұршиң үйгісі салғих джүцүгі.100.0%73.1%0/1/6
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бас қалту хэлээр кир үсгээр дирхи джақты қун.90.0%49.0%0/1/8
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Қан құрымас дұғардас бұл түкө бұрауңы ұңы қоҵірд лоңғар нергүр шер ең бұл дзең.140.0%71.4%4/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Әлімн әше орадыр, кеткісті орығы.100.0%67.6%0/2/5
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Ө, өндөрді цітаңи тұқад, бі бақталік жәл тұқғи.100.0%56.5%0/0/8
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Қырын үріптүң ұтаңыз екілің Ұмұс ек сәңұрғы джіңіліу.100.0%76.8%0/0/8
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Таныр ұчыңғута шүлілд ұқчүд.100.0%50.0%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Еру сөл өлтур өссес әлта өгі өп сөйімчін.114.3%70.8%1/0/7
Stránka 1 z 27

Metodika

Jak byla tato čísla získána.

Poskytovatel: OpenAI Whisper (OpenAI whisper-1 hosted transcription (auto language detection; 'mn' is not an accepted language hint).).

Endpoint https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. Jazyk mn. Operating point whisper-1. Diarizace none.

Datasety: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 vzorků, celkem 1849.3s zvuku.

Dataset source URLs:

Metriky: WER a CER se počítají standardním zarovnáním Levenshtein nad slovy/znaky s normalizací velikosti písmen a interpunkce. Přesnost = 100 − WER. Rychlostní faktor = délka zvuku ÷ doba zpracování (× reálný čas). Všechny požadavky jsou skutečná volání Batch API OpenAI Whisper, ne z mezipaměti ani simulovaná.

Zvýraznění rozdílů: Sloupec výsledku se zarovnává k referenční pravdě a barví červeně každou substituci a insertci. Delece (slova chybějící ve výsledku) se ve sloupci výsledku nezobrazují — sloupec Očekáváno již obsahuje celou referenční pravdu tak, jak je.

Vygenerováno OpenAI Whisper Benchmark Runner · OpenAI Whisper Batch API v2 · běh Aug 14, 2026, 4:21 PM