OpenAI Whisper — Benchmark μετατροπής μογγολικής ομιλίας σε κείμενο
Πραγματικά αποτελέσματα από το OpenAI Whisper Batch API (βελτιωμένο σημείο λειτουργίας, γλώσσα mn) αξιολογημένα σε 4 μογγολικά σύνολα δεδομένων και 265 δείγματα ήχου. Κάθε αριθμός παρακάτω είναι μετρημένος — όχι μάρκετινγκ. Τα WER, η ταχύτητα και η τιμή εμφανίζονται ως έχουν, ωμά ειλικρινή.
265/265 δείγματα μεταγράφηκαν · 100% επιτυχία
Χαμηλότερο είναι καλύτερο · σε 265 δείγματα
Τιμολόγηση
Τιμή καταλόγου OpenAI Whisper για ομαδική μεταγραφή. Χωρίς εκπτώσεις ή διαπραγματευμένες τιμές — η ακατέργαστη τιμή ανά λεπτό.
Πηγή τιμής: δημόσιες τιμές OpenAI Whisper. Το Duudlaga Flow εμφανίζεται μόνο για πλαίσιο — αυτή η σελίδα απομονώνει το OpenAI Whisper ώστε ο αριθμός να μην διογκώνεται από το προϊόν μας.
WER και CER ανά σύνολο δεδομένων
Ρυθμοί σφάλματος λέξεων και χαρακτήρων ανά σύνολο δεδομένων. Χαμηλότερο είναι καλύτερο — και αυτά είναι τα πραγματικά νούμερα του OpenAI Whisper, τα οποία είναι αδύναμα στο Common Voice 24.
Σύνοψη συνόλων δεδομένων
Συνολική ακρίβεια, ταχύτητα και χρονισμός για κάθε σύνολο δεδομένων.
| Σύνολο δεδομένων | Source | Δείγματα | Επιτυχία | WER | CER | Ακρίβεια | Ταχύτητα | Ήχος (δ) | Επεξ. (δ) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 104% | 63.4% | -4.0% | 1.95× | 330.6s | 169.5s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 104.1% | 61.3% | -4.1% | 1.39× | 645.1s | 462.7s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 111.6% | 69.7% | -11.6% | 1.96× | 269.8s | 137.6s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 103% | 61.9% | -3.0% | 1.3× | 603.8s | 464.9s |
WER vs ταχύτητα — ανά δείγμα
Κάθε κουκκίδα είναι ένα δείγμα ήχου. Το ιδανικό σημείο είναι κάτω αριστερά (λίγο σφάλμα, γρήγορα). Το OpenAI Whisper έχει υψηλό σφάλμα σε πολλά δείγματα Common Voice 24.
Αποτελέσματα ανά δείγμα
Η αλήθεια αναφοράς εμφανίζεται αυτούσια στη στήλη Αναμένεται. Η στήλη αποτελέσματος επισημαίνει με κόκκινο μόνο τις λέξεις που έκανε λάθος το OpenAI Whisper — χωρίς διαγραφές/αντικαταστάσεις, μόνο τα λάθη.
| # | Ήχος | Δείγμα | Σύνολο δεδομένων | Αναμένεται (αλήθεια αναφοράς) | Αποτέλεσμα OpenAI Whisper | WER | CER | I/D/S |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | btsee_0001 | Common 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 | |
| 2 | btsee_0002 | Common 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 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | Ұтағди дұрс дұршиң үйгісі салғих джүцүгі. | 100.0% | 73.1% | 0/1/6 | |
| 4 | btsee_0004 | Common 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 | |
| 5 | btsee_0005 | Common 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 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | Әлімн әше орадыр, кеткісті орығы. | 100.0% | 67.6% | 0/2/5 | |
| 7 | btsee_0007 | Common 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 | |
| 8 | btsee_0008 | Common 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 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | Таныр ұчыңғута шүлілд ұқчүд. | 100.0% | 50.0% | 0/3/4 | |
| 10 | btsee_0010 | Common 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 |
Μεθοδολογία
Πώς προέκυψαν αυτοί οι αριθμοί.
Πάροχος: 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. Γλώσσα mn. Operating point whisper-1. Διαχωρισμός ομιλούντων none.
Σύνολα δεδομένων: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 δείγματα, συνολικά 1849.3s ήχου.
- Common Voice 24 (MN)https://huggingface.co/datasets/btsee/common-voices-24-mn
- Shunya Labs Mongolian Speechhttps://huggingface.co/datasets/shunyalabs/mongolian-speech-dataset
- Common Voice 20 (MN)https://huggingface.co/datasets/warmestman/common-voice-20-mn-normalized
- Modern Voice—
Μετρικές: Τα WER και CER υπολογίζονται με τυποποιημένη στοίχιση Levenshtein λέξεων/χαρακτήρων, κανονικοποιημένη για πεζά/κεφαλαία και στίξη. Ακρίβεια = 100 − WER. Συντελεστής ταχύτητας = διάρκεια ήχου ÷ χρόνος επεξεργασίας (× πραγματικός χρόνος). Όλα τα αιτήματα είναι πραγματικές κλήσεις στο Batch API του OpenAI Whisper, όχι στην cache ούτε προσομοιωμένα.
Επισήμανση διαφορών: Η στήλη αποτελέσματος στοιχίζεται με την αλήθεια αναφοράς και χρωματίζει κόκκινη κάθε αντικατάσταση και εισαγωγή. Οι διαγραφές (λέξεις που λείπουν από το αποτέλεσμα) δεν εμφανίζονται στη στήλη αποτελέσματος — η στήλη Αναμένεται ήδη περιέχει όλη την αλήθεια αναφοράς αυτούσια.