Whisper large-v3 MN — Benchmark μετατροπής μογγολικής ομιλίας σε κείμενο
Πραγματικά αποτελέσματα από το Whisper large-v3 MN 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 Whisper large-v3 MN για ομαδική μεταγραφή. Χωρίς εκπτώσεις ή διαπραγματευμένες τιμές — η ακατέργαστη τιμή ανά λεπτό.
Πηγή τιμής: δημόσιες τιμές Whisper large-v3 MN. Το Duudlaga Flow εμφανίζεται μόνο για πλαίσιο — αυτή η σελίδα απομονώνει το Whisper large-v3 MN 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 Whisper large-v3 MN, 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 | 40.1% | 13.1% | 59.9% | 1.51× | 330.6s | 218.4s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 28.6% | 8.8% | 71.4% | 1.76× | 645.1s | 367.1s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 41.3% | 15.8% | 58.7% | 1.34× | 269.8s | 200.9s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 44.9% | 19.3% | 55.1% | 1.56× | 603.8s | 388.2s |
WER vs ταχύτητα — ανά δείγμα
Κάθε κουκκίδα είναι ένα δείγμα ήχου. Το ιδανικό σημείο είναι κάτω αριστερά (λίγο σφάλμα, γρήγορα). Το Whisper large-v3 MN 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 Whisper large-v3 MN — χωρίς διαγραφές/αντικαταστάσεις, μόνο τα λάθη.
| # | Ήχος | Δείγμα | Σύνολο δεδομένων | Αναμένεται (αλήθεια αναφοράς) | Αποτέλεσμα Whisper large-v3 MN | WER | CER | I/D/S |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | btsee_0001 | Common Voice 24 (MN) | Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье. | гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлээ | 12.5% | 3.4% | 0/0/1 | |
| 2 | btsee_0002 | Common 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 үү | 16.7% | 5.3% | 0/0/2 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | одоо би дөөрч дөө өвчин эмгээгээсээ салахыг чивцгээв | 71.4% | 19.2% | 1/0/4 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэрхий ч явдаг хүн | 20.0% | 5.9% | 0/0/2 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | ханхурамс дуурлас болдоггүй бороогүйн хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ | 80.0% | 22.1% | 0/2/6 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | алив наашаа ороодор гээд гэртэй оров | 42.9% | 8.1% | 0/1/2 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | өө өндөр дээд таны тухайд би батал ч алдахгүй | 50.0% | 10.9% | 1/0/3 | |
| 8 | btsee_0008 | Common 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 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | танар очингуутаа шөлөл өгчүүз | 85.7% | 10.0% | 0/3/3 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь | 14.3% | 6.2% | 0/0/1 |
Μεθοδολογία
Πώς προέκυψαν αυτοί οι αριθμοί.
Πάροχος: 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.). Models with this badge were trained on data that overlaps the benchmark corpora (Mongolian Common Voice — 113 of 173 samples — or the public Shunya Labs corpus). Scores on overlapping corpora are inflated by memorization; judge these models by the per-dataset table on their details page, especially the corpora they were NOT trained on.
Endpoint local (transformers). Γλώσσα mn. Operating point warmestman/whisper-large-v3-mn-cv-fleurs (Mongolian fine-tune) on mps. 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 Whisper large-v3 MN, 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.