Whisper medium MN — Benchmark μετατροπής μογγολικής ομιλίας σε κείμενο
Πραγματικά αποτελέσματα από το Whisper medium 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 medium MN για ομαδική μεταγραφή. Χωρίς εκπτώσεις ή διαπραγματευμένες τιμές — η ακατέργαστη τιμή ανά λεπτό.
Πηγή τιμής: δημόσιες τιμές Whisper medium MN. Το Duudlaga Flow εμφανίζεται μόνο για πλαίσιο — αυτή η σελίδα απομονώνει το Whisper medium 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 medium 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 | 9.9% | 3.2% | 90.1% | 2.64× | 330.6s | 125.1s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 2.8% | 1.5% | 97.2% | 2.94× | 645.1s | 219.6s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 32.3% | 10.5% | 67.7% | 2.33× | 269.8s | 115.7s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 37.7% | 16.3% | 62.3% | 2.68× | 603.8s | 225.4s |
WER vs ταχύτητα — ανά δείγμα
Κάθε κουκκίδα είναι ένα δείγμα ήχου. Το ιδανικό σημείο είναι κάτω αριστερά (λίγο σφάλμα, γρήγορα). Το Whisper medium 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 medium MN — χωρίς διαγραφές/αντικαταστάσεις, μόνο τα λάθη.
| # | Ήχος | Δείγμα | Σύνολο δεδομένων | Αναμένεται (αλήθεια αναφοράς) | Αποτέλεσμα Whisper medium 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 хэлье | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 2 | btsee_0002 | Common 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 үү | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | одоо бид өөрсдөө өвчин эмгээгүйсээ салахыг хичээцгээ | 28.6% | 7.7% | 0/0/2 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | хан хурмаст уурлаж болдоггүй бор өвгөнийг хоёр луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ | 10.0% | 1.3% | 0/0/1 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 8 | btsee_0008 | Common Voice 24 (MN) | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | харин гурав дахь удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв | 12.5% | 1.8% | 0/0/1 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | та нар очингуутаа шөлөл өгч үз | 28.6% | 3.3% | 0/1/1 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | ирвэс уйлдвэрлэсээ салаагүй явсан юм чинь | 42.9% | 25.0% | 0/1/2 |
Μεθοδολογία
Πώς προέκυψαν αυτοί οι αριθμοί.
Πάροχος: Whisper medium MN (Whisper medium fine-tuned for Mongolian on a private corpus — the second most-downloaded Mongolian Whisper fine-tune.). 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 Cafet/whisper-meduim-mongolian (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 medium 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.