OpenAI Whisper — معیار تبدیل گفتار مغولی به متن
نتایج واقعی از OpenAI Whisper Batch API (نقطه عملیاتی بهبودیافته، زبان mn) ارزیابیشده روی 4 مجموعه داده مغولی و 265 نمونه صوتی. هر عدد زیر اندازهگیری شده است — بازاریابی نیست. WER، سرعت و قیمت همانگونه که هستند نمایش داده میشوند، با صداقتی بیپرده.
265/265 نمونه پیادهسازی شد · ۱۰۰٪ موفقیت
کمتر بهتر است · روی 265 نمونه
قیمت
قیمت فهرست OpenAI Whisper برای پیادهسازی دستهای. بدون تخفیف یا نرخ توافقی — نرخ خام به ازای هر دقیقه.
منبع قیمت: قیمتهای عمومی OpenAI Whisper. Duudlaga Flow فقط برای زمینه نمایش داده میشود — این صفحه OpenAI Whisper را جدا میکند تا عدد با محصول ما بزرگنمایی نشود.
WER و CER به ازای مجموعه داده
نرخهای خطای کلمه و نویسه به ازای مجموعه داده. کمتر بهتر است — و این اعداد واقعی OpenAI Whisper هستند که در Common Voice 24 ضعیفاند.
خلاصه مجموعه دادهها
دقت، سرعت و زمان تجمیعی برای هر مجموعه داده.
| مجموعه داده | Source | نمونهها | موفقیت | WER | CER | دقت | سرعت | صوت (ث) | پردازش (ث) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 در برابر سرعت — به ازای نمونه
هر نقطه یک نمونه صوتی است. جای ایدهآل پایین-چپ است (خطای کم، سریع). OpenAI Whisper در بسیاری از نمونههای Common Voice 24 خطای بالایی دارد.
نتایج به ازای نمونه
حقیقت مرجع همانگونه که هست در ستون «مورد انتظار» نمایش داده میشود. ستون نتیجه فقط کلماتی را که OpenAI Whisper اشتباه کرده قرمز برجسته میکند — بدون خطخوردگی/جابهجایی، فقط اشتباهها.
| # | صدا | نمونه | مجموعه داده | مورد انتظار (حقیقت مرجع) | نتیجه 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 |
روششناسی
این اعداد چگونه به دست آمدند.
ارائهدهنده: OpenAI Whisper (OpenAI whisper-1 hosted transcription (auto language detection; 'mn' is not an accepted language hint).).
اندپوینت https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. زبان mn. Operating point whisper-1. تفکیک گویندگان none.
مجموعههای داده: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 نمونه، مجموعاً 1849.3s صوت.
- 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—
معیارها: WER و CER با همترازی استاندارد لوناشتاین کلمه/نویسه و با نرمالسازی حروف بزرگ/کوچک و نقطهگذاری محاسبه میشوند. دقت = ۱۰۰ − WER. ضریب سرعت = مدت صوت ÷ زمان پردازش (× زمان واقعی). همه درخواستها فراخوانی واقعی Batch API OpenAI Whisper هستند، نه کششده یا شبیهسازیشده.
برجستهسازی تفاوتها: ستون نتیجه با حقیقت مرجع همتراز میشود و هر جایگزینی و درجی را قرمز میکند. حذفها (کلمات غایب در نتیجه) در ستون نتیجه نمایش داده نمیشوند — ستون «مورد انتظار» کل حقیقت مرجع را همانگونه که هست دربردارد.