Whisper large-v3-turbo — معیار تبدیل گفتار مغولی به متن
نتایج واقعی از Whisper large-v3-turbo 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 Whisper large-v3-turbo برای پیادهسازی دستهای. بدون تخفیف یا نرخ توافقی — نرخ خام به ازای هر دقیقه.
منبع قیمت: قیمتهای عمومی Whisper large-v3-turbo. Duudlaga Flow فقط برای زمینه نمایش داده میشود — این صفحه Whisper large-v3-turbo 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 Whisper large-v3-turbo 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 | 100.3% | 56.2% | -0.3% | 0.86× | 330.6s | 382.6s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 99.4% | 47.7% | 0.6% | 1.01× | 645.1s | 640.2s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 101% | 58.1% | -1.0% | 0.55× | 269.8s | 489.7s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 96.8% | 55.6% | 3.2% | 1.18× | 603.8s | 513.8s |
WER در برابر سرعت — به ازای نمونه
هر نقطه یک نمونه صوتی است. جای ایدهآل پایین-چپ است (خطای کم، سریع). Whisper large-v3-turbo 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 Whisper large-v3-turbo اشتباه کرده قرمز برجسته میکند — بدون خطخوردگی/جابهجایی، فقط اشتباهها.
| # | صدا | نمونه | مجموعه داده | مورد انتظار (حقیقت مرجع) | نتیجه Whisper large-v3-turbo | WER | CER | I/D/S |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | btsee_0001 | Common Voice 24 (MN) | Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье. | Дээ амсхалд бараа бээхэээ тэндэ мэдэжэээгээээ хэлэээ. | 100.0% | 56.9% | 0/1/7 | |
| 2 | btsee_0002 | Common Voice 24 (MN) | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | нады заясан аджырғалгеттэгэртэ құрыққын сарай құтсаттэ бәсэнгэ чуэл | 100.0% | 54.7% | 0/4/8 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | Одо дэ дүр стөл чин рэгэсэсэлэй чэцгэй | 100.0% | 51.9% | 0/0/7 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | Би боз қолтүү хэрэр гэр цэр дэр хий жабдэг хүн | 60.0% | 29.4% | 0/0/6 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | Hann formast orðlas boltgu, borðu hún hærð, þógar, neyrgur fyrir og sér. | 120.0% | 92.2% | 2/0/10 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | Эсфина þessi орður, get gist í orð. | 100.0% | 83.8% | 0/0/7 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | Уүндөрдээд тэний түхээд би бодал чадагүй. | 87.5% | 37.0% | 0/2/5 | |
| 8 | btsee_0008 | Common Voice 24 (MN) | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | хараан горубтойг үудагаас сай кайлиң хүнүүсыйг сан рэх бэг келл ў. | 137.5% | 62.5% | 3/0/8 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | Танар отжунгута шүлэл ўүтжүт. | 100.0% | 43.3% | 0/3/4 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | Ёрөз үлтурэсэй салагы афсэймчэн. | 100.0% | 58.3% | 0/3/4 |
روششناسی
این اعداد چگونه به دست آمدند.
ارائهدهنده: Whisper large-v3-turbo (Whisper large-v3-turbo open weights (4 decoder layers) run locally — the speed-optimised distillation of large-v3.).
اندپوینت local (transformers). زبان mn. Operating point openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps. 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 Whisper large-v3-turbo 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.