मंगोलियाई स्पीच-टू-टेक्स्ट लीडरबोर्ड
OpenAI Whisperऑपरेटिंग पॉइंट: whisper-1

OpenAI Whisper — मंगोलियाई स्पीच-टू-टेक्स्ट बेंचमार्क

OpenAI Whisper Batch API (उन्नत संचालन बिंदु, भाषा mn) द्वारा 4 मंगोलियाई डेटासेट और 265 ऑडियो नमूनों पर निर्धारित वास्तविक परिणाम। नीचे का हर अंक मापा गया है — मार्केटिंग नहीं। WER, गति और मूल्य जैसा है वैसे ही, कठोर ईमानदारी से दिखाए गए हैं।

भाषा:MNवक्ता पृथक्करण:noneनमूने:265चलाना:Aug 14, 2026, 4:21 PMएंडपॉइंट:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
067100-5.2%
सटीकता

265/265 नमूने ट्रांसक्राइब किए गए · 100% सफलता

067100105.2%
शब्द त्रुटि दर

कम बेहतर है · 265 नमूनों पर

मुख्य मेट्रिक्स
अक्षर त्रुटि दर63.7%
औसत गति गुणांक1.5×रियल-टाइम गुणक
कुल गति गुणांक1.5×
प्रति नमूना औसत विलंबता4.5s
कुल संसाधित ऑडियो1849.3s30.8 मिनट

मूल्य

बैच ट्रांसक्रिप्शन के लिए OpenAI Whisper की सूची मूल्य। कोई छूट या परक्राम्य दर नहीं — प्रति मिनट कच्चा दर।

प्रति 1000 मिनट
$6
बैच
प्रति मिनट
$0.0060
प्रभावी
प्रति 1000 मिनट (ये 30.8 मिनट)
$11.10
लागत
ओपन सोर्स?
स्वामित्व

मूल्य स्रोत: OpenAI Whisper सार्वजनिक मूल्य। Duudlaga Flow केवल संदर्भ हेतु दिखाया गया है — यह पृष्ठ OpenAI Whisper को अलग करता है ताकि अंक हमारे उत्पाद से न फूले।

डेटासेट अनुसार WER और CER

प्रति डेटासेट शब्द और अक्षर त्रुटि दरें। कम बेहतर है — और ये OpenAI Whisper के वास्तविक अंक हैं, जो Common Voice 24 पर कमज़ोर हैं।

WER
104%
CER
63.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
स्रोत डेटासेट →
WER
104.1%
CER
61.3%
WER
111.6%
CER
69.7%
Modern Voice
WER
103%
CER
61.9%
WERCER

डेटासेट सारांश

प्रत्येक डेटासेट की सकल सटीकता, गति और समय।

डेटासेटस्रोतनमूनेसफलताWERCERसटीकतागतिऑडियो (से)प्रसं. (से)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59104%63.4%-4.0%1.95×330.6s169.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/60104.1%61.3%-4.1%1.39×645.1s462.7s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54111.6%69.7%-11.6%1.96×269.8s137.6s
Modern Voice9292/92103%61.9%-3.0%1.3×603.8s464.9s

WER बनाम गति — प्रति नमूना

प्रत्येक बिंदु एक ऑडियो नमूना है। आदर्श स्थान निचले-बाएँ (कम त्रुटि, तेज़) है। OpenAI Whisper कई Common Voice 24 नमूनों पर त्रुटि में ऊँचा है।

प्रति-नमूना परिणाम

अपेक्षित कॉलम में आधार सत्य यथावत् दिखाया गया है। परिणाम कॉलम केवल वे शब्द लाल में हाइलाइट करता है जिन्हें OpenAI Whisper ने गलत किया — कोई स्ट्राइकथ्रू/स्वैप नहीं, केवल त्रुटियाँ।

265 पंक्तियाँ
लालपरिणाम में गलत शब्दसाधारणसही ट्रांसक्राइब किया गयाअपेक्षित कॉलम आधार सत्य के रूप में यथावत् दिखाया गया
#ऑडियोनमूनाडेटासेटअपेक्षित (आधार सत्य)OpenAI Whisper परिणामWERCERI/D/S
1btsee_0001Common 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
2btsee_0002Common 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
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Ұтағди дұрс дұршиң үйгісі салғих джүцүгі.100.0%73.1%0/1/6
4btsee_0004Common 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
5btsee_0005Common 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
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Әлімн әше орадыр, кеткісті орығы.100.0%67.6%0/2/5
7btsee_0007Common 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
8btsee_0008Common 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
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Таныр ұчыңғута шүлілд ұқчүд.100.0%50.0%0/3/4
10btsee_0010Common 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
पृष्ठ 1 / 27

कार्यप्रणाली

ये अंक कैसे प्राप्त किए गए।

प्रदाता: OpenAI Whisper (OpenAI whisper-1 hosted transcription (auto language detection; 'mn' is not an accepted language hint).).

एंडपॉइंट https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. भाषा mn. ऑपरेटिंग पॉइंट whisper-1. वक्ता पृथक्करण none.

डेटासेट: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 नमूने, कुल 1849.3s ऑडियो।

डेटासेट स्रोत लिंक:

मेट्रिक्स: WER और CER मानक शब्द/अक्षर लेवेनश्टाइन संरेखण से, केस व विराम चिह्न पर अनुमापित, गणना किए जाते हैं। सटीकता = 100 − WER। गति गुणांक = ऑडियो अवधि ÷ प्रसंस्करण समय (× रियल-टाइम)। सभी अनुरोध वास्तविक OpenAI Whisper Batch API कॉल हैं, कैश या सिम्युलेटेड नहीं।

अंतर हाइलाइटिंग: परिणाम कॉलम आधार सत्य से संरेखित होता है और प्रत्येक प्रतिस्थापन व निवेश को लाल रंग करता है। विलोपन (परिणाम से अनुपस्थित शब्द) परिणाम कॉलम में नहीं दिखाए जाते — अपेक्षित कॉलम पहले से संपूर्ण आधार सत्य यथावत् रखता है।

OpenAI Whisper Benchmark Runner द्वारा निर्मित · OpenAI Whisper Batch API v2 · चलाना Aug 14, 2026, 4:21 PM