モンゴル語 音声テキスト変換リーダーボード
OpenAI Whisper動作点: whisper-1

OpenAI Whisper — モンゴル語 音声テキスト変換ベンチマーク

OpenAI Whisper Batch API(拡張動作ポイント、言語 mn)を4件のモンゴル語データセットと265件の音声サンプルで評価した実際の結果です。以下の数字はすべて実測値であり、宣伝ではありません。WER・速度・価格はありのまま、容赦なく正直に示します。

言語:MN話者分離:noneサンプル:265実行:Aug 14, 2026, 4:21 PMエンドポイント:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
067100-5.2%
精度

265/265 サンプルを書き起こし・成功率100%

067100105.2%
単語誤り率

低いほど良い・265サンプルで

主要メトリクス
文字誤り率63.7%
平均速度係数1.5×実時間の倍率
全体の速度係数1.5×
サンプル平均レイテンシ4.5s
処理した音声の合計1849.3s30.8 分

価格

OpenAI Whisperのバッチ書き起こしの定価です。割引や交渉価格は適用せず、生の分単料金を示します。

1000分あたり
$6
バッチ
1分あたり
$0.0060
実効
1000分あたり(この30.8分)
$11.10
費用
オープンソース?
プロプライエタリ

価格の出典:OpenAI Whisperの公開価格。Duudlaga Flowは参考としてのみ表示しています。このページはOpenAI Whisperを単独で切り出し、自社製品で数値を盛っていないことを示します。

データセット別のWERとCER

データセットごとの単語・文字誤り率。低いほど良く、これらはOpenAI Whisperの実数であり、Common Voice 24では弱いです。

Common Voice 24 (MN)
元のデータセット →
WER
104%
CER
63.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
元のデータセット →
WER
104.1%
CER
61.3%
Common Voice 20 (MN)
元のデータセット →
WER
111.6%
CER
69.7%
Modern Voice
WER
103%
CER
61.9%
WERCER

データセットの要約

各データセットの集計精度・速度・所要時間。

データセットソースサンプル成功WERCER精度速度音声(秒)処理(秒)
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 vs 速度 — サンプルごと

各ドットが1つの音声サンプルです。好ましいのは左下(誤り少・高速)です。OpenAI WhisperはCommon Voice 24の多くのサンプルで誤りが高めです。

サンプルごとの結果

「期待値」列には正解をそのまま表示します。結果列はOpenAI Whisperが間違えた単語だけを赤で強調します — 取消線や置換の余地なく、ただ誤りを示します。

265 件
結果内の誤った単語通常正しく書き起こされた「期待値」列は正解としてそのまま表示
#音声サンプルデータセット期待値(正解)OpenAI Whisperの結果WERCERI/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
1 / 27 ページ

手法

これらの数値の算出方法。

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

エンドポイント https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. 言語 mn. 動作点 whisper-1. 話者分離 none.

データセット: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265サンプル、音声合計 1849.3s。

データセットのソース URL:

メトリクス: WERとCERは、大文字小文字と句読点を正規化した標準的な単語/文字レーベンシュタイン整列で計算します。精度 = 100 − WER。速度係数 = 音声時間 ÷ 処理時間(×実時間)。すべてのリクエストは実際のOpenAI Whisper Batch API呼び出しであり、キャッシュやシミュレーションではありません。

差分ハイライト: 結果列は正解に整列し、置換と挿入をすべて赤で塗ります。欠落(結果に含まれない単語)は結果列には表示せず、「期待値」列が正解をそのまま保持します。

OpenAI Whisper Benchmark Runner が生成 · OpenAI Whisper Batch API v2 · 実行 Aug 14, 2026, 4:21 PM