モンゴル語 音声テキスト変換リーダーボード
Whisper large-v3動作点: openai/whisper-large-v3 (language=mn, task=transcribe) on mps

Whisper large-v3 — モンゴル語 音声テキスト変換ベンチマーク

Whisper large-v3 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 18, 2026, 6:22 AMエンドポイント:local (transformers)
06710010.5%
精度

265/265 サンプルを書き起こし・成功率100%

06710089.5%
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37.4%
平均速度係数1.29×実時間の倍率
全体の速度係数1.29×
サンプル平均レイテンシ6.0s
処理した音声の合計1849.3s30.8 分

価格

Whisper large-v3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
$0
バッチ
1分あたり
$0.0000
実効
1000分あたり(この30.8分)
$0.00
費用
オープンソース?
プロプライエタリ

価格の出典:Whisper large-v3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Whisper large-v3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Whisper large-v3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
91.2%
CER
38.8%
Shunya Labs Mongolian Speech
元のデータセット →
WER
86.2%
CER
33%
Common Voice 20 (MN)
元のデータセット →
WER
94%
CER
41%
Modern Voice
WER
87.7%
CER
37.2%
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 →5959/5991.2%38.8%8.8%0.72×330.6s456.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6086.2%33%13.8%1.87×645.1s344.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5494%41%6.0%1.13×269.8s238.3s
Modern Voice9292/9287.7%37.2%12.3%1.53×603.8s394.1s

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。Whisper large-v3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Whisper large-v3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)Whisper large-v3の結果WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Кэлтээ амсгол түрээ хасаа омон танд мэдэж байгаа хэлээ.87.5%32.8%1/0/6
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надзай асан аджирал гэдэгээрдээ үрхүн сарай хүгцадтай байсан гэж бүх.83.3%33.3%0/2/8
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Атаах тээ төрч төрч энрээгээсээ салхих чигцгээ.100.0%53.8%0/0/7
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би босголту хэрээр гэр хэцэр дэрхийж ябдог хүн.70.0%17.6%0/2/5
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Ханхурмас дуу орлос болдгой бараа үгэнээ 2 лоогуу арны эргүйлэхээр ягалж байна.120.0%51.9%2/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Аж байнааша ородор, гэдгэжтэй оров.85.7%35.1%0/2/4
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Уу, үндэр дээд таныи тухууд би бааталг чалтахгүй.87.5%28.3%0/0/7
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин 3-тэг хуудагаса эхлэн хүмүүстэг сайнархаж гэлэв.75.0%35.7%0/0/6
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танр очингууд шүүллэл үхж байз.100.0%50.0%0/2/5
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөөл үүлтүрөссээ салаагуу ябсан имч нь.100.0%33.3%0/1/6
1 / 27 ページ

手法

これらの数値の算出方法。

プロバイダ: Whisper large-v3 (OpenAI Whisper large-v3 open weights run locally with an explicit Mongolian language token — the reference open-source ASR baseline.).

エンドポイント local (transformers). 言語 mn. 動作点 openai/whisper-large-v3 (language=mn, task=transcribe) on mps. 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Whisper large-v3 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。

Whisper large-v3 Benchmark Runner が生成 · Whisper large-v3 Batch API v2 · 実行 Aug 18, 2026, 6:22 AM