Whisper turbo MN — モンゴル語 音声テキスト変換ベンチマーク
Whisper turbo MN 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。
265/265 サンプルを書き起こし・成功率100%
低いほど良い・265サンプルで
価格
Whisper turbo MN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。
価格の出典：Whisper turbo MN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 turbo MN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 turbo MNの実数であり、Common Voice 24では弱いです。
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 | WER | CER | 精度 | 速度 | 音声(秒) | 処理(秒) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 18% | 6% | 82.0% | 1.98× | 330.6s | 167.1s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 17% | 4.7% | 83.0% | 2.9× | 645.1s | 222.3s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 19.1% | 6.8% | 80.9% | 1.99× | 269.8s | 135.9s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 40.1% | 15.7% | 59.9% | 2.56× | 603.8s | 235.9s |
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。Whisper turbo MN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 turbo MN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。
| # | 音声 | サンプル | データセット | 期待値（正解） | Whisper turbo MNの結果 | WER | CER | I/D/S |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | btsee_0001 | Common Voice 24 (MN) | Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье. | Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье. | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 2 | btsee_0002 | Common Voice 24 (MN) | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | Би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | Хан хурмаст уурлаас Болдоггүй Бор өгнөө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ. | 50.0% | 14.3% | 0/0/5 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | Алив наашаа ороод ир гэээд гэртээ оров. | 14.3% | 2.7% | 0/0/1 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би бодол ч чадахгүй. | 25.0% | 10.9% | 1/0/1 | |
| 8 | btsee_0008 | Common Voice 24 (MN) | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | Та нар очингуутаа шүл л өгч биз. | 28.6% | 10.0% | 0/0/2 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | 14.3% | 6.2% | 0/0/1 |
手法
これらの数値の算出方法。
プロバイダ： Whisper turbo MN (Whisper large-v3-turbo fine-tuned on Mongolian Common Voice + FLEURS (LoRA merged into the base weights) — the most recent Mongolian adaptation of a current-generation Whisper.). このバッジが付いたモデルは、ベンチマークのコーパスと重複するデータで学習しています（モンゴル語 Common Voice の 173 サンプル中 113 件、または Shunya Labs の公開コーパス）。重複するコーパスでのスコアは記憶によって高く出ます。これらのモデルは詳細ページのデータセット別の表、とくに学習に使われていないコーパスで判断してください。
エンドポイント local (transformers). 言語 mn. 動作点 Blgn94/whisper-large-v3-turbo-mn-lora (merged LoRA) 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。
- 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—
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 turbo MN 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。