Whisper large-v3-turbo — Монгол яриа таних бенчмарк
Whisper large-v3-turbo Batch API-г сайжруулсан operating point, mn хэлээр ажиллуулж, 4 монгол өгөгдлийн багцын 265 аудио жишээгээр үнэлсэн бодит үр дүн. Доорх бүх тоог хэмжсэн — маркетингийн тоо биш. WER, хурд, үнийг өөрчлөлгүй, нууж хаалгүй харуулав.
265/265 жишээг хөрвүүлсэн · амжилтын хувь 100%
Бага байх тусмаа сайн · 265 жишээгээр
Үнэ
Whisper large-v3-turbo-ийн batch хөрвүүлэлтийн албан ёсны жагсаалтын үнэ. Хөнгөлөлт, тохиролцсон тариф оруулаагүй — минутын үндсэн үнэ.
Үнийн эх сурвалж: Whisper large-v3-turbo-ийн нийтэд зарласан үнэ. Duudlaga Flow-г зөвхөн харьцуулахад дурдсан; энэ хуудсанд Whisper large-v3-turbo-ийг дангаар нь авч үзсэн тул манай бүтээгдэхүүний үзүүлэлт тоонд нөлөөлөөгүй.
Өгөгдлийн багц тус бүрийн WER ба CER
Өгөгдлийн багц тус бүрийн үг, тэмдэгтийн алдааны түвшин. Бага байх тусмаа сайн. Эдгээр нь Whisper large-v3-turbo-ийн бодит үзүүлэлт бөгөөд Common Voice 24 дээр сул байна.
Өгөгдлийн багцын хураангуй
Багц тус бүрийн нэгтгэсэн нарийвчлал, хурд, хугацаа.
| Өгөгдлийн багц | Эх сурвалж | Жишээ | Амжилттай | WER | CER | Нарийвчлал | Хурд | Аудио (с) | Боловсруулалт (с) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 ба хурд — жишээ тус бүрээр
Цэг бүр нэг аудио жишээг илэрхийлнэ. Зүүн доод хэсэг хамгийн сайн буюу алдаа бага, хурд өндөр. Whisper large-v3-turbo нь Common Voice 24-ийн олон жишээн дээр өндөр алдаатай байна.
Жишээ тус бүрийн үр дүн
Жишиг бичвэр баганад эх хувилбарыг өөрчлөлгүй харуулна. Үр дүн баганад Whisper large-v3-turbo-ийн алдсан үгийг л улаанаар тэмдэглэнэ — дарж зурах, үг солих тэмдэглэгээгүй, зөвхөн алдааг харуулна.
| # | Аудио | Жишээ | Өгөгдлийн багц | Жишиг бичвэр | Whisper large-v3-turbo-ийн үр дүн | 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 |
Аргачлал
Эдгээр үзүүлэлтийг хэрхэн гаргав.
Үйлчилгээ үзүүлэгч: Whisper large-v3-turbo (Whisper large-v3-turbo open weights (4 decoder layers) run locally — the speed-optimised distillation of large-v3.).
Endpoint local (transformers). Хэл mn. Operating point openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps. Яригч ялгалт none.
Өгөгдлийн багц: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 жишээ, нийт 1849.3s аудио.
- 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—
Хэмжүүр: WER, CER-ийг үг болон тэмдэгтийн стандарт Levenshtein тааруулалтаар тооцож, үсгийн том, жижиг хэлбэр болон цэг тэмдэгтийг ижилсгэсэн. Нарийвчлал = 100 − WER. Хурд = аудионы хугацаа ÷ боловсруулах хугацаа (× бодит хугацаа). Бүх хүсэлт нь кэшилсэн эсвэл дуурайлгасан биш, Whisper large-v3-turbo Batch API руу хийсэн бодит дуудлага.
Алдааны тэмдэглэгээ: Үр дүнг жишиг бичвэртэй тааруулж, сольсон болон илүү оруулсан үг бүрийг улаанаар тэмдэглэнэ. Хасагдсан буюу үр дүнд байхгүй үгийг үр дүн баганад харуулахгүй — Жишиг бичвэр баганад эх хувилбар бүтнээрээ, өөрчлөлгүй бий.