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

OpenAI Whisper — मंगोलियन स्पीच-टू-टेक्स्ट बेंचमार्क

OpenAI Whisper Batch API (सुधारित ऑपरेटिंग पॉईंट, भाषा mn) द्वारे 4 मंगोलियन डेटासेट आणि 265 ऑडिओ नमुन्यांवर मूल्यांकन केलेले वास्तविक निकाल. खालील प्रत्येक संख्या मोजली आहे — मार्केटिंग नाही. WER, वेग आणि किंमत जशी आहे तशी, कठोर प्रामाणिकपणे दाखवली आहे.

भाषा:MNस्पीकर विभाजन:noneनमुने:265चालवा:Aug 14, 2026, 4:21 PMएंडपॉईंट:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
067100-5.2%
अचूकता

265/265 नमुने ट्रान्सक्राइब केले · 100% यश

067100105.2%
शब्द त्रुटी दर

कमी चांगले · 265 नमुन्यांवर

मुख्य मेट्रिक्स
अक्षर त्रुटी दर63.7%
सरासरी वेग गुणक1.5×रिअल-टाइम गुणक
एकूण वेग गुणक1.5×
नमुन्यामागे सरासरी विलंब4.5s
एकूण प्रक्रिया केलेले ऑडिओ1849.3s30.8 मिनिटे

किंमत

बॅच ट्रान्सक्रिप्शनसाठी OpenAI Whisper ची यादी किंमत. कोणतीही सूट किंवा वाटाघाटी केलेली दर नाही — प्रति मिनिट कच्चा दर.

प्रति 1000 मिनिटे
$6
बॅच
प्रति मिनित
$0.0060
प्रभावी
प्रति 1000 मिनिटे (ही 30.8 मिनिटे)
$11.10
खर्च
ओपन सोर्स?
मालकीचे

किंमतीचा स्रोत: OpenAI Whisper सार्वजनिक किंमत. Duudlaga Flow फक्त संदर्भासाठी दाखवले आहे — हे पृष्ठ OpenAI Whisper ला वेगळे करते जेणेकरून संख्या आमच्या उत्पादनाने फुगवली जाणार नाही.

डेटासेट निहाय WER आणि CER

डेटासेट निहाय शब्द आणि अक्षर त्रुटी दर. कमी चांगले — आणि हे OpenAI Whisper चे वास्तविक अंक आहेत, जे Common Voice 24 वर दुर्बळ आहेत.

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 डेटासेटसाठी सातत्याने अचूकता, वेग आणि वेळ.

डेटासेटस्रोतनमुनेयशWERCERअचूकतावेगऑडिओ (से)प्रक्रि. (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 विरुद्ध वेग — नमुना निहाय

प्रत्येक बिंदू एक ऑडिओ नमुना आहे. आदर्श स्थान खाली-डावीकडे (कमी त्रुटी, वेगवान) आहे. OpenAI Whisper ला अनेक Common Voice 24 नमुन्यांवर त्रुटी जास्त आहे.

नमुना निहाय निकाल

अपेक्षित स्तंभात ग्राउंड ट्रुथ जसेच्या तसे दाखवले आहे. निकाल स्तंभ फक्त OpenAI Whisper ने चूक केलेले शब्द लाल रंगात हायलाइट करतो — कोणतीही स्ट्राइकथ्रू/स्वॅप नाही, फक्त चुका.

265 पंक्ती
लालनिकालातील चुकीचा शब्दसाधेअचूक ट्रान्सक्राइब केलेअपेक्षित स्तंभ ग्राउंड ट्रुथ म्हणून जसेच्या तसे दाखवला आहे
#ऑडिओनमुनाडेटासेटअपेक्षित (ग्राउंड ट्रुथ)OpenAI Whisper निकालWERCERI/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

पद्धतीशास्त्र

हे अंक कसे मिळवले.

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

एंडपॉईंट https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. भाषा mn. ऑपरेटिंग पॉइंट whisper-1. स्पीकर विभाजन none.

डेटासेट: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 नमुने, एकूण 1849.3s ऑडिओ.

डेटासेट स्रोत दुवे:

मेट्रिक्स: WER आणि CER मानक शब्द/अक्षर लेव्हेनश्टाइन अलायन्समध्ये, केस आणि विरामचिन्हांसाठी नॉर्मलाइझ करून गणना केले जातात. अचूकता = 100 − WER. वेग गुणक = ऑडिओ कालावधी ÷ प्रक्रिया वेळ (× रिअल-टाइम). सर्व विनंत्या वास्तविक OpenAI Whisper Batch API कॉल आहेत, कॅशे किंवा सिम्युलेटेड नाहीत.

फरक हायलाइटिंग: निकाल स्तंभ ग्राउंड ट्रुथशी जुळवला जातो आणि प्रत्येक प्रतिस्थापन व समावेश लाल रंगात करतो. विलोपन (निकालातून हरवलेले शब्द) निकाल स्तंभात दाखवले जात नाहीत — अपेक्षित स्तंभ आधीच संपूर्ण ग्राउंड ट्रुथ जसेच्या तसे धरतो.

OpenAI Whisper Benchmark Runner द्वारे तयार · OpenAI Whisper Batch API v2 · चालवले Aug 14, 2026, 4:21 PM