Whisper large-v3-turbo — Penanda aras suara-ke-teks bahasa Mongolia
Keputusan sebenar daripada Whisper large-v3-turbo Batch API (titik operasi dipertingkat, bahasa mn) dinilai ke atas 4 set data bahasa Mongolia dan 265 sampel audio. Setiap nombor di bawah diukur — bukan pemasaran. WER, kelajuan dan harga ditunjukkan apa adanya, jujur tanpa basa-basi.
265/265 sampel ditranskripsi · 100% berjaya
Lebih rendah lebih baik · pada 265 sampel
Harga
Harga senarai Whisper large-v3-turbo untuk transkripsi kelompok. Tanpa diskaun atau kadar yang dirunding — kadar mentah per minit.
Sumber harga: harga awam Whisper large-v3-turbo. Duudlaga Flow ditunjukkan untuk konteks sahaja — halaman ini mengasingkan Whisper large-v3-turbo supaya nombor tidak dibesar-besarkan oleh produk kami.
WER & CER per set data
Kadar ralat perkataan dan aksara per set data. Lebih rendah lebih baik — dan ini nombor sebenar Whisper large-v3-turbo, yang lemah pada Common Voice 24.
Ringkasan set data
Ketepatan, kelajuan dan masa terkumpul bagi setiap set data.
| Set data | Sumber | Sampel | Berjaya | WER | CER | Ketepatan | Kelajuan | Audio (sa) | Proses (sa) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 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 vs kelajuan — per sampel
Setiap titik ialah satu sampel audio. Titik ideal di kiri bawah (ralat kecil, laju). Whisper large-v3-turbo mempunyai ralat tinggi pada banyak sampel Common Voice 24.
Keputusan per sampel
Kebenaran rujukan ditunjukkan apa adanya dalam lajur Dijangka. Lajur hasil menyerlahkan merah hanya perkataan yang Whisper large-v3-turbo silap — tanpa palang/tukar, hanya kesilapan.
| # | Audio | Sampel | Set data | Dijangka (kebenaran rujukan) | Hasil Whisper large-v3-turbo | 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 |
Metodologi
Bagaimana nombor ini diperoleh.
Penyedia: 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). Bahasa mn. Titik operasi openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps. Pemisahan pentutur none.
Set data: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 sampel, jumlah 1849.3s audio.
- 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—
Metrik: WER dan CER dikira dengan jajaran Levenshtein perkataan/aksara piawai, dinormalisasi untuk huruf besar/kecil dan tanda baca. Ketepatan = 100 − WER. Faktor kelajuan = tempoh audio ÷ masa pemprosesan (× masa nyata). Semua permintaan ialah panggilan sebenar ke Batch API Whisper large-v3-turbo, bukan cache atau simulasi.
Penyerlahan perbezaan: Lajur hasil dijajar dengan kebenaran rujukan dan mewarnakan merah setiap penggantian dan penyisipan. Pemadaman (perkataan hilang dari hasil) tidak ditunjukkan dalam lajur hasil — lajur Dijangka sudah memuatkan keseluruhan kebenaran rujukan apa adanya.