Papan peringkat suara-ke-teks bahasa Mongolia
Whisper large-v2 MNTitik operasi: bayartsogt/whisper-large-v2-mn-13 (Mongolian fine-tune) on mps

Whisper large-v2 MN — Penanda aras suara-ke-teks bahasa Mongolia

Keputusan sebenar daripada Whisper large-v2 MN 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.

Bahasa:MNPemisahan pentutur:noneSampel:265Jalanan:Aug 18, 2026, 4:09 PMEndpoint:local (transformers)
06710079.3%
Ketepatan

265/265 sampel ditranskripsi · 100% berjaya

06710020.7%
Kadar ralat perkataan

Lebih rendah lebih baik · pada 265 sampel

Metrik utama
Kadar ralat aksara8.3%
Faktor kelajuan purata0.53×gandaan masa nyata
Faktor kelajuan keseluruhan0.53×
Kependaman purata per sampel13.5s
Jumlah audio diproses1849.3s30.8 min

Harga

Harga senarai Whisper large-v2 MN untuk transkripsi kelompok. Tanpa diskaun atau kadar yang dirunding — kadar mentah per minit.

Setiap 1000 minit
$0
kelompok
Setiap minit
$0.0000
berkesan
Setiap 1000 minit (30.8 minit ini)
$0.00
akan kos
Sumber terbuka?
milik

Sumber harga: harga awam Whisper large-v2 MN. Duudlaga Flow ditunjukkan untuk konteks sahaja — halaman ini mengasingkan Whisper large-v2 MN 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-v2 MN, yang lemah pada Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Set data sumber →
WER
18.7%
CER
6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Set data sumber →
WER
16.7%
CER
6.1%
Common Voice 20 (MN)
Set data sumber →
WER
16.7%
CER
5.1%
Modern Voice
WER
26.8%
CER
13.3%
WERCER

Ringkasan set data

Ketepatan, kelajuan dan masa terkumpul bagi setiap set data.

Set dataSumberSampelBerjayaWERCERKetepatanKelajuanAudio (sa)Proses (sa)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5918.7%6%81.3%0.57×330.6s575.3s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6016.7%6.1%83.3%0.52×645.1s1241.4s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5416.7%5.1%83.3%0.51×269.8s526.3s
Modern Voice9292/9226.8%13.3%73.2%0.54×603.8s1114.9s

WER vs kelajuan — per sampel

Setiap titik ialah satu sampel audio. Titik ideal di kiri bawah (ralat kecil, laju). Whisper large-v2 MN 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-v2 MN silap — tanpa palang/tukar, hanya kesilapan.

265 baris
merahperkataan salah dalam hasilbiasaditranskripsi dengan betulLajur Dijangka ditunjukkan apa adanya sebagai kebenaran rujukan
#AudioSampelSet dataDijangka (kebenaran rujukan)Hasil Whisper large-v2 MNWERCERI/D/S
1btsee_0001Common 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
2btsee_0002Common 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
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.0.0%0.0%0/0/0
4btsee_0004Common 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
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.ханх оромжт уурлас болдоггүй баруун хүнийг хоёр луугаар нэргүйлэхээр явжээ.90.0%28.6%0/0/9
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.0.0%0.0%0/0/0
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө, өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.0.0%0.0%0/0/0
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаасаа эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв.25.0%5.4%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шөл л өгч үз.0.0%0.0%0/0/0
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.14.3%6.2%0/0/1
Halaman 1 daripada 27

Metodologi

Bagaimana nombor ini diperoleh.

Penyedia: Whisper large-v2 MN (Whisper large-v2 fine-tuned on Mongolian Common Voice by the bayartsogt community project — the most-downloaded Mongolian-specific open ASR model.).

Endpoint local (transformers). Bahasa mn. Titik operasi bayartsogt/whisper-large-v2-mn-13 (Mongolian fine-tune) 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.

URL sumber set data:

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-v2 MN, 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.

Dijana oleh Whisper large-v2 MN Benchmark Runner · Whisper large-v2 MN Batch API v2 · dijalankan Aug 18, 2026, 4:09 PM