Whisper large-v3 MN — ਮੰਗੋਲੀਅਨ ਸਪੀਚ-ਟੂ-ਟੈਕਸਟ ਬੈਂਚਮਾਰਕ
Whisper large-v3 MN Batch API (ਸੁਧਾਰੀ ਓਪਰੇਟਿੰਗ ਪੁਆਇੰਟ, ਭਾਸ਼ਾ mn) ਦੁਆਰਾ 4 ਮੰਗੋਲੀਅਨ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਅਤੇ 265 ਆਡੀਓ ਨਮੂਨਿਆਂ ’ਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤੇ ਅਸਲ ਨਤੀਜੇ। ਹੇਠਾਂ ਹਰ ਨੰਬਰ ਮਾਪਿਆ ਗਿਆ ਹੈ — ਮਾਰਕੀਟਿੰਗ ਨਹੀਂ। WER, ਗਤੀ ਅਤੇ ਕੀਮਤ ਜਿਵੇਂ ਹਨ, ਸਖ਼ਤ ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਵਿਖਾਏ ਗਏ ਹਨ।
265/265 ਨਮੂਨੇ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਾਈਬ · 100% ਸਫਲਤਾ
ਘੱਟ ਬਿਹਤਰ · 265 ਨਮੂਨਿਆਂ ’ਤੇ
ਕੀਮਤ
ਬੈਚ ਟ੍ਰਾਂਸਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਲਈ Whisper large-v3 MN ਦੀ ਸੂਚੀ ਕੀਮਤ। ਕੋਈ ਛੂਟ ਜਾਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕੀਤੀ ਦਰ ਨਹੀਂ — ਪ੍ਰਤੀ ਮਿੰਟ ਕੱਚੀ ਦਰ।
ਕੀਮਤ ਸ੍ਰੋਤ: Whisper large-v3 MN ਜਨਤਕ ਕੀਮਤਾਂ। Duudlaga Flow ਸਿਰਫ਼ ਸੰਦਰਭ ਲਈ ਵਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ — ਇਹ ਪੰਨਾ Whisper large-v3 MN ਨੂੰ ਵੱਖ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਨੰਬਰ ਸਾਡੇ ਉਤਪਾਦ ਨਾਲ ਫੁੱਲ ਨਾ ਜਾਵੇ।
ਡੇਟਾਸੈਟ ਮੁਤਾਬਕ WER ਅਤੇ CER
ਡੇਟਾਸੈਟ ਮੁਤਾਬਕ ਸ਼ਬਦ ਅਤੇ ਅੱਖਰ ਗਲਤੀ ਦਰ। ਘੱਟ ਬਿਹਤਰ — ਅਤੇ ਇਹ Whisper large-v3 MN ਦੇ ਅਸਲ ਨੰਬਰ ਹਨ, ਜੋ Common Voice 24 ’ਤੇ ਕਮਜ਼ੋਰ ਹਨ।
ਡੇਟਾਸੈਟ ਸਾਰ
ਹਰ ਡੇਟਾਸੈਟ ਲਈ ਸਮੁੱਚੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਗਤੀ ਅਤੇ ਸਮਾਂ।
| ਡੇਟਾਸੈਟ | Source | ਨਮੂਨੇ | ਸਫਲਤਾ | WER | CER | ਸ਼ੁੱਧਤਾ | ਗਤੀ | ਆਡੀਓ (ਸੈ) | ਪ੍ਰੋਸੈ. (ਸੈ) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 40.1% | 13.1% | 59.9% | 1.51× | 330.6s | 218.4s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 28.6% | 8.8% | 71.4% | 1.76× | 645.1s | 367.1s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 41.3% | 15.8% | 58.7% | 1.34× | 269.8s | 200.9s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 44.9% | 19.3% | 55.1% | 1.56× | 603.8s | 388.2s |
WER vs ਗਤੀ — ਨਮੂਨੇ ਮੁਤਾਬਕ
ਹਰ ਬਿੰਦੂ ਇੱਕ ਆਡੀਓ ਨਮੂਨਾ ਹੈ। ਆਦਰਸ਼ ਥਾਂ ਹੇਠਾਂ-ਖੱਬੇ (ਘੱਟ ਗਲਤੀ, ਤੇਜ਼) ਹੈ। Whisper large-v3 MN ਕੋਲ ਕਈ Common Voice 24 ਨਮੂਨਿਆਂ ’ਤੇ ਉੱਚ ਗਲਤੀ ਹੈ।
ਨਮੂਨੇ ਮੁਤਾਬਕ ਨਤੀਜੇ
ਉਮੀਦ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਉਵੇਂ ਵਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਤੀਜਾ ਕਾਲਮ ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਸ਼ਬਦ ਲਾਲ ਵਿੱਚ ਉਭਾਰਦਾ ਹੈ ਜੋ Whisper large-v3 MN ਨੇ ਗਲਤ ਕੀਤੇ — ਕੋਈ ਸਟ੍ਰਾਈਕਥ੍ਰੂ/ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਗਲਤੀਆਂ।
| # | ਆਡੀਓ | ਨਮੂਨਾ | ਡੇਟਾਸੈਟ | ਉਮੀਦ (ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ) | Whisper large-v3 MN ਨਤੀਜਾ | 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 хэлээ | 12.5% | 3.4% | 0/0/1 | |
| 2 | btsee_0002 | Common Voice 24 (MN) | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | надад заяасан аж жаргал гэдэг эрдээ гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү | 16.7% | 5.3% | 0/0/2 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | одоо би дөөрч дөө өвчин эмгээгээсээ салахыг чивцгээв | 71.4% | 19.2% | 1/0/4 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэрхий ч явдаг хүн | 20.0% | 5.9% | 0/0/2 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | ханхурамс дуурлас болдоггүй бороогүйн хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ | 80.0% | 22.1% | 0/2/6 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | алив наашаа ороодор гээд гэртэй оров | 42.9% | 8.1% | 0/1/2 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | өө өндөр дээд таны тухайд би батал ч алдахгүй | 50.0% | 10.9% | 1/0/3 | |
| 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. | танар очингуутаа шөлөл өгчүүз | 85.7% | 10.0% | 0/3/3 | |
| 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 |
ਵਿਧੀ-ਵਿਗਿਆਨ
ਇਹ ਨੰਬਰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਏ।
ਪ੍ਰੋਵਾਈਡਰ: Whisper large-v3 MN (Whisper large-v3 fine-tuned on Mongolian Common Voice 16.1 + FLEURS. Same author as the Common Voice 20 corpus in this benchmark, so its Common Voice scores should be read with train/test overlap in mind.). Models with this badge were trained on data that overlaps the benchmark corpora (Mongolian Common Voice — 113 of 173 samples — or the public Shunya Labs corpus). Scores on overlapping corpora are inflated by memorization; judge these models by the per-dataset table on their details page, especially the corpora they were NOT trained on.
ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ local (transformers). ਭਾਸ਼ਾ mn. Operating point warmestman/whisper-large-v3-mn-cv-fleurs (Mongolian fine-tune) on mps. ਸਪੀਕਰ ਵੱਖਰੇਪਣ none.
ਡੇਟਾਸੈਟ: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 ਨਮੂਨੇ, ਕੁੱਲ 1849.3s ਆਡੀਓ।
- 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—
ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: WER ਅਤੇ CER ਮਿਆਰੀ ਸ਼ਬਦ/ਅੱਖਰ ਲੇਵੇਨਸ਼ਟਾਈਨ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨਾਲ, ਕੇਸ ਅਤੇ ਵਿਰਾਮ ਚਿੰਨ੍ਹ ਲਈ ਨੌਰਮਲਾਈਜ਼ ਕਰਕੇ ਗਣਨਾ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸ਼ੁੱਧਤਾ = 100 − WER। ਗਤੀ ਗੁਣਾਂਕ = ਆਡੀਓ ਮਿਆਦ ÷ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਾਂ (× ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ)। ਸਾਰੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਅਸਲ Whisper large-v3 MN Batch API ਕਾਲਾਂ ਹਨ, ਕੈਸ਼ ਜਾਂ ਸਿਮੂਲੇਟਡ ਨਹੀਂ।
ਅੰਤਰ ਉਭਾਰ: ਨਤੀਜਾ ਕਾਲਮ ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੋ ਕੇ ਹਰ ਬਦਲ ਅਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਨੂੰ ਲਾਲ ਰੰਗਦਾ ਹੈ। ਮਿਟਾਉਣ (ਨਤੀਜੇ ਵਿੱਚੋਂ ਗੈਰ-ਹਾਜ਼ਰ ਸ਼ਬਦ) ਨਤੀਜਾ ਕਾਲਮ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਵਿਖਾਏ ਜਾਂਦੇ — ਉਮੀਦ ਕਾਲਮ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਪੂਰੀ ਗਰਾਊਂਡ ਟ੍ਰੁਥ ਜਿਵੇਂ ਹੈ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।