Dolphin small — Benchmark rozpoznawania mowy w języku mongolskim
Rzeczywiste wyniki Dolphin small Batch API (udoskonalony punkt operacyjny, język mn) ocenione na 4 mongolskich zbiorach danych i 265 próbkach audio. Każda liczba poniżej jest zmierzona, a nie z marketingu. WER, prędkość i cena są pokazane tak, jak są, brutalnie szczerze.
265/265 próbek transkrybowanych · 100% sukcesu
Niższy jest lepszy · na 265 próbkach
Cena
Cena katalogowa Dolphin small dla transkrypcji wsadowej. Bez rabatów i negocjowanych stawek — surowa stawka za minutę.
Źródło ceny: publiczne ceny Dolphin small. Duudlaga Flow jest pokazany tylko kontekstowo — ta strona izoluje Dolphin small, aby liczba nie była zawyżana przez nasz produkt.
WER i CER według zbioru danych
Wskaźniki błędów słownych i znakowych według zbioru danych. Niższy jest lepszy — a to są rzeczywiste liczby Dolphin small, które są słabe na Common Voice 24.
Podsumowanie według zbioru danych
Agregowana dokładność, prędkość i czasy dla każdego zbioru danych.
| Zbiór danych | Źródło | Próbki | Sukces | WER | CER | Dokładność | Prędkość | Audio (s) | Przetw. (s) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 46.6% | 14.8% | 53.4% | 1.25× | 330.6s | 263.9s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 49.7% | 19.2% | 50.3% | 2.59× | 645.1s | 248.8s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 46.3% | 15.6% | 53.7% | 1.41× | 269.8s | 191.7s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 52.2% | 24.2% | 47.8% | 1.67× | 603.8s | 362.3s |
WER a prędkość — na próbkę
Każdy punkt to jedna próbka audio. Optymalne miejsce to lewy dolny róg (mało błędów, szybko). Dolphin small ma wysoki poziom błędów na wielu próbkach Common Voice 24.
Wyniki na próbkę
Prawda odniesienia jest pokazana dosłownie w kolumnie Oczekiwane. Kolumna wyniku wyróżnia na czerwono tylko słowa, które Dolphin small rozpoznał błędnie — bez przekreśleń i zamian, tylko błędy.
| # | Dźwięk | Próbka | Zbiór danych | Oczekiwane (prawda odniesienia) | Wynik Dolphin small | 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 хэлье. | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 2 | btsee_0002 | Common Voice 24 (MN) | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | Нада заяасан ажжиргах гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | 25.0% | 6.7% | 0/1/2 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | Одоо бид өөрсдөө өвжийн эмгэсээ салалахыг хичицгэя. | 57.1% | 21.2% | 0/0/4 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | Хан хурмаст урлаж болдогүй боро өгний хоёр луугаар нэргүүлэхээр явжээ. | 80.0% | 16.9% | 0/0/8 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | Аli нашаа ород гээдгэшдээ ор | 100.0% | 35.1% | 0/2/5 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | Өөө өндөр дээд таны тухайд би ботал чадахгүй. | 37.5% | 10.9% | 0/0/3 | |
| 8 | btsee_0008 | Common Voice 24 (MN) | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | Харин гурав дах удаагааас эхлэв хүмүүсийг сонирхожж эхлэв. | 50.0% | 7.1% | 0/0/4 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | Танар очингуудаа шөлөл өгч үз. | 71.4% | 10.0% | 0/2/3 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаугүй явсан юм чинь. | 28.6% | 8.3% | 0/0/2 |
Metodologia
Jak uzyskano te liczby.
Dostawca: Dolphin small (DataoceanAI/Tsinghua Dolphin ASR run locally — 40 Eastern languages including Mongolian (lang=mn, region=MN).).
Endpoint local (dolphin). Język mn. Punkt pracy dolphin-small (mn-MN, cpu). Diaryzacja none.
Zbiory danych: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 próbek, łącznie 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—
Metryki: WER i CER są obliczane standardowym dopasowaniem Levenshteina słów/znaków, znormalizowanym pod kątem wielkości liter i interpunkcji. Dokładność = 100 − WER. Współczynnik prędkości = czas trwania audio ÷ czas przetwarzania (× czas rzeczywisty). Wszystkie żądania to rzeczywiste wywołania Batch API Dolphin small, nie z pamięci podręcznej ani symulowane.
Podświetlanie różnic: Kolumna wyniku jest dopasowywana do prawdy odniesienia i koloruje na czerwono każdą substytucję i insercję. Delecje (słowa brakujące w wyniku) nie są pokazywane w kolumnie wyniku — kolumna Oczekiwane zawiera już pełną prawdę odniesienia taką, jaka jest.