Whisper large-v3 MN — Benchmark rozpoznawania mowy w języku mongolskim
Rzeczywiste wyniki Whisper large-v3 MN 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 Whisper large-v3 MN dla transkrypcji wsadowej. Bez rabatów i negocjowanych stawek — surowa stawka za minutę.
Źródło ceny: publiczne ceny Whisper large-v3 MN. Duudlaga Flow jest pokazany tylko kontekstowo — ta strona izoluje Whisper large-v3 MN, 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 Whisper large-v3 MN, 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 | 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 a prędkość — na próbkę
Każdy punkt to jedna próbka audio. Optymalne miejsce to lewy dolny róg (mało błędów, szybko). Whisper large-v3 MN 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 Whisper large-v3 MN rozpoznał błędnie — bez przekreśleń i zamian, tylko błędy.
| # | Dźwięk | Próbka | Zbiór danych | Oczekiwane (prawda odniesienia) | Wynik Whisper large-v3 MN | 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 |
Metodologia
Jak uzyskano te liczby.
Dostawca: 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.). Modele z tą odznaką trenowano na danych, które pokrywają się z korpusami benchmarku (mongolski Common Voice — 113 ze 173 próbek — lub publiczny korpus Shunya Labs). Wyniki na nakładających się korpusach są zawyżone przez zapamiętywanie; oceniaj te modele po tabeli z podziałem na zbiory danych na stronie szczegółów, zwłaszcza po korpusach, na których NIE były trenowane.
Endpoint local (transformers). Język mn. Punkt pracy warmestman/whisper-large-v3-mn-cv-fleurs (Mongolian fine-tune) on mps. 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 Whisper large-v3 MN, 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.