Ranking de voz para texto em mongol
Whisper turbo MNPonto de operação: Blgn94/whisper-large-v3-turbo-mn-lora (merged LoRA) on mps

Whisper turbo MN — Benchmark de voz para texto em mongol

Resultados reais da Whisper turbo MN Batch API (ponto de operação avançado, idioma mn) avaliados em 4 conjuntos de dados em mongol e 265 amostras de áudio. Todos os números abaixo são medidos, não marketing. WER, velocidade e preço são mostrados como são, brutalmente honestos.

Idioma:MNDiarização:noneAmostras:265Execução:Aug 18, 2026, 6:01 PMEndpoint:local (transformers)
06710074.3%
Precisão

265/265 amostras transcritas · 100% de sucesso

06710025.7%
Taxa de erro de palavras

Menor é melhor · em 265 amostras

Métricas principais
Taxa de erro de caracteres9.2%
Fator de velocidade médio2.43×múltiplo do tempo real
Fator de velocidade total2.43×
Latência média por amostra3.0s
Áudio total processado1849.3s30.8 min

Preço

Preço de tabela da Whisper turbo MN para transcrição em lote. Sem descontos nem tarifas negociadas — a taxa bruta por minuto.

Por 1000 minutos
$0
lote
Por minuto
$0.0000
efetivo
Por 1000 min (estes 30.8 min)
$0.00
custaria
Código aberto?
proprietário

Fonte do preço: preços públicos da Whisper turbo MN. O Duudlaga Flow é mostrado apenas para contexto — esta página isola a Whisper turbo MN para que o número não seja inflado pelo nosso produto.

WER e CER por conjunto de dados

Taxas de erro de palavras e caracteres por conjunto de dados. Menor é melhor — e estes são os números reais da Whisper turbo MN, que são fracos no Common Voice 24.

WER
18%
CER
6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Conjunto de dados de origem →
WER
17%
CER
4.7%
WER
19.1%
CER
6.8%
Modern Voice
WER
40.1%
CER
15.7%
WERCER

Resumo por conjunto de dados

Precisão, velocidade e tempos agregados de cada conjunto de dados.

Conjunto de dadosOrigemAmostrasSucessoWERCERPrecisãoVelocidadeÁudio (s)Proc. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5918%6%82.0%1.98×330.6s167.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6017%4.7%83.0%2.9×645.1s222.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5419.1%6.8%80.9%1.99×269.8s135.9s
Modern Voice9292/9240.1%15.7%59.9%2.56×603.8s235.9s

WER vs. velocidade — por amostra

Cada ponto é uma amostra de áudio. O ponto ideal é o canto inferior esquerdo (pouco erro, rápido). A Whisper turbo MN tem erro alto em muitas amostras do Common Voice 24.

Resultados por amostra

A verdade fundamental é mostrada tal qual na coluna Esperado. A coluna de resultado destaca em vermelho apenas as palavras que a Whisper turbo MN errou — sem riscados nem trocas, apenas os erros.

265 linhas
vermelhopalavra errada no resultadonormaltranscrito corretamenteA coluna Esperado é mostrada tal qual como verdade fundamental
#ÁudioAmostraConjunto de dadosEsperado (verdade fundamental)Resultado da Whisper turbo 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.Хан хурмаст уурлаас Болдоггүй Бор өгнөө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ.50.0%14.3%0/0/5
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Алив наашаа ороод ир гэээд гэртээ оров.14.3%2.7%0/0/1
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Өө өндөр дээдэс таны тухайд би бодол ч чадахгүй.25.0%10.9%1/0/1
8btsee_0008Common 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
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүл л өгч биз.28.6%10.0%0/0/2
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
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Metodologia

Como estes números foram obtidos.

Fornecedor: Whisper turbo MN (Whisper large-v3-turbo fine-tuned on Mongolian Common Voice + FLEURS (LoRA merged into the base weights) — the most recent Mongolian adaptation of a current-generation Whisper.). Os modelos com este selo foram treinados com dados que se sobrepõem aos corpora do benchmark (Common Voice em mongol — 113 de 173 amostras — ou o corpus público da Shunya Labs). As pontuações em corpora sobrepostos são infladas por memorização; avalie esses modelos pela tabela por conjunto de dados na página de detalhes, especialmente pelos corpora em que NÃO foram treinados.

Endpoint local (transformers). Idioma mn. Ponto de operação Blgn94/whisper-large-v3-turbo-mn-lora (merged LoRA) on mps. Diarização none.

Conjuntos de dados: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 amostras, 1849.3s de áudio no total.

URLs de origem dos conjuntos de dados:

Métricas: WER e CER são calculados com um alinhamento Levenshtein de palavras/caracteres padrão, normalizado por maiúsculas e pontuação. Precisão = 100 − WER. Fator de velocidade = duração do áudio ÷ tempo de processamento (× tempo real). Todas as solicitações são chamadas reais à Batch API da Whisper turbo MN, não em cache nem simuladas.

Realce de diferenças: A coluna de resultado é alinhada à verdade fundamental e colore em vermelho cada substituição e inserção. As deleções (palavras ausentes no resultado) não são mostradas na coluna de resultado — a coluna Esperado já contém toda a verdade fundamental tal qual.

Gerado por Whisper turbo MN Benchmark Runner · Whisper turbo MN Batch API v2 · executado Aug 18, 2026, 6:01 PM