OmniASR LLM-1B — Бенчмарк распознавания монгольской речи
Реальные результаты OmniASR LLM-1B Batch API (улучшенная рабочая точка, язык mn), оценённые на 4 монгольских датасетах и 265 аудиообразцах. Все числа ниже измерены, а не взяты из маркетинга. WER, скорость и цена показаны как есть, максимально честно.
265/265 образцов расшифровано · 100% успех
Чем меньше, тем лучше · на 265 образцах
Цена
Прайс-лист OmniASR LLM-1B для пакетной транскрипции. Без скидок и согласованных тарифов — базовая цена за минуту.
Источник цены: публичные цены OmniASR LLM-1B. Duudlaga Flow показан только для контекста — эта страница изолирует OmniASR LLM-1B, чтобы число не завышалось за счёт нашего продукта.
WER и CER по датасетам
Коэффициенты ошибок в словах и символах по датасетам. Чем меньше, тем лучше — и это реальные числа OmniASR LLM-1B, слабые на Common Voice 24.
Сводка по датасетам
Суммарная точность, скорость и время по каждому датасету.
| Датасет | Источник | Образцы | Успех | WER | CER | Точность | Скорость | Аудио (с) | Обраб. (с) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 36.6% | 15.5% | 63.4% | 0.3× | 330.6s | 1088.7s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 22.9% | 6.9% | 77.1% | 0.25× | 645.1s | 2583.1s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 37.2% | 18% | 62.8% | 0.29× | 269.8s | 931.7s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 36.9% | 15.8% | 63.1% | 0.26× | 603.8s | 2304.1s |
WER против скорости — по образцам
Каждая точка — один аудиообразец. Идеальная зона — слева внизу (мало ошибок, быстро). OmniASR LLM-1B даёт высокий уровень ошибок на многих образцах Common Voice 24.
Результаты по образцам
Эталон показан дословно в колонке «Ожидается». Колонка результата выделяет красным только слова, которые OmniASR LLM-1B распознал неверно — без зачёркиваний и замен, только ошибки.
| # | Аудио | Образец | Датасет | Ожидается (эталон) | Результат OmniASR LLM-1B | 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 айгаагаа хэлье | 12.5% | 1.7% | 0/0/1 | |
| 2 | btsee_0002 | Common Voice 24 (MN) | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | და́დ წე́ი სა́ნათ ჭირალო̆ გე́ტდეგერ და ყო́რუხ უ̂ნ სარენ ხო́ხ წათდა́ ბჵაჲსნი̆ გეჩუ́ჲნი̆ | 108.3% | 104.0% | 1/0/12 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг ч хэвцгээв | 28.6% | 9.6% | 1/0/1 | |
| 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 хурамч дуурлаж болдохгүй бор өгнө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ | 70.0% | 18.2% | 0/0/7 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | алив нашаа ороодор гээд гэртээ 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 ботолж чадахгүй | 25.0% | 8.7% | 0/0/2 | |
| 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. | та нар очингуутаа шүлэл өгч үз | 28.6% | 6.7% | 0/1/1 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | эрөөсөө л үйлдвэрээсээ салуугүй явсан юм чинь | 42.9% | 12.5% | 0/0/3 |
Методология
Как получены эти числа.
Поставщик: OmniASR LLM-1B (Meta Omnilingual ASR (omniASR_LLM_1B_v2) run locally — 1,600+ languages, decoding Halh Mongolian (khk_Cyrl).).
Эндпоинт local (omnilingual-asr). Язык mn. Рабочая точка omniASR_LLM_1B_v2 (lang=khk_Cyrl). Диаризация none.
Датасеты: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 образцов, всего 1849.3s аудио.
- 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—
Метрики: WER и CER вычисляются стандартным выравниванием Левенштейна по словам/символам с нормализацией регистра и пунктуации. Точность = 100 − WER. Коэффициент скорости = длительность аудио ÷ время обработки (× реальное время). Все запросы — реальные вызовы Batch API OmniASR LLM-1B, не из кэша и не симулированные.
Подсветка различий: Колонка результата выравнивается по эталону и выделяет красным каждую замену и вставку. Удаления (слова, отсутствующие в результате) не показываются в колонке результата — колонка «Ожидается» уже содержит полный эталон как есть.