Рейтинг распознавания монгольской речи
OpenAI WhisperРабочая точка: whisper-1

OpenAI Whisper — Бенчмарк распознавания монгольской речи

Реальные результаты OpenAI Whisper 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.

Язык:MNДиаризация:noneОбразцы:265Запуск:Aug 14, 2026, 4:21 PMЭндпоинт:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
067100-5.2%
Точность

265/265 образцов расшифровано · 100% успех

067100105.2%
Коэффициент ошибок в словах

Чем меньше, тем лучше · на 265 образцах

Ключевые метрики
Коэффициент ошибок в символах63.7%
Средний коэффициент скорости1.5×кратность реального времени
Общий коэффициент скорости1.5×
Средняя задержка на образец4.5s
Всего обработано аудио1849.3s30.8 мин

Цена

Прайс-лист OpenAI Whisper для пакетной транскрипции. Без скидок и согласованных тарифов — базовая цена за минуту.

За 1000 минут
$6
пакет
За минуту
$0.0060
эффективно
За 1000 мин (эти 30.8 мин)
$11.10
обойдётся в
Открытый исходный код?
проприетарный

Источник цены: публичные цены OpenAI Whisper. Duudlaga Flow показан только для контекста — эта страница изолирует OpenAI Whisper, 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 OpenAI Whisper, слабые на Common Voice 24.

WER
104%
CER
63.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
Исходный датасет →
WER
104.1%
CER
61.3%
WER
111.6%
CER
69.7%
Modern Voice
WER
103%
CER
61.9%
WERCER

Сводка по датасетам

Суммарная точность, скорость и время по каждому датасету.

ДатасетИсточникОбразцыУспехWERCERТочностьСкоростьАудио (с)Обраб. (с)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59104%63.4%-4.0%1.95×330.6s169.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/60104.1%61.3%-4.1%1.39×645.1s462.7s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54111.6%69.7%-11.6%1.96×269.8s137.6s
Modern Voice9292/92103%61.9%-3.0%1.3×603.8s464.9s

WER против скорости — по образцам

Каждая точка — один аудиообразец. Идеальная зона — слева внизу (мало ошибок, быстро). OpenAI Whisper 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 OpenAI Whisper распознал неверно — без зачёркиваний и замен, только ошибки.

265 строк
красныйневерное слово в результатеобычныйраспознано верноКолонка «Ожидается» показана дословно как эталон
#АудиоОбразецДатасетОжидается (эталон)Результат OpenAI WhisperWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Ұлдэ әм сұл ұраңаса омін тәнді мидді джаға ға хелі.125.0%55.2%2/0/8
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Нады дзэйэ санғад джырғал кетегерді Ұрғун сарай ұқыцат табай сіңгіджу.100.0%58.7%0/2/10
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Ұтағди дұрс дұршиң үйгісі салғих джүцүгі.100.0%73.1%0/1/6
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бас қалту хэлээр кир үсгээр дирхи джақты қун.90.0%49.0%0/1/8
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Қан құрымас дұғардас бұл түкө бұрауңы ұңы қоҵірд лоңғар нергүр шер ең бұл дзең.140.0%71.4%4/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Әлімн әше орадыр, кеткісті орығы.100.0%67.6%0/2/5
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Ө, өндөрді цітаңи тұқад, бі бақталік жәл тұқғи.100.0%56.5%0/0/8
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Қырын үріптүң ұтаңыз екілің Ұмұс ек сәңұрғы джіңіліу.100.0%76.8%0/0/8
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Таныр ұчыңғута шүлілд ұқчүд.100.0%50.0%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Еру сөл өлтур өссес әлта өгі өп сөйімчін.114.3%70.8%1/0/7
Страница 1 из 27

Методология

Как получены эти числа.

Поставщик: OpenAI Whisper (OpenAI whisper-1 hosted transcription (auto language detection; 'mn' is not an accepted language hint).).

Эндпоинт https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. Язык mn. Рабочая точка whisper-1. Диаризация none.

Датасеты: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 образцов, всего 1849.3s аудио.

Ссылки на источники датасетов:

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 OpenAI Whisper, 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.

Создано OpenAI Whisper Benchmark Runner · OpenAI Whisper Batch API v2 · запуск Aug 14, 2026, 4:21 PM