Whisper large-v3-turbo — Бенчмарк распознавания монгольской речи
Реальные результаты Whisper large-v3-turbo 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 Whisper large-v3-turbo для пакетной транскрипции. Без скидок и согласованных тарифов — базовая цена за минуту.
Источник цены: публичные цены Whisper large-v3-turbo. Duudlaga Flow показан только для контекста — эта страница изолирует Whisper large-v3-turbo, 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 Whisper large-v3-turbo, 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 | 100.3% | 56.2% | -0.3% | 0.86× | 330.6s | 382.6s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 99.4% | 47.7% | 0.6% | 1.01× | 645.1s | 640.2s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 101% | 58.1% | -1.0% | 0.55× | 269.8s | 489.7s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 96.8% | 55.6% | 3.2% | 1.18× | 603.8s | 513.8s |
WER против скорости — по образцам
Каждая точка — один аудиообразец. Идеальная зона — слева внизу (мало ошибок, быстро). Whisper large-v3-turbo 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 Whisper large-v3-turbo распознал неверно — без зачёркиваний и замен, только ошибки.
| # | Аудио | Образец | Датасет | Ожидается (эталон) | Результат Whisper large-v3-turbo | WER | CER | I/D/S |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | btsee_0001 | Common Voice 24 (MN) | Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье. | Дээ амсхалд бараа бээхэээ тэндэ мэдэжэээгээээ хэлэээ. | 100.0% | 56.9% | 0/1/7 | |
| 2 | btsee_0002 | Common Voice 24 (MN) | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | нады заясан аджырғалгеттэгэртэ құрыққын сарай құтсаттэ бәсэнгэ чуэл | 100.0% | 54.7% | 0/4/8 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | Одо дэ дүр стөл чин рэгэсэсэлэй чэцгэй | 100.0% | 51.9% | 0/0/7 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | Би боз қолтүү хэрэр гэр цэр дэр хий жабдэг хүн | 60.0% | 29.4% | 0/0/6 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | Hann formast orðlas boltgu, borðu hún hærð, þógar, neyrgur fyrir og sér. | 120.0% | 92.2% | 2/0/10 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | Эсфина þessi орður, get gist í orð. | 100.0% | 83.8% | 0/0/7 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | Уүндөрдээд тэний түхээд би бодал чадагүй. | 87.5% | 37.0% | 0/2/5 | |
| 8 | btsee_0008 | Common Voice 24 (MN) | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | хараан горубтойг үудагаас сай кайлиң хүнүүсыйг сан рэх бэг келл ў. | 137.5% | 62.5% | 3/0/8 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | Танар отжунгута шүлэл ўүтжүт. | 100.0% | 43.3% | 0/3/4 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | Ёрөз үлтурэсэй салагы афсэймчэн. | 100.0% | 58.3% | 0/3/4 |
Методология
Как получены эти числа.
Поставщик: Whisper large-v3-turbo (Whisper large-v3-turbo open weights (4 decoder layers) run locally — the speed-optimised distillation of large-v3.).
Эндпоинт local (transformers). Язык mn. Рабочая точка openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps. 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 Whisper large-v3-turbo, 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.