Mongolisk tal-till-text-ledartavla
OpenAI WhisperOperating point: whisper-1

OpenAI Whisper — Benchmark för mongolisk tal-till-text

Verkliga resultat från OpenAI Whisper Batch API (förbättrad operationpunkt, språk mn) utvärderade på 4 mongoliska dataset och 265 ljudprover. Varje siffra nedan är mätt — inte marknadsföring. WER, hastighet och pris visas som de är, brutalt ärligt.

Språk:MNDiarisering:noneProver:265Körning:Aug 14, 2026, 4:21 PMEndpoint:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
067100-5.2%
Noggrannhet

265/265 prover transkriberade · 100% framgång

067100105.2%
Ordelfrekvens

Lägre är bättre · över 265 prover

Nyckelmått
Teckenelfrekvens63.7%
Snitthastighetsfaktor1.5×realtidsmultipel
Total hastighetsfaktor1.5×
Snittlatens per prov4.5s
Totalt bearbetat ljud1849.3s30.8 min

Pris

OpenAI Whisper listpris för batch-transkription. Inga rabatter eller förhandlade tariffer — rå minuttaxa.

Per 1000 minuter
$6
batch
Per minut
$0.0060
effektiv
Per 1000 min (dessa 30.8 min)
$11.10
skulle kosta
Öppen källkod?
proprietär

Priskälla: OpenAI Whisper offentliga priser. Duudlaga Flow visas endast för kontext — denna sida isolerar OpenAI Whisper så att siffran inte blåses upp av vår produkt.

WER och CER per dataset

Ord- och teckenelfrekvens per dataset. Lägre är bättre — och detta är OpenAI Whisper verkliga siffror, som är svaga på Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
104%
CER
63.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
104.1%
CER
61.3%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
111.6%
CER
69.7%
Modern Voice
WER
103%
CER
61.9%
WERCER

Datasetöversikt

Aggregerad noggrannhet, hastighet och tid för varje dataset.

DatasetSourceProverFramgångWERCERNoggrannhetHastighetLjud (s)Bearb. (s)
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 vs. hastighet — per prov

Varje punkt är ett ljudprov. Läget i nedre vänstra hörnet är bäst (lite fel, snabbt). OpenAI Whisper har höga fel på många Common Voice 24-prover.

Resultat per prov

Referenssanningen visas oförändrad i kolumnen Förväntat. Resultatkolumnen markerar endast de ord OpenAI Whisper felade på i rött — inga överstrykningar/byten, bara felen.

265 rader
rödfel ord i resultatetenkelkorrekt transkriberatKolumnen Förväntat visas oförändrad som referenssanning
#LjudProvDatasetFörväntat (referenssanning)OpenAI Whisper resultatWERCERI/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
Sida 1 av 27

Metodik

Hur dessa siffror erhölls.

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

Endpoint https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. Språk mn. Operating point whisper-1. Diarisering none.

Dataset: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 prover, totalt 1849.3s ljud.

Dataset source URLs:

Mått: WER och CER beräknas med en standard Levenshtein-ord/tecken-inriktning, normaliserad för skiftläge och skiljetecken. Noggrannhet = 100 − WER. Hastighetsfaktor = ljudlängd ÷ bearbetningstid (× realtid). Alla förfrågningar är verkliga anrop till OpenAI Whisper Batch API, varken cachade eller simulerade.

Skillnadsmarkering: Resultatkolumnen ställs in mot referenssanningen och färgar varje substitution och insertion röd. Raderingar (ord som saknas i resultatet) visas inte i resultatkolumnen — kolumnen Förväntat innehåller redan hela referenssanningen oförändrad.

Genererad av OpenAI Whisper Benchmark Runner · OpenAI Whisper Batch API v2 · körning Aug 14, 2026, 4:21 PM