wav2vec2 XLSR-53 MN — மங்கோலிய பேச்சு-உரை பெஞ்ச்மார்க்
wav2vec2 XLSR-53 MN Batch API (மேம்படுத்தப்பட்ட இயக்கப் புள்ளி, மொழி mn) ஆல் 4 மங்கோலிய தரவுத்தொகுப்புகள் மற்றும் 265 ஆடியோ மாதிரிகளில் மதிப்பிடப்பட்ட உண்மையான முடிவுகள். கீழே உள்ள ஒவ்வொரு எண்ணும் அளக்கப்பட்டதே — சந்தைப்படுத்தல் அல்ல. WER, வேகம் மற்றும் விலை அப்படியே, கடுமையான நேர்மையுடன் காட்டப்படுகின்றன.
265/265 மாதிரிகள் எழுத்துப்பெயர்ப்பு · 100% வெற்றி
குறைவாக சிறந்தது · 265 மாதிரிகளில்
விலை
தொகுதி எழுத்துப்பெயர்ப்புக்கான wav2vec2 XLSR-53 MN பட்டியல் விலை. தள்ளுபடி அல்லது பேச்சுவார்த்தை விகிதம் இல்லை — நிமிடத்திற்கான மூல விகிதம்.
விலை மூலம்: wav2vec2 XLSR-53 MN பொது விலைகள். Duudlaga Flow சூழலுக்காக மட்டுமே காட்டப்படுகிறது — இப்பக்கம் wav2vec2 XLSR-53 MN-ஐ தனிமைப்படுத்துகிறது, எண் எங்கள் தயாரிப்பால் பெரிதாக்கப்படாது.
தரவுத்தொகுப்பு வாரியான WER மற்றும் CER
தரவுத்தொகுப்பு வாரியான சொல் மற்றும் எழுத்து பிழை விகிதங்கள். குறைவாக சிறந்தது — மேலும் இவை wav2vec2 XLSR-53 MN-ன் உண்மையான எண்கள், அவை Common Voice 24-ல் பலவீனமானவை.
தரவுத்தொகுப்பு சுருக்கம்
ஒவ்வொரு தரவுத்தொகுப்பிற்கும் திரட்டப்பட்ட துல்லியம், வேகம் மற்றும் நேரம்.
| தரவுத்தொகுப்பு | Source | மாதிரிகள் | வெற்றி | WER | CER | துல்லியம் | வேகம் | ஆடியோ (வி) | செயல் (வி) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 37.2% | 11.4% | 62.8% | 37.32× | 330.6s | 8.9s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 44.6% | 15.3% | 55.4% | 45.18× | 645.1s | 14.3s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 31.7% | 9.6% | 68.3% | 37.72× | 269.8s | 7.2s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 58% | 24.3% | 42.0% | 45.1× | 603.8s | 13.4s |
WER vs வேகம் — மாதிரி வாரியாக
ஒவ்வொரு புள்ளியும் ஒரு ஆடியோ மாதிரி. சிறந்த இடம் கீழ்-இடது (குறைந்த பிழை, வேகம்). wav2vec2 XLSR-53 MN பல Common Voice 24 மாதிரிகளில் அதிக பிழை கொண்டுள்ளது.
மாதிரி வாரியான முடிவுகள்
எதிர்பார்க்கப்படும் நெடுவரிசையில் அடிப்படை உண்மை அப்படியே காட்டப்படுகிறது. முடிவு நெடுவரிசை wav2vec2 XLSR-53 MN தவறாக மாற்றிய சொற்களை மட்டுமே சிவப்பில் முன்னிலைப்படுத்துகிறது — குறுக்குகோடு/மாற்றம் இல்லை, தவறுகள் மட்டும்.
| # | ஒலி | மாதிரி | தரவுத்தொகுப்பு | எதிர்பார்க்கப்படும் (அடிப்படை உண்மை) | wav2vec2 XLSR-53 MN முடிவு | 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 ягаагаа хэлэе | 25.0% | 6.9% | 0/0/2 | |
| 2 | btsee_0002 | Common 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 хүү | 8.3% | 1.3% | 0/0/1 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | одоо бид өөрждөө өвчин эмгийдээсээ салахыг хичээцгээ гийдэг | 57.1% | 21.2% | 1/0/3 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | би бол голдуу хээрээр гэр хэчээр дэр хийж явдаг хүн | 10.0% | 2.0% | 0/0/1 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | тав хурамжт уулаж болдоггүй бур вгүн хоёр луугаар нэргүүл хэрэгүлжээ | 90.0% | 29.9% | 0/0/9 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | алив наашаа оройдр гээд гэртээ оров | 28.6% | 8.1% | 0/1/1 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | өө өндөр дээд таны тухайд би баталж чадахгүй | 12.5% | 4.3% | 0/0/1 | |
| 8 | btsee_0008 | Common Voice 24 (MN) | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | харин гурав даг удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв | 25.0% | 5.4% | 0/0/2 | |
| 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. | ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салуугүй орсон юм чинь | 42.9% | 16.7% | 0/0/3 |
முறையியல்
இந்த எண்கள் எப்படிப் பெறப்பட்டன.
வழங்குநர்: wav2vec2 XLSR-53 MN (wav2vec2 XLSR-53 fine-tuned on Mongolian Common Voice — by download count the most-used Mongolian-specific open ASR model on the Hub. CTC output, so no punctuation or casing.). Models with this badge were trained on data that overlaps the benchmark corpora (Mongolian Common Voice — 113 of 173 samples — or the public Shunya Labs corpus). Scores on overlapping corpora are inflated by memorization; judge these models by the per-dataset table on their details page, especially the corpora they were NOT trained on.
என்ட்பாயின்ட் local (transformers). மொழி mn. Operating point anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-mongolian (CTC) on mps. பேச்சாளர் பிரிப்பு none.
தரவுத்தொகுப்புகள்: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 மாதிரிகள், மொத்தம் 1849.3s ஆடியோ.
- 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—
அளவீடுகள்: WER மற்றும் CER தரநிலையான சொல்/எழுத்து லெவென்ஸ்டைன் சீரமைப்பில், எழுத்து வகை மற்றும் நிறுத்தற்குறிக்கு இணக்கப்படுத்தப்பட்டு கணக்கிடப்படுகின்றன. துல்லியம் = 100 − WER. வேக காரணி = ஆடியோ காலஅளவு ÷ செயலாக்க நேரம் (× நிகழ்நேரம்). அனைத்து கோரிக்கைகளும் உண்மையான wav2vec2 XLSR-53 MN Batch API அழைப்புகள், தற்காலிக சேமிப்பு அல்லது உருவகப்படுத்தப்பட்டவை அல்ல.
வேறுபாடு முன்னிலைப்படுத்தல்: முடிவு நெடுவரிசை அடிப்படை உண்மையுடன் சீரமைக்கப்பட்டு ஒவ்வொரு மாற்றீடு மற்றும் செருகலையும் சிவப்பில் வண்ணமயிக்கிறது. நீக்கங்கள் (முடிவில் இல்லாத சொற்கள்) முடிவு நெடுவரிசையில் காட்டப்படாது — எதிர்பார்க்கப்படும் நெடுவரிசை ஏற்கனவே முழு அடிப்படை உண்மையை அப்படியே கொண்டுள்ளது.