Whisper large-v3 MN — เกณฑ์วัดแปลงเสียงเป็นข้อความภาษามองโกเลีย
ผลลัพธ์จริงจาก Whisper large-v3 MN Batch API (จุดทำงานขั้นสูง ภาษา mn) ประเมินบน 4 ชุดข้อมูลภาษามองโกเลียและ 265 ตัวอย่างเสียง ทุกตัวเลขด้านล่างคือการวัดจริง — ไม่ใช่การตลาด WER ความเร็วและราคาแสดงตามความเป็นจริง ซื่อสัตย์อย่างเด็ดขาด
ถอดเสียง 265/265 ตัวอย่าง · สำเร็จ 100%
น้อยกว่ายิ่งดี · บน 265 ตัวอย่าง
ราคา
ราคาตั้งของ Whisper large-v3 MN สำหรับการถอดความแบบกลุ่ม ไม่มีส่วนลดหรืออัตราต่อรอง — อัตราดิบต่อนาที
แหล่งราคา: ราคาสาธารณะของ Whisper large-v3 MN Duudlaga Flow แสดงเพื่อบริบทเท่านั้น — หน้านี้แยก Whisper large-v3 MN เพื่อมิให้ตัวเลขถูกเพิ่มโดยผลิตภัณฑ์ของเรา
WER และ CER ตามชุดข้อมูล
อัตราคลาดเคลื่อนคำและอักขระต่อชุดข้อมูล น้อยกว่ายิ่งดี — และนี่คือตัวเลขจริงของ Whisper large-v3 MN ซึ่งอ่อนใน Common Voice 24
สรุปชุดข้อมูล
ความแม่นยำ ความเร็ว และเวลารวมของแต่ละชุดข้อมูล
| ชุดข้อมูล | Source | ตัวอย่าง | สำเร็จ | WER | CER | ความแม่นยำ | ความเร็ว | เสียง (วิ) | ประมวลผล (วิ) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 40.1% | 13.1% | 59.9% | 1.51× | 330.6s | 218.4s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 28.6% | 8.8% | 71.4% | 1.76× | 645.1s | 367.1s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 41.3% | 15.8% | 58.7% | 1.34× | 269.8s | 200.9s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 44.9% | 19.3% | 55.1% | 1.56× | 603.8s | 388.2s |
WER เทียบกับความเร็ว — ต่อตัวอย่าง
จุดละตัวอย่างเสียง จุดที่ดีที่สุดอยู่ซ้ายล่าง (คลาดเคลื่อนน้อย เร็ว) Whisper large-v3 MN มีคลาดเคลื่อนสูงในหลายตัวอย่าง Common Voice 24
ผลลัพธ์ต่อตัวอย่าง
ความจริงอ้างอิงแสดงตรงตัวในคอลัมน์คาดหวัง คอลัมน์ผลลัพธ์ไฮไลต์เฉพาะคำที่ Whisper large-v3 MN ถอดผิดด้วยสีแดง — ไม่มีขีดทับ/สลับ เฉพาะความผิดพลาด
| # | เสียง | ตัวอย่าง | ชุดข้อมูล | คาดหวัง (ความจริงอ้างอิง) | ผลลัพธ์ Whisper large-v3 MN | 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 байгаагаа хэлээ | 12.5% | 3.4% | 0/0/1 | |
| 2 | btsee_0002 | Common Voice 24 (MN) | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | надад заяасан аж жаргал гэдэг эрдээ гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү | 16.7% | 5.3% | 0/0/2 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | одоо би дөөрч дөө өвчин эмгээгээсээ салахыг чивцгээв | 71.4% | 19.2% | 1/0/4 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэрхий ч явдаг хүн | 20.0% | 5.9% | 0/0/2 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | ханхурамс дуурлас болдоггүй бороогүйн хоёр луугаар нэргүүлэхээр явуулжээ | 80.0% | 22.1% | 0/2/6 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | алив наашаа ороодор гээд гэртэй 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 батал ч алдахгүй | 50.0% | 10.9% | 1/0/3 | |
| 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. | танар очингуутаа шөлөл өгчүүз | 85.7% | 10.0% | 0/3/3 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь | 14.3% | 6.2% | 0/0/1 |
ระเบียบวิธี
วิธีที่ได้ตัวเลขเหล่านี้
ผู้ให้บริการ: Whisper large-v3 MN (Whisper large-v3 fine-tuned on Mongolian Common Voice 16.1 + FLEURS. Same author as the Common Voice 20 corpus in this benchmark, so its Common Voice scores should be read with train/test overlap in mind.). 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.
เอนด์พอยต์ local (transformers). ภาษา mn. Operating point warmestman/whisper-large-v3-mn-cv-fleurs (Mongolian fine-tune) on mps. แยกผู้พูด none.
ชุดข้อมูล: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 ตัวอย่าง เสียงรวม 1849.3s
- 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—
เมตริก: WER และ CER คำนวณด้วยการจัดเรียง Levenshtein คำ/อักขระมาตรฐาน ปรับตามตัวพิมพ์ใหญ่เล็กและเครื่องหมายวรรคตอน ความแม่นยำ = 100 − WER ค่าคูณความเร็ว = ระยะเสียง ÷ เวลาประมวลผล (× เวลาจริง) ทุกคำขอเป็นการเรียก Batch API จริงของ Whisper large-v3 MN ไม่ใช่แคชหรือจำลอง
การไฮไลต์ความแตกต่าง: คอลัมน์ผลลัพธ์จัดเรียงกับความจริงอ้างอิงและระบายสีแดงทุกการแทนที่และการแทรก การลบ (คำที่หายจากผลลัพธ์) ไม่แสดงในคอลัมน์ผลลัพธ์ — คอลัมน์คาดหวังยังถือความจริงอ้างอิงเต็มตามต้นฉบับ