Whisper medium MN — เกณฑ์วัดแปลงเสียงเป็นข้อความภาษามองโกเลีย
ผลลัพธ์จริงจาก Whisper medium 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 medium MN สำหรับการถอดความแบบกลุ่ม ไม่มีส่วนลดหรืออัตราต่อรอง — อัตราดิบต่อนาที
แหล่งราคา: ราคาสาธารณะของ Whisper medium MN Duudlaga Flow แสดงเพื่อบริบทเท่านั้น — หน้านี้แยก Whisper medium MN เพื่อมิให้ตัวเลขถูกเพิ่มโดยผลิตภัณฑ์ของเรา
WER และ CER ตามชุดข้อมูล
อัตราคลาดเคลื่อนคำและอักขระต่อชุดข้อมูล น้อยกว่ายิ่งดี — และนี่คือตัวเลขจริงของ Whisper medium 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 | 9.9% | 3.2% | 90.1% | 2.64× | 330.6s | 125.1s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 2.8% | 1.5% | 97.2% | 2.94× | 645.1s | 219.6s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 32.3% | 10.5% | 67.7% | 2.33× | 269.8s | 115.7s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 37.7% | 16.3% | 62.3% | 2.68× | 603.8s | 225.4s |
WER เทียบกับความเร็ว — ต่อตัวอย่าง
จุดละตัวอย่างเสียง จุดที่ดีที่สุดอยู่ซ้ายล่าง (คลาดเคลื่อนน้อย เร็ว) Whisper medium MN มีคลาดเคลื่อนสูงในหลายตัวอย่าง Common Voice 24
ผลลัพธ์ต่อตัวอย่าง
ความจริงอ้างอิงแสดงตรงตัวในคอลัมน์คาดหวัง คอลัมน์ผลลัพธ์ไฮไลต์เฉพาะคำที่ Whisper medium MN ถอดผิดด้วยสีแดง — ไม่มีขีดทับ/สลับ เฉพาะความผิดพลาด
| # | เสียง | ตัวอย่าง | ชุดข้อมูล | คาดหวัง (ความจริงอ้างอิง) | ผลลัพธ์ Whisper medium 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 хэлье | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 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 үү | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | одоо бид өөрсдөө өвчин эмгээгүйсээ салахыг хичээцгээ | 28.6% | 7.7% | 0/0/2 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | хан хурмаст уурлаж болдоггүй бор өвгөнийг хоёр луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ | 10.0% | 1.3% | 0/0/1 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй | 0.0% | 0.0% | 0/0/0 | |
| 8 | btsee_0008 | Common Voice 24 (MN) | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | харин гурав дахь удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв | 12.5% | 1.8% | 0/0/1 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | та нар очингуутаа шөлөл өгч үз | 28.6% | 3.3% | 0/1/1 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | ирвэс уйлдвэрлэсээ салаагүй явсан юм чинь | 42.9% | 25.0% | 0/1/2 |
ระเบียบวิธี
วิธีที่ได้ตัวเลขเหล่านี้
ผู้ให้บริการ: Whisper medium MN (Whisper medium fine-tuned for Mongolian on a private corpus — the second most-downloaded Mongolian Whisper fine-tune.). 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 Cafet/whisper-meduim-mongolian (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 medium MN ไม่ใช่แคชหรือจำลอง
การไฮไลต์ความแตกต่าง: คอลัมน์ผลลัพธ์จัดเรียงกับความจริงอ้างอิงและระบายสีแดงทุกการแทนที่และการแทรก การลบ (คำที่หายจากผลลัพธ์) ไม่แสดงในคอลัมน์ผลลัพธ์ — คอลัมน์คาดหวังยังถือความจริงอ้างอิงเต็มตามต้นฉบับ