GPT-4o Transcribe — Moğolca konuşmadan metne benchmark
GPT-4o Transcribe Batch API (geliştirilmiş çalışma noktası, dil mn) tarafından 4 Moğolca veri seti ve 265 ses örneği üzerinde değerlendirilen gerçek sonuçlar. Aşağıdaki her sayı ölçülmüştür — pazarlama değil. WER, hız ve fiyat olduğu gibi, acımasızca dürüst gösterilir.
265/265 örnek transkribe edildi · %100 başarı
Düşük daha iyidir · 265 örnek üzerinde
Fiyat
Toplu transkripsiyon için GPT-4o Transcribe liste fiyatı. İndirim veya pazarlık edilen tarifeler yok — ham dakika başı ücret.
Fiyat kaynağı: GPT-4o Transcribe genel fiyatları. Duudlaga Flow yalnızca bağlam için gösterilir — bu sayfa GPT-4o Transcribe'i izole eder, böylece sayı kendi ürünümüzle şişirilmez.
Veri setine göre WER ve CER
Veri seti başına kelime ve karakter hata oranları. Düşük daha iyidir — ve bunlar GPT-4o Transcribe'in gerçek sayılarıdır ve Common Voice 24'te zayıftır.
Veri seti özeti
Her veri seti için toplu doğruluk, hız ve zamanlama.
| Veri seti | Kaynak | Örnekler | Başarı | WER | CER | Doğruluk | Hız | Ses (sn) | İşl. (sn) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Common Voice 24 (MN) | Hugging Face → | 59 | 59/59 | 61.3% | 31.1% | 38.7% | 2.73× | 330.6s | 121.2s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 41.7% | 19.4% | 58.3% | 1.67× | 645.1s | 386.8s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 65.9% | 36.4% | 34.1% | 2.01× | 269.8s | 133.9s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 47.4% | 25.5% | 52.6% | 2.59× | 603.8s | 233.4s |
WER ile hız — örnek bazında
Her nokta bir ses örneğidir. İdeal yer sol alttadır (az hata, hızlı). GPT-4o Transcribe birçok Common Voice 24 örneğinde yüksek hata yapar.
Örnek bazında sonuçlar
Beklenen sütununda referans değer olduğu gibi gösterilir. Sonuç sütunu yalnızca GPT-4o Transcribe'in yanlış yaptığı kelimeleri kırmızıyla vurgular — üstü çizili değişimler yok, sadece hatalar.
| # | Ses | Örnek | Veri seti | Beklenen (referans değer) | GPT-4o Transcribe sonucu | 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 яваагаа хэлье. | 12.5% | 6.9% | 0/0/1 | |
| 2 | btsee_0002 | Common Voice 24 (MN) | Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү? | Надад сая санагдаж байгаа гэхэд ердөө гурван сарийн хугацаатай байсан л гэж үү? | 58.3% | 22.7% | 1/0/6 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | Одоо би дуртай хүнтэйгээ салахыг хүсч байгаа. | 85.7% | 51.9% | 0/0/6 | |
| 4 | btsee_0004 | Common Voice 24 (MN) | Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн. | Би бас голдуу хэрээр гэр, хэцэр дээр хийж явдаг хүн. | 40.0% | 9.8% | 0/0/4 | |
| 5 | btsee_0005 | Common Voice 24 (MN) | Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ. | Хаварын сүүлчээс барлагийн хоёр зоогоор нэргүүл шарив. | 100.0% | 66.2% | 0/3/7 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | Айсин наашаараад ир, гэж гэртээ оров. | 57.1% | 24.3% | 0/1/3 | |
| 7 | btsee_0007 | Common Voice 24 (MN) | Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй. | Оо, өндөртэд таныг тохойод би баталж чадахгүй. | 62.5% | 23.9% | 0/1/4 | |
| 8 | btsee_0008 | Common Voice 24 (MN) | Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | Харин 33 дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв. | 12.5% | 8.9% | 0/0/1 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | Та нар орчлонгоудаа шүүлт өгч үз. | 42.9% | 30.0% | 0/1/2 | |
| 10 | btsee_0010 | Common Voice 24 (MN) | Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь. | Ирүүсөөл үлдүүрээсээ салаагүй явсна юм чинь. | 57.1% | 25.0% | 0/1/3 |
Yöntembilim
Bu sayılar nasıl elde edildi.
Sağlayıcı: GPT-4o Transcribe (OpenAI gpt-4o-transcribe hosted transcription (Mongolian prompt hint; 'mn' is not an accepted language code).).
Uç nokta https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. Dil mn. Çalışma noktası gpt-4o-transcribe. Diyarizasyon none.
Veri setleri: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 örnek, toplam 1849.3s ses.
- 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—
Metrikler: WER ve CER, büyük/küçük harf ve noktalama için normalize edilmiş standart bir kelime/karakter Levenshtein hizalamasıyla hesaplanır. Doğruluk = 100 − WER. Hız faktörü = ses süresi ÷ işleme süresi (× gerçek zaman). Tüm istekler gerçek GPT-4o Transcribe Batch API çağrılarıdır; önbelleğe alınmış veya simüle edilmiş değildir.
Fark vurgulaması: Sonuç sütunu referans değere hizalanır ve her ikame ve eklemeyi kırmızı renkle işaretler. Silmeler (sonuçta eksik kelimeler) sonuç sütununda gösterilmez — Beklenen sütunu zaten referans değerin tamamını olduğu gibi içerir.