OpenAI Whisper — Moğolca konuşmadan metne benchmark
OpenAI Whisper 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 OpenAI Whisper liste fiyatı. İndirim veya pazarlık edilen tarifeler yok — ham dakika başı ücret.
Fiyat kaynağı: OpenAI Whisper genel fiyatları. Duudlaga Flow yalnızca bağlam için gösterilir — bu sayfa OpenAI Whisper'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 OpenAI Whisper'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 | 104% | 63.4% | -4.0% | 1.95× | 330.6s | 169.5s |
| Shunya Labs Mongolian Speech | Hugging Face → | 60 | 60/60 | 104.1% | 61.3% | -4.1% | 1.39× | 645.1s | 462.7s |
| Common Voice 20 (MN) | Hugging Face → | 54 | 54/54 | 111.6% | 69.7% | -11.6% | 1.96× | 269.8s | 137.6s |
| Modern Voice | — | 92 | 92/92 | 103% | 61.9% | -3.0% | 1.3× | 603.8s | 464.9s |
WER ile hız — örnek bazında
Her nokta bir ses örneğidir. İdeal yer sol alttadır (az hata, hızlı). OpenAI Whisper birçok Common Voice 24 örneğinde yüksek hata yapar.
Örnek bazında sonuçlar
Beklenen sütununda referans değer olduğu gibi gösterilir. Sonuç sütunu yalnızca OpenAI Whisper'in yanlış yaptığı kelimeleri kırmızıyla vurgular — üstü çizili değişimler yok, sadece hatalar.
| # | Ses | Örnek | Veri seti | Beklenen (referans değer) | OpenAI Whisper sonucu | WER | CER | I/D/S |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | btsee_0001 | Common 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 | |
| 2 | btsee_0002 | Common 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 | |
| 3 | btsee_0003 | Common Voice 24 (MN) | Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе. | Ұтағди дұрс дұршиң үйгісі салғих джүцүгі. | 100.0% | 73.1% | 0/1/6 | |
| 4 | btsee_0004 | Common 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 | |
| 5 | btsee_0005 | Common 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 | |
| 6 | btsee_0006 | Common Voice 24 (MN) | Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров. | Әлімн әше орадыр, кеткісті орығы. | 100.0% | 67.6% | 0/2/5 | |
| 7 | btsee_0007 | Common 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 | |
| 8 | btsee_0008 | Common 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 | |
| 9 | btsee_0009 | Common Voice 24 (MN) | Та нар очингуутаа шөл л өгч үз. | Таныр ұчыңғута шүлілд ұқчүд. | 100.0% | 50.0% | 0/3/4 | |
| 10 | btsee_0010 | Common 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 |
Yöntembilim
Bu sayılar nasıl elde edildi.
Sağlayıcı: OpenAI Whisper (OpenAI whisper-1 hosted transcription (auto language detection; 'mn' is not an accepted language hint).).
Uç nokta https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. Dil mn. Çalışma noktası whisper-1. 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 OpenAI Whisper 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.