Рейтинг розпізнавання монгольської мови
OpenAI WhisperРобоча точка: whisper-1

OpenAI Whisper — Бенчмарк розпізнавання монгольської мови

Реальні результати OpenAI Whisper Batch API (покращена робоча точка, мова mn), оцінені на 4 монгольських датасетах і 265 аудіозразках. Усі числа нижче виміряні, а не з маркетингу. WER, швидкість і ціна показані як є, максимально чесно.

Мова:MNДіаризація:noneЗразки:265Запуск:Aug 14, 2026, 4:21 PMЕндпоінт:https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions
067100-5.2%
Точність

265/265 зразків розшифровано · 100% успіх

067100105.2%
Коефіцієнт помилок у словах

Чим менше, тим краще · на 265 зразках

Ключові метрики
Коефіцієнт помилок у символах63.7%
Середній коефіцієнт швидкості1.5×кратність реального часу
Загальний коефіцієнт швидкості1.5×
Середня затримка на зразок4.5s
Усього оброблено аудіо1849.3s30.8 хв

Ціна

Прайс-лист OpenAI Whisper для пакетної транскрипції. Без знижок і узгоджених тарифів — базова ціна за хвилину.

За 1000 хвилин
$6
пакет
За хвилину
$0.0060
ефективно
За 1000 хв (ці 30.8 хв)
$11.10
обійдеться в
Відкритий вихідний код?
пропрієтарний

Джерело ціни: публічні ціни OpenAI Whisper. Duudlaga Flow показано лише для контексту — ця сторінка ізолює OpenAI Whisper, щоб число не завищувалось за рахунок нашого продукту.

WER і CER за датасетами

Коефіцієнти помилок у словах і символах за датасетами. Чим менше, тим краще — і це реальні числа OpenAI Whisper, слабкі на Common Voice 24.

WER
104%
CER
63.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
Початковий датасет →
WER
104.1%
CER
61.3%
WER
111.6%
CER
69.7%
Modern Voice
WER
103%
CER
61.9%
WERCER

Зведення за датасетами

Сумарна точність, швидкість і час за кожним датасетом.

ДатасетДжерелоЗразкиУспіхWERCERТочністьШвидкістьАудіо (с)Оброб. (с)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59104%63.4%-4.0%1.95×330.6s169.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/60104.1%61.3%-4.1%1.39×645.1s462.7s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54111.6%69.7%-11.6%1.96×269.8s137.6s
Modern Voice9292/92103%61.9%-3.0%1.3×603.8s464.9s

WER проти швидкості — за зразками

Кожна точка — один аудіозразок. Ідеальна зона — ліворуч внизу (мало помилок, швидко). OpenAI Whisper дає високий рівень помилок на багатьох зразках Common Voice 24.

Результати за зразками

Еталон показано дослівно у колоні «Очікується». Колона результату підсвічує червоним лише слова, які OpenAI Whisper розпізнав невірно — без закреслень і замін, лише помилки.

265 рядків
червонийневірне слово в результатізвичайнийрозпізнано вірноКолона «Очікується» показана дослівно як еталон
#АудіоЗразокДатасетОчікується (еталон)Результат OpenAI WhisperWERCERI/D/S
1btsee_0001Common 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
2btsee_0002Common 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
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Ұтағди дұрс дұршиң үйгісі салғих джүцүгі.100.0%73.1%0/1/6
4btsee_0004Common 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
5btsee_0005Common 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
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Әлімн әше орадыр, кеткісті орығы.100.0%67.6%0/2/5
7btsee_0007Common 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
8btsee_0008Common 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
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Таныр ұчыңғута шүлілд ұқчүд.100.0%50.0%0/3/4
10btsee_0010Common 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
Сторінка 1 з 27

Методологія

Як отримано ці числа.

Постачальник: OpenAI Whisper (OpenAI whisper-1 hosted transcription (auto language detection; 'mn' is not an accepted language hint).).

Ендпоінт https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions. Мова mn. Робоча точка whisper-1. Діаризація none.

Датасети: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 зразків, усього 1849.3s аудіо.

Посилання на джерела датасетів:

Метрики: WER і CER обчислюються стандартним вирівнюванням Левенштейна за словами/символами з нормалізацією регістру та пунктуації. Точність = 100 − WER. Коефіцієнт швидкості = тривалість аудіо ÷ час обробки (× реальний час). Усі запити — реальні виклики Batch API OpenAI Whisper, не з кешу й не симульовані.

Підсвітка різниць: Колона результату вирівнюється за еталоном і підсвічує червоним кожну заміну та вставку. Видалення (слова, відсутні в результаті) не показуються у колоні результату — колонка «Очікується» вже містить повний еталон як є.

Створено OpenAI Whisper Benchmark Runner · OpenAI Whisper Batch API v2 · запуск Aug 14, 2026, 4:21 PM