蒙古语语音转文字排行榜
Whisper large-v3-turbo工作点: openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps

Whisper large-v3-turbo — 蒙古语语音转文字基准测试

Whisper large-v3-turbo Batch API(增强工作点,语言 mn)在 4 个蒙古语数据集和 265 个音频样本上的真实结果。下方所有数字均为实测,非营销话术。WER、速度与定价如实呈现,毫不粉饰。

语言:MN说话人分离:none样本:265运行:Aug 18, 2026, 5:57 AM端点:local (transformers)
0671001%
准确率

265/265 个样本已转录 · 100% 成功

06710099%
词错误率

越低越好 · 覆盖 265 个样本

核心指标
字符错误率54.4%
平均速度系数0.91×实时倍率
总速度系数0.91×
每样本平均延迟8.7s
已处理音频总量1849.3s30.8 分钟

定价

Whisper large-v3-turbo 批量转写的公开标价。无折扣、无协议价——原始的每分钟费率。

每 1000 分钟
$0
批量
每分钟
$0.0000
有效
每 1000 分钟(本页 30.8 分钟)
$0.00
将花费
开源?
专有

定价来源:Whisper large-v3-turbo 公开定价。Duudlaga Flow 仅供参考——本页单独呈现 Whisper large-v3-turbo,数字不被自家产品注水。

各数据集的 WER 与 CER

各数据集的词错误率与字符错误率。越低越好——这些是 Whisper large-v3-turbo 的真实数字,在 Common Voice 24 上较弱。

Common Voice 24 (MN)
源数据集 →
WER
100.3%
CER
56.2%
Shunya Labs Mongolian Speech
源数据集 →
WER
99.4%
CER
47.7%
Common Voice 20 (MN)
源数据集 →
WER
101%
CER
58.1%
Modern Voice
WER
96.8%
CER
55.6%
WERCER

数据集汇总

每个数据集的汇总准确率、速度与耗时。

数据集来源样本成功WERCER准确率速度音频(秒)处理(秒)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/59100.3%56.2%-0.3%0.86×330.6s382.6s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6099.4%47.7%0.6%1.01×645.1s640.2s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/54101%58.1%-1.0%0.55×269.8s489.7s
Modern Voice9292/9296.8%55.6%3.2%1.18×603.8s513.8s

WER 与速度——按样本

每个点为一个音频样本。理想位置在左下角(低误差、高速度)。Whisper large-v3-turbo 在许多 Common Voice 24 样本上误差较高。

逐样本结果

“期望”列原样展示基准真相。结果列仅将 Whisper large-v3-turbo 转错的词标红——无删除线替换,只显示错误。

265 行
红色结果中的错误词普通转写正确“期望”列原样作为基准真相展示
#音频样本数据集期望(基准真相)Whisper large-v3-turbo 结果WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Дээ амсхалд бараа бээхэээ тэндэ мэдэжэээгээээ хэлэээ.100.0%56.9%0/1/7
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?нады заясан аджырғалгеттэгэртэ құрыққын сарай құтсаттэ бәсэнгэ чуэл100.0%54.7%0/4/8
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одо дэ дүр стөл чин рэгэсэсэлэй чэцгэй100.0%51.9%0/0/7
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би боз қолтүү хэрэр гэр цэр дэр хий жабдэг хүн60.0%29.4%0/0/6
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Hann formast orðlas boltgu, borðu hún hærð, þógar, neyrgur fyrir og sér.120.0%92.2%2/0/10
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Эсфина þessi орður, get gist í orð.100.0%83.8%0/0/7
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Уүндөрдээд тэний түхээд би бодал чадагүй.87.5%37.0%0/2/5
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.хараан горубтойг үудагаас сай кайлиң хүнүүсыйг сан рэх бэг келл ў.137.5%62.5%3/0/8
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танар отжунгута шүлэл ўүтжүт.100.0%43.3%0/3/4
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ёрөз үлтурэсэй салагы афсэймчэн.100.0%58.3%0/3/4
第 1 / 27 页

方法

这些数字如何得出。

提供商: Whisper large-v3-turbo (Whisper large-v3-turbo open weights (4 decoder layers) run locally — the speed-optimised distillation of large-v3.).

端点 local (transformers). 语言 mn. 工作点 openai/whisper-large-v3-turbo (language=mn, task=transcribe) on mps. 说话人分离 none.

数据集: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 个样本,音频共 1849.3s。

数据集来源链接:

指标: WER 与 CER 通过标准的词/字符莱文斯坦距离对齐计算,并按大小写与标点归一化。准确率 = 100 − WER。速度系数 = 音频时长 ÷ 处理时间(× 实时)。所有请求均为真实的 Whisper large-v3-turbo Batch API 调用,非缓存或模拟。

差异高亮: 结果列与基准真相对齐,将每个替换与插入标红。删除(结果中缺失的词)不在结果列显示——“期望”列已完整保留基准真相原样。

由 Whisper large-v3-turbo Benchmark Runner 生成 · Whisper large-v3-turbo Batch API v2 · 运行 Aug 18, 2026, 5:57 AM