لوحة تصنيف تحويل الكلام المنغولي إلى نص
ElevenLabs Scribe v2نقطة التشغيل: scribe_v2

ElevenLabs Scribe v2 — معيار تحويل الكلام المنغولي إلى نص

نتائج حقيقية من ElevenLabs Scribe v2 Batch API (نقطة تشغيل محسّنة، اللغة mn) مُقيَّمة على 4 مجموعات بيانات منغولية و265 عينة صوتية. كل رقم أدناه مُقاس وليس تسويقاً. يُعرض WER والسرعة والتسعير كما هو، بصدق صارم.

اللغة:MNفصل المتحدثين:noneالعينات:265التشغيل:Aug 19, 2026, 6:13 PMنقطة النهاية:https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text
06710072.9%
الدقة

265/265 عينة مُفرَّغة · نسبة نجاح 100%

06710027.1%
معدل خطأ الكلمات

الأقل أفضل · عبر 265 عينة

المقاييس الرئيسية
معدل خطأ الأحرف10.6%
متوسط معامل السرعة1.51×ضعف الزمن الحقيقي
إجمالي معامل السرعة1.51×
متوسط زمن الانتظار لكل عينة4.7s
إجمالي الصوت المُعالَج1849.3s30.8 دقيقة

التسعير

سعر قائمة ElevenLabs Scribe v2 للتفريغ الدفعي. بدون خصومات أو أسعار متفاوض عليها — السعر الخام لكل دقيقة.

لكل 1000 دقيقة
$3.7
دفعي
لكل دقيقة
$0.0037
فعّال
لكل 1000 دقيقة (هذه 30.8 دقيقة)
$6.84
تكلفة
مفتوح المصدر؟
ملكي

مصدر التسعير: الأسعار العامة لـ ElevenLabs Scribe v2. يُعرض Duudlaga Flow للسياق فقط — هذه الصفحة تعزل ElevenLabs Scribe v2 حتى لا يُضخَّم الرقم بمنتجنا.

WER و CER حسب مجموعة البيانات

معدلات خطأ الكلمات والأحرف لكل مجموعة بيانات. الأقل أفضل — وهذه أرقام ElevenLabs Scribe v2 الحقيقية وهي ضعيفة على Common Voice 24.

WER
28.5%
CER
10.6%
WER
19.2%
CER
6.3%
WER
29.4%
CER
11.4%
Modern Voice
WER
29.8%
CER
13%
WERCER

ملخص مجموعات البيانات

الدقة والسرعة والتوقيت المُجمَّع لكل مجموعة بيانات.

مجموعة البياناتالمصدرالعيناتالنجاحWERCERالدقةالسرعةالصوت (ث)المعالجة (ث)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5928.5%10.6%71.5%1.33×330.6s248.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6019.2%6.3%80.8%1.74×645.1s370.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5429.4%11.4%70.6%1.41×269.8s190.7s
Modern Voice9292/9229.8%13%70.2%1.45×603.8s416s

WER مقابل السرعة — لكل عينة

كل نقطة هي عينة صوتية واحدة. الموقع المثالي أسفل اليسار (خطأ قليل، سرعة عالية). ElevenLabs Scribe v2 لديه خطأ مرتفع في كثير من عينات Common Voice 24.

النتائج لكل عينة

تُعرض الحقيقة المرجعية كما هي في عمود "المتوقع". يُبرز عمود النتيجة بالأحمر الكلمات التي أخطأها ElevenLabs Scribe v2 فقط — بدون شطب أو استبدال، فقط الأخطاء.

265 صف
أحمركلمة خاطئة في النتيجةعاديتم التفريغ بشكل صحيحيُعرض عمود "المتوقع" كما هو كحقيقة مرجعية
#الصوتالعينةمجموعة البياناتالمتوقع (الحقيقة المرجعية)نتيجة ElevenLabs Scribe v2WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье0.0%0.0%0/0/0
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан аж жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?8.3%1.3%0/0/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчин эмнэлгээсээ салахыг хичээцгээе.14.3%3.8%0/0/1
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуй хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.10.0%2.0%0/0/1
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уулс болдоггүй бороо өгнө. Хоёр луугаар нэргүүлэхээр явагч70.0%26.0%0/0/7
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.0.0%0.0%0/0/0
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Өө, өндөр дээдс таны тухайд би ботолг чадахгүй25.0%8.7%0/0/2
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.0.0%0.0%0/0/0
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очгондоо шүлэл өгч үз42.9%30.0%0/1/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Эрүүлсээл үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь28.6%20.8%0/1/1
صفحة 1 من 27

المنهجية

كيف حُصلت على هذه الأرقام.

المزوّد: ElevenLabs Scribe v2 (ElevenLabs Scribe v2 hosted transcription (language_code=mn).).

نقطة النهاية https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text. اللغة mn. نقطة التشغيل scribe_v2. فصل المتحدثين none.

مجموعات البيانات: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 عينة، 1849.3 ث من الصوت إجمالاً.

عناوين URL لمصادر مجموعات البيانات:

المقاييس: يُحسب WER و CER بمحاذاة ليفنشتاين قياسية للكلمات/الأحرف مع تطبيع حالة الأحرف وعلامات الترقيم. الدقة = 100 − WER. معامل السرعة = مدة الصوت ÷ زمن المعالجة (× الزمن الحقيقي). جميع الطلبات هي استدعاءات حقيقية لـ Batch API من ElevenLabs Scribe v2 وليست مخزَّنة أو محاكاة.

إبراز الفروقات: يُحاذي عمود النتيجة بالحقيقة المرجعية ويُلوّن كل استبدال وإدراج بالأحمر. لا تُعرض الحذوفات (الكلمات المفقودة من النتيجة) في عمود النتيجة — يحتوي عمود "المتوقع" على الحقيقة المرجعية كاملة كما هي.

أُنشئ بواسطة ElevenLabs Scribe v2 Benchmark Runner · ElevenLabs Scribe v2 Batch API v2 · تشغيل Aug 19, 2026, 6:13 PM