لوحة تصنيف تحويل الكلام المنغولي إلى نص
wav2vec2 XLSR-53 MNنقطة التشغيل: anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-mongolian (CTC) on mps

wav2vec2 XLSR-53 MN — معيار تحويل الكلام المنغولي إلى نص

نتائج حقيقية من wav2vec2 XLSR-53 MN 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 18, 2026, 5:41 PMنقطة النهاية:local (transformers)
06710055%
الدقة

265/265 عينة مُفرَّغة · نسبة نجاح 100%

06710045%
معدل خطأ الكلمات

الأقل أفضل · عبر 265 عينة

المقاييس الرئيسية
معدل خطأ الأحرف16.4%
متوسط معامل السرعة42.32×ضعف الزمن الحقيقي
إجمالي معامل السرعة42.32×
متوسط زمن الانتظار لكل عينة0.2s
إجمالي الصوت المُعالَج1849.3s30.8 دقيقة

التسعير

سعر قائمة wav2vec2 XLSR-53 MN للتفريغ الدفعي. بدون خصومات أو أسعار متفاوض عليها — السعر الخام لكل دقيقة.

لكل 1000 دقيقة
$0
دفعي
لكل دقيقة
$0.0000
فعّال
لكل 1000 دقيقة (هذه 30.8 دقيقة)
$0.00
تكلفة
مفتوح المصدر؟
ملكي

مصدر التسعير: الأسعار العامة لـ wav2vec2 XLSR-53 MN. يُعرض Duudlaga Flow للسياق فقط — هذه الصفحة تعزل wav2vec2 XLSR-53 MN حتى لا يُضخَّم الرقم بمنتجنا.

WER و CER حسب مجموعة البيانات

معدلات خطأ الكلمات والأحرف لكل مجموعة بيانات. الأقل أفضل — وهذه أرقام wav2vec2 XLSR-53 MN الحقيقية وهي ضعيفة على Common Voice 24.

WER
37.2%
CER
11.4%
WER
44.6%
CER
15.3%
WER
31.7%
CER
9.6%
Modern Voice
WER
58%
CER
24.3%
WERCER

ملخص مجموعات البيانات

الدقة والسرعة والتوقيت المُجمَّع لكل مجموعة بيانات.

مجموعة البياناتالمصدرالعيناتالنجاحWERCERالدقةالسرعةالصوت (ث)المعالجة (ث)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5937.2%11.4%62.8%37.32×330.6s8.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6044.6%15.3%55.4%45.18×645.1s14.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5431.7%9.6%68.3%37.72×269.8s7.2s
Modern Voice9292/9258%24.3%42.0%45.1×603.8s13.4s

WER مقابل السرعة — لكل عينة

كل نقطة هي عينة صوتية واحدة. الموقع المثالي أسفل اليسار (خطأ قليل، سرعة عالية). wav2vec2 XLSR-53 MN 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 wav2vec2 XLSR-53 MN 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 wav2vec2 XLSR-53 MNWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж ягаагаа хэлэе25.0%6.9%0/0/2
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж хүү8.3%1.3%0/0/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрждөө өвчин эмгийдээсээ салахыг хичээцгээ гийдэг57.1%21.2%1/0/3
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.би бол голдуу хээрээр гэр хэчээр дэр хийж явдаг хүн10.0%2.0%0/0/1
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.тав хурамжт уулаж болдоггүй бур вгүн хоёр луугаар нэргүүл хэрэгүлжээ90.0%29.9%0/0/9
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа оройдр гээд гэртээ оров28.6%8.1%0/1/1
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө өндөр дээд таны тухайд би баталж чадахгүй12.5%4.3%0/0/1
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав даг удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв25.0%5.4%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шүлэл өгч үз28.6%6.7%0/1/1
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салуугүй орсон юм чинь42.9%16.7%0/0/3
صفحة 1 من 27

المنهجية

كيف حُصلت على هذه الأرقام.

المزوّد: wav2vec2 XLSR-53 MN (wav2vec2 XLSR-53 fine-tuned on Mongolian Common Voice — by download count the most-used Mongolian-specific open ASR model on the Hub. CTC output, so no punctuation or casing.). دُرّبت النماذج التي تحمل هذه الشارة على بيانات تتداخل مع مجموعات الاختبار المعيارية (Mongolian Common Voice — 113 عينة من أصل 173 — أو مجموعة Shunya Labs العامة). ترتفع النتائج على المجموعات المتداخلة بسبب الحفظ؛ لذا قيّم هذه النماذج من خلال جدول كل مجموعة بيانات في صفحة تفاصيلها، ولا سيما المجموعات التي لم تُدرّب عليها.

نقطة النهاية local (transformers). اللغة mn. نقطة التشغيل anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-mongolian (CTC) on mps. 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 wav2vec2 XLSR-53 MN 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 wav2vec2 XLSR-53 MN Benchmark Runner · wav2vec2 XLSR-53 MN Batch API v2 · تشغيل Aug 18, 2026, 5:41 PM