মঙ্গোলীয় স্পিচ-টু-টেক্স্ট লিডারবোর্ড
Azure Speechঅপারেটিং পয়েন্ট: microsoft mn-MN (via Eden AI)

Azure Speech — মঙ্গোলীয় স্পিচ-টু-টেক্স্ট বেঞ্চমার্ক

Azure Speech Batch API (উন্নত পরিচালনা বিন্দু, ভাষা mn) দ্বারা 4টি মঙ্গোলীয় ডেটাসেট এবং 265টি অডিও নমুনায় মূল্যায়িত প্রকৃত ফলাফল। নিচের প্রতিটি সংখ্যা পরিমাপকৃত — বিপণন নয়। WER, গতি ও মূল্য যেমন আছে তেমনই, কঠোর সততার সাথে দেখানো হয়েছে।

ভাষা:MNবক্তা বিচ্ছেদ:noneনমুনা:265চালানো:Aug 15, 2026, 5:41 AMএন্ডপয়েন্ট:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async
06710079.2%
নির্ভুলতা

264/265 নমুনা ট্রান্সক্রাইব করা হয়েছে · 100% সাফল্য

06710020.8%
শব্দ ত্রুটি হার

কম ভালো · 265 নমুনায়

মূল মেট্রিক্স
অক্ষর ত্রুটি হার9.7%
গড় গতি গুণক0.39×রিয়েল-টাইম গুণিতক
মোট গতি গুণক0.39×
নমুনাপ্রতি গড় বিলম্ব17.3s
মোট প্রক্রিয়াজাত অডিও1844.3s30.7 মিনিট

মূল্য

ব্যাচ ট্রান্সক্রিপশনের জন্য Azure Speech-এর তালিকা মূল্য। কোনো ছাড় বা আপস করা হার নয় — প্রতি মিনিটের কাঁচা হার।

প্রতি 1000 মিনিট
$16.7
ব্যাচ
প্রতি মিনিট
$0.0167
কার্যকর
প্রতি 1000 মিনিট (এই 30.7 মিনিট)
$30.80
খরচ
ওপেন সোর্স?
মালিকানাধীন

মূল্যের উৎস: Azure Speech-এর প্রকাশিত মূল্য। Duudlaga Flow শুধুমাত্র প্রেক্ষাপটে দেখানো হয়েছে — এই পৃষ্ঠাটি Azure Speech-কে আলাদা রাখে যাতে সংখ্যাটি আমাদের পণ্য দ্বারা ফোলানো না হয়।

ডেটাসেট অনুযায়ী WER ও CER

ডেটাসেট অনুযায়ী শব্দ ও অক্ষর ত্রুটি হার। কম ভালো — এবং এগুলো Azure Speech-এর প্রকৃত সংখ্যা, যা Common Voice 24-এ দুর্বল।

WER
14.9%
CER
5.6%
Shunya Labs Mongolian Speech
উৎস ডেটাসেট →
WER
18.4%
CER
8.4%
WER
12.7%
CER
4.9%
Modern Voice
WER
30.9%
CER
16.1%
WERCER

ডেটাসেট সারসংক্ষেপ

প্রতিটি ডেটাসেটের সমষ্টিগত নির্ভুলতা, গতি ও সময়।

ডেটাসেটউৎসনমুনাসাফল্যWERCERনির্ভুলতাগতিঅডিও (সে)প্রক্রি. (সে)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5914.9%5.6%85.1%0.28×330.6s1175.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6018.4%8.4%81.6%0.57×645.1s1141.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5412.7%4.9%87.3%0.39×269.8s683.3s
Modern Voice9291/9230.9%16.1%69.1%0.34×598.8s1780.6s

WER বনাম গতি — নমুনা অনুযায়ী

প্রতিটি বিন্দু একটি অডিও নমুনা। আদর্শ অবস্থান নিচে-বামে (কম ত্রুটি, দ্রুত)। Azure Speech-এর অনেক Common Voice 24 নমুনায় ত্রুটি বেশি।

নমুনা অনুযায়ী ফলাফল

প্রত্যাশিত কলামে গ্রাউন্ড ট্রুথ যেমন আছে তেমনই দেখানো হয়েছে। ফলাফল কলাম শুধুমাত্র Azure Speech ভুল করেছে এমন শব্দগুলো লাল রঙে হাইলাইট করে — কোনো স্ট্রাইকথ্রু/অদলবদল নয়, শুধু ভুল।

265 সারি
লালফলাফলে ভুল শব্দসাধারণসঠিকভাবে ট্রান্সক্রাইব করাপ্রত্যাশিত কলাম গ্রাউন্ড ট্রুথ হিসেবে যেমন আছে দেখানো হয়েছে
#অডিওনমুনাডেটাসেটপ্রত্যাশিত (গ্রাউন্ড ট্রুথ)Azure Speech ফলাফলWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.0.0%0.0%0/0/0
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?0.0%0.0%0/0/0
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.0.0%0.0%0/0/0
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуу хээрээр Гэр хичээл дээр хийж явдаг Хүн.20.0%7.8%0/0/2
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уурлаж болдоггүй бор өвгөнийг 2 луугаараа эргүүлэхээр явж.30.0%13.0%0/0/3
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 дээдэс таны тухайд Би баталж чадахгүй.0.0%0.0%0/0/0
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Хорин 3 дахь удаагаас. Эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.25.0%10.7%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүлэг л өгч үз.14.3%10.0%0/0/1
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.14.3%6.2%0/0/1
পৃষ্ঠা 1 / 27

পদ্ধতিবিদ্যা

এই সংখ্যাগুলো কীভাবে পাওয়া গেছে।

সরবরাহকারী: Azure Speech (Microsoft Azure AI Speech batch transcription (mn-MN), accessed through the Eden AI gateway.).

এন্ডপয়েন্ট https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async. ভাষা mn. অপারেটিং পয়েন্ট microsoft mn-MN (via Eden AI). বক্তা বিচ্ছেদ none.

ডেটাসেট: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 নমুনা, মোট 1844.3s অডিও।

ডেটাসেটের উৎস লিংক:

মেট্রিক্স: WER ও CER মানক শব্দ/অক্ষর লেভেনশটাইন সজ্জায়, কেস ও যতিচিহ্নের জন্য নরমালাইজ করে গণনা করা হয়। নির্ভুলতা = 100 − WER। গতি গুণক = অডিও সময়কাল ÷ প্রক্রিয়াকরণ সময় (× রিয়েল-টাইম)। সব অনুরোধ প্রকৃত Azure Speech Batch API কল, ক্যাশ বা সিমুলেটেড নয়।

পার্থক্য হাইলাইট: ফলাফল কলাম গ্রাউন্ড ট্রুথের সাথে সজ্জিত এবং প্রতিটি প্রতিস্থাপন ও সন্নিবেশ লাল রঙ করে। বিলোপ (ফলাফল থেকে অনুপস্থিত শব্দ) ফলাফল কলামে দেখানো হয় না — প্রত্যাশিত কলাম ইতিমধ্যে সম্পূর্ণ গ্রাউন্ড ট্রুথ যেমন আছে ধরে রেখেছে।

Azure Speech Benchmark Runner দ্বারা তৈরি · Azure Speech Batch API v2 · চালানো Aug 15, 2026, 5:41 AM