Žebříček převodu mongolské řeči na text
Azure SpeechOperating point: microsoft mn-MN (via Eden AI)

Azure Speech — Benchmark převodu mongolské řeči na text

Skutečné výsledky ze Azure Speech Batch API (vylepšený provozní bod, jazyk mn) vyhodnocené na 4 mongolských datasetech a 265 zvukových vzorcích. Každé číslo níže je změřené — ne marketing. WER, rychlost a cena jsou ukázány tak, jak jsou, brutálně poctivě.

Jazyk:MNDiarizace:noneVzorky:265Běh:Aug 15, 2026, 5:41 AMEndpoint:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async
06710079.2%
Přesnost

264/265 vzorků přepsáno · 100% úspěch

06710020.8%
Míra chybovosti slov

Nižší je lepší · na 265 vzorcích

Klíčové metriky
Míra chybovosti znaků9.7%
Prům. rychlostní faktor0.39×násobek reálného času
Celkový rychlostní faktor0.39×
Prům. latence na vzorek17.3s
Celkem zpracovaný zvuk1844.3s30.7 min

Cena

Ceník Azure Speech pro dávkový přepis. Bez slev a sjednaných sazeb — hrubá sazba za minutu.

Za 1000 minut
$16.7
dávka
Za minutu
$0.0167
efektivní
Za 1000 min (těchto 30.7 min)
$30.80
by stálo
Open source?
proprietární

Zdroj ceny: veřejné ceny Azure Speech. Duudlaga Flow je ukázán pouze pro kontext — tato stránka izoluje Azure Speech, aby číslo nebylo nafouknuté naším produktem.

WER a CER podle datasetu

Míry chybovosti slov a znaků podle datasetu. Nižší je lepší — a to jsou skutečná čísla Azure Speech, která jsou slabá na Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
14.9%
CER
5.6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
18.4%
CER
8.4%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
12.7%
CER
4.9%
Modern Voice
WER
30.9%
CER
16.1%
WERCER

Souhrn datasetů

Agregovaná přesnost, rychlost a časování pro každý dataset.

DatasetSourceVzorkyÚspěchWERCERPřesnostRychlostZvuk (s)Zprac. (s)
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 vs. rychlost — na vzorek

Každý bod je jeden zvukový vzorek. Ideální místo je vlevo dole (málo chyb, rychle). Azure Speech má vysokou chybovost u mnoha vzorků Common Voice 24.

Výsledky na vzorek

Referenční pravda je ukázána doslova ve sloupci Očekáváno. Sloupec výsledku červeně zvýrazní pouze slova, která Azure Speech chybovala — bez přeškrtávání/zámen, jen chyby.

265 řádků
červenáchybné slovo ve výsledkuběžnýsprávně přepsánoSloupec Očekáváno je ukázán doslova jako referenční pravda
#ZvukVzorekDatasetOčekáváno (referenční pravda)Výsledek Azure SpeechWERCERI/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
Stránka 1 z 27

Metodika

Jak byla tato čísla získána.

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

Endpoint https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async. Jazyk mn. Operating point microsoft mn-MN (via Eden AI). Diarizace none.

Datasety: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 vzorků, celkem 1844.3s zvuku.

Dataset source URLs:

Metriky: WER a CER se počítají standardním zarovnáním Levenshtein nad slovy/znaky s normalizací velikosti písmen a interpunkce. Přesnost = 100 − WER. Rychlostní faktor = délka zvuku ÷ doba zpracování (× reálný čas). Všechny požadavky jsou skutečná volání Batch API Azure Speech, ne z mezipaměti ani simulovaná.

Zvýraznění rozdílů: Sloupec výsledku se zarovnává k referenční pravdě a barví červeně každou substituci a insertci. Delece (slova chybějící ve výsledku) se ve sloupci výsledku nezobrazují — sloupec Očekáváno již obsahuje celou referenční pravdu tak, jak je.

Vygenerováno Azure Speech Benchmark Runner · Azure Speech Batch API v2 · běh Aug 15, 2026, 5:41 AM