Žebříček převodu mongolské řeči na text
Google STTEndpoint: http://localhost:8080/transcribe

Google STT — Benchmark převodu mongolské řeči na text

Skutečné výsledky ze Google STT Batch API (vylepšený provozní bod, jazyk mn-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:MN-MNVzorky:265Běh:Jul 15, 2026, 6:36 AMEndpoint:http://localhost:8080/transcribe
06710083.1%
Přesnost

265/265 vzorků přepsáno · 100% úspěch

06710016.9%
Míra chybovosti slov

Nižší je lepší · na 265 vzorcích

Klíčové metriky
Míra chybovosti znaků7.4%
Prům. rychlostní faktor1.98×násobek reálného času
Celkový rychlostní faktor1.98×
Prům. latence na vzorek3.7s
Celkem zpracovaný zvuk1849.3s30.8 min

Cena

Ceník Google STT pro dávkový přepis. Bez slev a sjednaných sazeb — hrubá sazba za minutu.

Za 1000 minut
$16
dávka
Za minutu
$0.0160
efektivní
Za 1000 min (těchto 30.8 min)
$29.59
by stálo
Open source?
proprietární

Zdroj ceny: veřejné ceny Google STT. Duudlaga Flow je ukázán pouze pro kontext — tato stránka izoluje Google STT, 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 Google STT, která jsou slabá na Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
16.7%
CER
6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
10.5%
CER
4%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
21.3%
CER
8.7%
Modern Voice
WER
18.7%
CER
9.9%
WERCER

Souhrn datasetů

Agregovaná přesnost, rychlost a časování pro každý dataset.

DatasetSourceVzorkyÚspěchWERCERPřesnostRychlostZvuk (s)Zprac. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5916.7%6%83.3%2.03×ss
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6010.5%4%89.5%2.45×ss
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5421.3%8.7%78.7%1.44×ss
Modern Voice9292/9218.7%9.9%81.3%2.06×603.8s293s

WER vs. rychlost — na vzorek

Každý bod je jeden zvukový vzorek. Ideální místo je vlevo dole (málo chyb, rychle). Google STT 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 Google STT chybovala — bez přeškrtávání/zámen, jen chyby.

265 řádků
červenáchybné slovo ve výsledkuběžnýsprávně přepsánoSloupec Očekáváno je ukázán doslova jako referenční pravda
#ZvukVzorekDatasetOčekáváno (referenční pravda)Výsledek Google STTWERCERI/D/S
1btsee-cv24-mn-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-cv24-mn-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-cv24-mn-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-cv24-mn-0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн.0.0%0.0%0/0/0
5btsee-cv24-mn-0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хаан Хормистуусын болтугай баруун хоёр дахь луугаар нэргүүлэхээр явжээ.100.0%41.6%0/1/9
6btsee-cv24-mn-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-cv24-mn-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-cv24-mn-0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гурав дахь удаагаасаа эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.12.5%3.6%0/0/1
9btsee-cv24-mn-0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүлэл өгч үз.28.6%6.7%0/1/1
10btsee-cv24-mn-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: Google STT (Google Cloud Speech-to-Text V2 raw transcription.).

Endpoint http://localhost:8080/transcribe. Jazyk mn-MN. Interpunkce odstraněna pro WER.

Datasety: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 vzorků, celkem 1849.3s 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 Google STT, 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 Google STT Benchmark Runner · Google STT Batch API v2 · běh Jul 15, 2026, 6:36 AM