Mongolische Spracherkennungs-Bestenliste
SpeechmaticsArbeitspunkt: enhanced

Speechmatics — Benchmark für mongolische Spracherkennung

Echte Ergebnisse der Speechmatics Batch API (verbesserter Operating Point, Sprache mn), ausgewertet auf 4 mongolischen Datensätzen und 265 Audio-Samples. Alle Zahlen unten sind gemessen — keine Werbung. WER, Geschwindigkeit und Preis werden ungeschönt und brutal ehrlich gezeigt.

Sprache:MNDiarisierung:noneStichproben:265Lauf:Aug 14, 2026, 4:15 PMEndpoint:https://asr.api.speechmatics.com/v2
06710085.6%
Genauigkeit

264/265 Samples transkribiert · 100 % Erfolg

06710014.4%
Wortfehlerrate

Niedriger ist besser · über 265 Samples

Kennzahlen
Zeichenfehlerrate7.4%
Ø Geschwindigkeitsfaktor0.51×Echtzeit-Vielfaches
Gesamt-Geschwindigkeitsfaktor0.51×
Ø Latenz pro Sample13.8s
Verarbeitetes Audio gesamt1845.1s30.8 Min.

Preis

Speechmatics-Listenpreis für Batch-Transkription. Keine Rabatte oder verhandelten Tarife — der rohe Preis pro Minute.

Pro 1000 Minuten
$8.5
Batch
Pro Minute
$0.0085
effektiv
Pro 1000 Min (diese 30.8 Min)
$15.68
würde kosten
Open Source?
proprietär

Preisquelle: öffentliche Preise von Speechmatics. Duudlaga Flow wird nur als Kontext gezeigt — diese Seite isoliert Speechmatics, damit die Zahl nicht durch unser eigenes Produkt aufgebläht wird.

WER & CER nach Datensatz

Wort- und Zeichenfehlerraten pro Datensatz. Niedriger ist besser — und dies sind die echten Speechmatics-Zahlen, die bei Common Voice 24 schwach sind.

Common Voice 24 (MN)
Quelldatensatz →
WER
8.3%
CER
2.7%
Shunya Labs Mongolian Speech
Quelldatensatz →
WER
14%
CER
6.8%
Common Voice 20 (MN)
Quelldatensatz →
WER
7.7%
CER
2.7%
Modern Voice
WER
22.4%
CER
13.6%
WERCER

Datensatz-Zusammenfassung

Aggregierte Genauigkeit, Geschwindigkeit und Zeitmessung je Datensatz.

DatensatzQuelleStichprobenErfolgWERCERGenauigkeitGeschwindigkeitAudio (s)Verarb. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/598.3%2.7%91.7%0.36×330.5s914.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6014%6.8%86.0%0.72×645.1s897.4s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/547.7%2.7%92.3%0.47×269.7s579.3s
Modern Voice9291/9222.4%13.6%77.6%0.49×599.7s1224.5s

WER vs. Geschwindigkeit — pro Sample

Jeder Punkt ist ein Audio-Sample. Der Sweet Spot ist unten links (wenig Fehler, schnell). Speechmatics liegt bei vielen Common-Voice-24-Samples hoch im Fehler.

Ergebnisse pro Sample

Die Ground Truth wird in der Spalte „Erwartet“ unverändert gezeigt. Die Ergebnisspalte hebt nur die Wörter rot hervor, die Speechmatics falsch hatte — keine Durchstreich-Wechsel, nur die Fehler.

265 Zeilen
rotfalsches Wort im Ergebnisnormalkorrekt transkribiertDie Spalte „Erwartet“ wird unverändert als Ground Truth gezeigt
#AudioStichprobeDatensatzErwartet (Ground Truth)Speechmatics-ErgebnisWERCERI/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 тэд өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ 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 голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.0.0%0.0%0/0/0
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уурлаж болдоггүй Бор өвгөн хоёр зуугаар нь эргүүлэхээр явуулж.60.0%15.6%1/0/5
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.Харин гурав дахь удаагаа эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.12.5%1.8%0/0/1
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.0.0%0.0%0/0/0
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
Seite 1 von 27

Methodik

Wie diese Zahlen entstanden sind.

Anbieter: Speechmatics (Enterprise speech recognition with Mongolian language support (Batch API, enhanced operating point).).

Endpoint https://asr.api.speechmatics.com/v2. Sprache mn. Arbeitspunkt enhanced. Diarisierung none.

Datensätze: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 Samples, insgesamt 1845.1s Audio.

Quell-URLs der Datensätze:

Kennzahlen: WER und CER werden mit einem Standard-Wort-/Zeichen-Levenshtein-Alignment berechnet, normalisiert für Groß-/Kleinschreibung und Zeichensetzung. Genauigkeit = 100 − WER. Geschwindigkeitsfaktor = Audiodauer ÷ Verarbeitungszeit (× Echtzeit). Alle Anfragen sind echte Speechmatics-Batch-API-Aufrufe, weder gecacht noch simuliert.

Diff-Hervorhebung: Die Ergebnisspalte wird an der Ground Truth ausgerichtet und färbt jede Substitution und Insertion rot. Deletionen (im Ergebnis fehlende Wörter) werden nicht in der Ergebnisspalte gezeigt — die Spalte „Erwartet“ enthält bereits die volle Ground Truth unverändert.

Erstellt vom Speechmatics Benchmark Runner · Speechmatics Batch API v2 · Lauf Aug 14, 2026, 4:15 PM