Κατάταξη μετατροπής μογγολικής ομιλίας σε κείμενο
Azure SpeechOperating point: microsoft mn-MN (via Eden AI)

Azure Speech — Benchmark μετατροπής μογγολικής ομιλίας σε κείμενο

Πραγματικά αποτελέσματα από το Azure Speech Batch API (βελτιωμένο σημείο λειτουργίας, γλώσσα mn) αξιολογημένα σε 4 μογγολικά σύνολα δεδομένων και 265 δείγματα ήχου. Κάθε αριθμός παρακάτω είναι μετρημένος — όχι μάρκετινγκ. Τα WER, η ταχύτητα και η τιμή εμφανίζονται ως έχουν, ωμά ειλικρινή.

Γλώσσα:MNΔιαχωρισμός ομιλούντων:noneΔείγματα:265Εκτέλεση:Aug 15, 2026, 5:41 AMEndpoint:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async
06710079.2%
Ακρίβεια

264/265 δείγματα μεταγράφηκαν · 100% επιτυχία

06710020.8%
Ρυθμός σφάλματος λέξεων

Χαμηλότερο είναι καλύτερο · σε 265 δείγματα

Βασικές μετρικές
Ρυθμός σφάλματος χαρακτήρων9.7%
Μέσος συντελεστής ταχύτητας0.39×πολλαπλάσιο πραγματικού χρόνου
Συνολικός συντελεστής ταχύτητας0.39×
Μέση καθυστέρηση ανά δείγμα17.3s
Συνολικός επεξεργασμένος ήχος1844.3s30.7 λεπτά

Τιμολόγηση

Τιμή καταλόγου Azure Speech για ομαδική μεταγραφή. Χωρίς εκπτώσεις ή διαπραγματευμένες τιμές — η ακατέργαστη τιμή ανά λεπτό.

Ανά 1000 λεπτά
$16.7
ομαδικά
Ανά λεπτό
$0.0167
εффективн
Ανά 1000 λεπτά (αυτά τα 30.7 λεπτά)
$30.80
θα κόστιζε
Ανοιχτού κώδικα;
ιδιοκτησιακό

Πηγή τιμής: δημόσιες τιμές Azure Speech. Το Duudlaga Flow εμφανίζεται μόνο για πλαίσιο — αυτή η σελίδα απομονώνει το Azure Speech ώστε ο αριθμός να μην διογκώνεται από το προϊόν μας.

WER και CER ανά σύνολο δεδομένων

Ρυθμοί σφάλματος λέξεων και χαρακτήρων ανά σύνολο δεδομένων. Χαμηλότερο είναι καλύτερο — και αυτά είναι τα πραγματικά νούμερα του Azure Speech, τα οποία είναι αδύναμα στο 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

Σύνοψη συνόλων δεδομένων

Συνολική ακρίβεια, ταχύτητα και χρονισμός για κάθε σύνολο δεδομένων.

Σύνολο δεδομένωνSourceΔείγματαΕπιτυχίαWERCERΑκρίβειαΤαχύτηταΉχος (δ)Επεξ. (δ)
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 ταχύτητα — ανά δείγμα

Κάθε κουκκίδα είναι ένα δείγμα ήχου. Το ιδανικό σημείο είναι κάτω αριστερά (λίγο σφάλμα, γρήγορα). Το Azure Speech έχει υψηλό σφάλμα σε πολλά δείγματα Common Voice 24.

Αποτελέσματα ανά δείγμα

Η αλήθεια αναφοράς εμφανίζεται αυτούσια στη στήλη Αναμένεται. Η στήλη αποτελέσματος επισημαίνει με κόκκινο μόνο τις λέξεις που έκανε λάθος το Azure Speech — χωρίς διαγραφές/αντικαταστάσεις, μόνο τα λάθη.

265 γραμμές
κόκκινολάθος λέξη στο αποτέλεσμααπλόμεταγράφηκε σωστάΗ στήλη Αναμένεται εμφανίζεται αυτούσια ως αλήθεια αναφοράς
#ΉχοςΔείγμαΣύνολο δεδομένωνΑναμένεται (αλήθεια αναφοράς)Αποτέλεσμα 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
Σελίδα 1 από 27

Μεθοδολογία

Πώς προέκυψαν αυτοί οι αριθμοί.

Πάροχος: 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. Γλώσσα mn. Operating point microsoft mn-MN (via Eden AI). Διαχωρισμός ομιλούντων none.

Σύνολα δεδομένων: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 δείγματα, συνολικά 1844.3s ήχου.

Dataset source URLs:

Μετρικές: Τα WER και CER υπολογίζονται με τυποποιημένη στοίχιση Levenshtein λέξεων/χαρακτήρων, κανονικοποιημένη για πεζά/κεφαλαία και στίξη. Ακρίβεια = 100 − WER. Συντελεστής ταχύτητας = διάρκεια ήχου ÷ χρόνος επεξεργασίας (× πραγματικός χρόνος). Όλα τα αιτήματα είναι πραγματικές κλήσεις στο Batch API του Azure Speech, όχι στην cache ούτε προσομοιωμένα.

Επισήμανση διαφορών: Η στήλη αποτελέσματος στοιχίζεται με την αλήθεια αναφοράς και χρωματίζει κόκκινη κάθε αντικατάσταση και εισαγωγή. Οι διαγραφές (λέξεις που λείπουν από το αποτέλεσμα) δεν εμφανίζονται στη στήλη αποτελέσματος — η στήλη Αναμένεται ήδη περιέχει όλη την αλήθεια αναφοράς αυτούσια.

Δημιουργήθηκε από Azure Speech Benchmark Runner · Azure Speech Batch API v2 · εκτέλεση Aug 15, 2026, 5:41 AM