Κατάταξη μετατροπής μογγολικής ομιλίας σε κείμενο
Gemma 4Operating point: google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps)

Gemma 4 — Benchmark μετατροπής μογγολικής ομιλίας σε κείμενο

Πραγματικά αποτελέσματα από το Gemma 4 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 17, 2026, 6:18 PMEndpoint:local (transformers + PEFT)
06710069.8%
Ακρίβεια

265/265 δείγματα μεταγράφηκαν · 100% επιτυχία

06710030.2%
Ρυθμός σφάλματος λέξεων

Χαμηλότερο είναι καλύτερο · σε 265 δείγματα

Βασικές μετρικές
Ρυθμός σφάλματος χαρακτήρων14.7%
Μέσος συντελεστής ταχύτηταςπολλαπλάσιο πραγματικού χρόνου
Συνολικός συντελεστής ταχύτητας
Μέση καθυστέρηση ανά δείγμα7.3s
Συνολικός επεξεργασμένος ήχος1849.3s30.8 λεπτά

Τιμολόγηση

Τιμή καταλόγου Gemma 4 για ομαδική μεταγραφή. Χωρίς εκπτώσεις ή διαπραγματευμένες τιμές — η ακατέργαστη τιμή ανά λεπτό.

Ανά 1000 λεπτά
$0
ομαδικά
Ανά λεπτό
$0.0000
εффективн
Ανά 1000 λεπτά (αυτά τα 30.8 λεπτά)
$0.00
θα κόστιζε
Ανοιχτού κώδικα;
ιδιοκτησιακό

Πηγή τιμής: δημόσιες τιμές Gemma 4. Το Duudlaga Flow εμφανίζεται μόνο για πλαίσιο — αυτή η σελίδα απομονώνει το Gemma 4 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 Gemma 4, τα οποία είναι αδύναμα στο Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
32%
CER
14.3%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
23.4%
CER
11%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
30.8%
CER
15.3%
Modern Voice
WER
33.1%
CER
16.9%
WERCER

Σύνοψη συνόλων δεδομένων

Συνολική ακρίβεια, ταχύτητα και χρονισμός για κάθε σύνολο δεδομένων.

Σύνολο δεδομένωνSourceΔείγματαΕπιτυχίαWERCERΑκρίβειαΤαχύτηταΉχος (δ)Επεξ. (δ)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5932%14.3%68.0%0.99×330.6s334s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6023.4%11%76.6%1.07×645.1s604.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5430.8%15.3%69.2%0.84×269.8s322.5s
Modern Voice9292/9233.1%16.9%66.9%1.02×603.8s589.6s

WER vs ταχύτητα — ανά δείγμα

Κάθε κουκκίδα είναι ένα δείγμα ήχου. Το ιδανικό σημείο είναι κάτω αριστερά (λίγο σφάλμα, γρήγορα). Το Gemma 4 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 Gemma 4 — 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 Gemma 4WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураанхаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.12.5%1.7%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан газар бол гэдэг ердөө 3 хоногийн хугацаатай байсан гэж үү?33.3%22.7%0/0/4
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрчлөлтөөр өөрийнхөө нэрийг эсээ салахыг хичээгдэхээ71.4%40.4%1/0/4
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.гэ бол голдуу хээрээр гэр, хичээлдээ ирэх гэж явдаг хүн40.0%25.5%0/0/4
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хамт хүмүүстэй уулзаж, магадгүй бүр угны хоёр рүү гарч ирэхээр явж байна.120.0%55.8%2/0/10
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.Ө өндөр дээд таны тухайд би баталгаажуулахгүй.50.0%21.7%0/1/3
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гуравдагх удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв.37.5%7.1%0/1/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар орчингуутаа шөлө л өгч үз.28.6%6.7%0/0/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салавгийн ёс юм чинь42.9%20.8%0/0/3
Σελίδα 1 από 27

Μεθοδολογία

Πώς προέκυψαν αυτοί οι αριθμοί.

Πάροχος: Gemma 4 (google/gemma-4-E2B-it with the rookie-systems Mongolian ASR LoRA adapter, run locally on-device (open weights, no API).).

Endpoint local (transformers + PEFT). Γλώσσα mn. Operating point google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps). Διαχωρισμός ομιλούντων none.

Σύνολα δεδομένων: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 δείγματα, συνολικά 1849.3s 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 Gemma 4, 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 Gemma 4 Benchmark Runner · Gemma 4 Batch API v2 · εκτέλεση Aug 17, 2026, 6:18 PM