Classement de reconnaissance vocale en mongol
GladiaPoint de fonctionnement: gladia mn (via Eden AI)

Gladia — Benchmark de reconnaissance vocale en mongol

Résultats réels de la Gladia Batch API (point de fonctionnement avancé, langue mn) évalués sur 4 jeux de données mongols et 265 échantillons audio. Tous les chiffres ci-dessous sont mesurés, pas du marketing. Le WER, la vitesse et le prix sont affichés tels quels, brutalement honnêtes.

Langue:MNDiariatisation:noneÉchantillons:265Exécution:Aug 15, 2026, 7:02 AMEndpoint:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async
0671009.9%
Précision

265/265 échantillons transcrits · 100 % de réussite

06710090.1%
Taux d'erreur par mot

Plus bas c'est mieux · sur 265 échantillons

Métriques principales
Taux d'erreur par caractère38.9%
Facteur de vitesse moyen0.75×multiple du temps réel
Facteur de vitesse total0.75×
Latence moyenne par échantillon9.4s
Audio total traité1849.3s30.8 min

Tarification

Tarif public Gladia pour la transcription par lot. Aucune remise ni tarif négocié — le tarif brut par minute.

Pour 1000 minutes
$10.2
lot
Par minute
$0.0102
effectif
Pour 1000 min (ces 30.8 min)
$18.86
coûterait
Open source ?
propriétaire

Source du prix : tarification publique de Gladia. Duudlaga Flow est affiché pour contexte uniquement — cette page isole Gladia pour que le chiffre ne soit pas gonflé par notre produit.

WER et CER par jeu de données

Taux d'erreur par mot et par caractère pour chaque jeu de données. Plus bas c'est mieux — et ce sont les vrais chiffres de Gladia, qui sont faibles sur Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Jeu de données source →
WER
90.5%
CER
39.5%
Shunya Labs Mongolian Speech
Jeu de données source →
WER
86.2%
CER
33.5%
Common Voice 20 (MN)
Jeu de données source →
WER
96.9%
CER
42.6%
Modern Voice
WER
88.3%
CER
39.8%
WERCER

Résumé par jeu de données

Précision, vitesse et temps agrégés pour chaque jeu de données.

Jeu de donnéesSourceÉchantillonsRéussiteWERCERPrécisionVitesseAudio (s)Trait. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5990.5%39.5%9.5%0.74×330.6s447.4s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6086.2%33.5%13.8%0.87×645.1s738.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5496.9%42.6%3.1%0.6×269.8s448.1s
Modern Voice9292/9288.3%39.8%11.7%0.73×603.8s828.5s

WER vs vitesse — par échantillon

Chaque point est un échantillon audio. L'idéal est en bas à gauche (peu d'erreurs, rapide). Gladia a un taux d'erreur élevé sur de nombreux échantillons Common Voice 24.

Résultats par échantillon

La vérité terrain est affichée telle quelle dans la colonne Attendu. La colonne de résultat surligne en rouge uniquement les mots que Gladia a ratés — pas de ratures ni d'échanges, juste les erreurs.

265 lignes
rougemot erroné dans le résultatnormaltranscrit correctementLa colonne Attendu est affichée telle quelle comme vérité terrain
#AudioÉchantillonJeu de donnéesAttendu (vérité terrain)Résultat GladiaWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэлдээ амсголт бараахаасаа омон танд мэдэж байгаа хэлээ.75.0%24.1%0/0/6
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Нада заясан аджирага гэдэгээрдээ үрхүүн сарай хүгцадтай байсан гэж бүл.83.3%32.0%0/2/8
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Атаахд ий төрс төрч энэ рэгээсээ салхих чирцгээд.114.3%51.9%1/0/7
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бос голдог хэрээр гэр хэцээр дэрхийж ябдог хүн.60.0%13.7%0/1/5
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмас дуу орлос болд гөө бараа үгнөө 2 лоог гар нэгэргүй лэр ягдаж байна.140.0%59.7%5/0/9
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Аж байнааш ороо дэр, гэдгэжтэй ороо.100.0%40.5%0/1/6
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Үүү үндэр дээд таныи түхвад би бааталг чалтахгүй.87.5%32.6%0/0/7
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин 3-тэг хуудагаса эхлэн хүмүүстэг санархаж байхилүү.75.0%41.1%0/0/6
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танар очингууд шүүллэл үхж байз.100.0%46.7%0/2/5
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөөл үлтүрөссээ салаагуу ямсан.100.0%43.8%0/3/4
Page 1 sur 27

Méthodologie

Comment ces chiffres ont été obtenus.

Fournisseur : Gladia (Gladia asynchronous transcription (mn), accessed through the Eden AI gateway.).

Endpoint https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async. Langue mn. Point de fonctionnement gladia mn (via Eden AI). Diariatisation none.

Jeux de données : Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 échantillons, 1849.3s d'audio au total.

URL sources des jeux de données :

Métriques : WER et CER sont calculés avec un alignement Levenshtein mots/caractères standard, normalisé sur la casse et la ponctuation. Précision = 100 − WER. Facteur de vitesse = durée audio ÷ temps de traitement (× temps réel). Toutes les requêtes sont de vrais appels à la Batch API de Gladia, ni en cache ni simulés.

Surlignage des différences : La colonne de résultat est alignée sur la vérité terrain et colore en rouge chaque substitution et insertion. Les suppressions (mots manquants dans le résultat) ne sont pas affichées dans la colonne de résultat — la colonne Attendu contient déjà toute la vérité terrain telle quelle.

Généré par Gladia Benchmark Runner · Gladia Batch API v2 · exécuté Aug 15, 2026, 7:02 AM