Azure Speechऑपरेटिंग पॉइंट: microsoft mn-MN (via Eden AI)

Azure Speech — मंगोलियाई स्पीच-टू-टेक्स्ट बेंचमार्क

Azure Speech Batch API (उन्नत संचालन बिंदु, भाषा mn) द्वारा 4 मंगोलियाई डेटासेट और 265 ऑडियो नमूनों पर निर्धारित वास्तविक परिणाम। नीचे का हर अंक मापा गया है — मार्केटिंग नहीं। WER, गति और मूल्य जैसा है वैसे ही, कठोर ईमानदारी से दिखाए गए हैं।

भाषा:MNवक्ता पृथक्करण:noneनमूने:265चलाना:Aug 15, 2026, 5:41 AMएंडपॉइंट:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async

सटीकता

264/265 नमूने ट्रांसक्राइब किए गए · 100% सफलता

शब्द त्रुटि दर

कम बेहतर है · 265 नमूनों पर

मुख्य मेट्रिक्स

अक्षर त्रुटि दर9.7%

औसत गति गुणांक0.39×रियल-टाइम गुणक

कुल गति गुणांक0.39×

प्रति नमूना औसत विलंबता17.3s

कुल संसाधित ऑडियो1844.3s30.7 मिनट

मूल्य

बैच ट्रांसक्रिप्शन के लिए Azure Speech की सूची मूल्य। कोई छूट या परक्राम्य दर नहीं — प्रति मिनट कच्चा दर।

प्रति 1000 मिनट

$16.7

बैच

प्रति मिनट

$0.0167

प्रभावी

प्रति 1000 मिनट (ये 30.7 मिनट)

$30.80

लागत

ओपन सोर्स?

✗

स्वामित्व

मूल्य स्रोत: Azure Speech सार्वजनिक मूल्य। Duudlaga Flow केवल संदर्भ हेतु दिखाया गया है — यह पृष्ठ Azure Speech को अलग करता है ताकि अंक हमारे उत्पाद से न फूले।

डेटासेट अनुसार WER और CER

प्रति डेटासेट शब्द और अक्षर त्रुटि दरें। कम बेहतर है — और ये Azure Speech के वास्तविक अंक हैं, जो Common Voice 24 पर कमज़ोर हैं।

Common Voice 24 (MN)

स्रोत डेटासेट →

WER

14.9%

CER

5.6%

Shunya Labs Mongolian Speech

स्रोत डेटासेट →

WER

18.4%

CER

8.4%

Common Voice 20 (MN)

स्रोत डेटासेट →

WER

12.7%

CER

4.9%

Modern Voice

WER

30.9%

CER

16.1%

WERCER

डेटासेट सारांश

प्रत्येक डेटासेट की सकल सटीकता, गति और समय।

डेटासेट	स्रोत	नमूने	सफलता	WER	CER	सटीकता	गति	ऑडियो (से)	प्रसं. (से)
Common Voice 24 (MN)	Hugging Face →	59	59/59	14.9%	5.6%	85.1%	0.28×	330.6s	1175.5s
Shunya Labs Mongolian Speech	Hugging Face →	60	60/60	18.4%	8.4%	81.6%	0.57×	645.1s	1141.3s
Common Voice 20 (MN)	Hugging Face →	54	54/54	12.7%	4.9%	87.3%	0.39×	269.8s	683.3s
Modern Voice	—	92	91/92	30.9%	16.1%	69.1%	0.34×	598.8s	1780.6s

WER बनाम गति — प्रति नमूना

प्रत्येक बिंदु एक ऑडियो नमूना है। आदर्श स्थान निचले-बाएँ (कम त्रुटि, तेज़) है। Azure Speech कई Common Voice 24 नमूनों पर त्रुटि में ऊँचा है।

प्रति-नमूना परिणाम

अपेक्षित कॉलम में आधार सत्य यथावत् दिखाया गया है। परिणाम कॉलम केवल वे शब्द लाल में हाइलाइट करता है जिन्हें Azure Speech ने गलत किया — कोई स्ट्राइकथ्रू/स्वैप नहीं, केवल त्रुटियाँ।

सिर्फ़ ग़लतियाँ265 पंक्तियाँ

लालपरिणाम में गलत शब्दसाधारणसही ट्रांसक्राइब किया गयाअपेक्षित कॉलम आधार सत्य के रूप में यथावत् दिखाया गया

#	नमूना	डेटासेट	अपेक्षित (आधार सत्य)	Azure Speech परिणाम	WER	CER	I/D/S
1	btsee_0001	Common 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
2	btsee_0002	Common 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
3	btsee_0003	Common Voice 24 (MN)	Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.	Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.	0.0%	0.0%	0/0/0
4	btsee_0004	Common 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
5	btsee_0005	Common 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
6	btsee_0006	Common Voice 24 (MN)	Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.	Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.	0.0%	0.0%	0/0/0
7	btsee_0007	Common 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
8	btsee_0008	Common 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
9	btsee_0009	Common Voice 24 (MN)	Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.	Та нар очингуутаа шүлэг л өгч үз.	14.3%	10.0%	0/0/1
10	btsee_0010	Common Voice 24 (MN)	Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.	Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.	14.3%	6.2%	0/0/1

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कार्यप्रणाली

ये अंक कैसे प्राप्त किए गए।

प्रदाता: Azure Speech (Microsoft Azure AI Speech batch transcription (mn-MN), accessed through the Eden AI gateway.).

एंडपॉइंट https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async. भाषा mn. ऑपरेटिंग पॉइंट microsoft mn-MN (via Eden AI). वक्ता पृथक्करण none.

डेटासेट: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 नमूने, कुल 1844.3s ऑडियो।

डेटासेट स्रोत लिंक:

Common Voice 24 (MN)https://huggingface.co/datasets/btsee/common-voices-24-mn
Shunya Labs Mongolian Speechhttps://huggingface.co/datasets/shunyalabs/mongolian-speech-dataset
Common Voice 20 (MN)https://huggingface.co/datasets/warmestman/common-voice-20-mn-normalized
Modern Voice—

मेट्रिक्स: WER और CER मानक शब्द/अक्षर लेवेनश्टाइन संरेखण से, केस व विराम चिह्न पर अनुमापित, गणना किए जाते हैं। सटीकता = 100 − WER। गति गुणांक = ऑडियो अवधि ÷ प्रसंस्करण समय (× रियल-टाइम)। सभी अनुरोध वास्तविक Azure Speech Batch API कॉल हैं, कैश या सिम्युलेटेड नहीं।

अंतर हाइलाइटिंग: परिणाम कॉलम आधार सत्य से संरेखित होता है और प्रत्येक प्रतिस्थापन व निवेश को लाल रंग करता है। विलोपन (परिणाम से अनुपस्थित शब्द) परिणाम कॉलम में नहीं दिखाए जाते — अपेक्षित कॉलम पहले से संपूर्ण आधार सत्य यथावत् रखता है।

Azure Speech Benchmark Runner द्वारा निर्मित · Azure Speech Batch API v2 · चलाना Aug 15, 2026, 5:41 AM