Classifica di voce in testo in mongolo
ElevenLabs Scribe v1Punto operativo: scribe_v1

ElevenLabs Scribe v1 — Benchmark di voce in testo in mongolo

Risultati reali della ElevenLabs Scribe v1 Batch API (punto di funzionamento avanzato, lingua mn) valutati su 4 dataset mongoli e 265 campioni audio. Ogni numero qui sotto è misurato, non marketing. WER, velocità e prezzo sono mostrati così come sono, brutalmente onesti.

Lingua:MNDiarizzazione:noneCampioni:265Esecuzione:Aug 19, 2026, 4:48 PMEndpoint:https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text
06710072.9%
Accuratezza

265/265 campioni trascritti · 100% di successo

06710027.1%
Tasso di errore delle parole

Più basso è meglio · su 265 campioni

Metriche principali
Tasso di errore dei caratteri10.8%
Fattore di velocità medio2.14×multiplo del tempo reale
Fattore di velocità totale2.14×
Latenza media per campione3.3s
Audio totale elaborato1849.3s30.8 min

Prezzo

Prezzo di listino di ElevenLabs Scribe v1 per la trascrizione batch. Nessuno sconto né tariffa concordata — la tariffa lorda al minuto.

Per 1000 minuti
$6.7
batch
Al minuto
$0.0067
effettivo
Per 1000 min (questi 30.8 min)
$12.39
costerebbe
Open source?
proprietario

Fonte del prezzo: prezzi pubblici di ElevenLabs Scribe v1. Duudlaga Flow è mostrato solo per contesto — questa pagina isola ElevenLabs Scribe v1 affinché il numero non sia gonfiato dal nostro prodotto.

WER e CER per dataset

Tassi di errore delle parole e dei caratteri per dataset. Più basso è meglio — e questi sono i numeri reali di ElevenLabs Scribe v1, deboli su Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Dataset di origine →
WER
30%
CER
10.9%
Shunya Labs Mongolian Speech
Dataset di origine →
WER
18.7%
CER
5.9%
Common Voice 20 (MN)
Dataset di origine →
WER
31.3%
CER
13.1%
Modern Voice
WER
28.3%
CER
12.4%
WERCER

Riepilogo per dataset

Accuratezza, velocità e tempi aggregati per ciascun dataset.

DatasetFonteCampioniSuccessoWERCERAccuratezzaVelocitàAudio (s)Elab. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5930%10.9%70.0%2.35×330.6s140.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6018.7%5.9%81.3%2.02×645.1s319.9s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5431.3%13.1%68.7%2.41×269.8s111.8s
Modern Voice9292/9228.3%12.4%71.7%2.06×603.8s293.2s

WER vs velocità — per campione

Ogni punto è un campione audio. Il punto ideale è in basso a sinistra (poco errore, veloce). ElevenLabs Scribe v1 ha un errore alto su molti campioni di Common Voice 24.

Risultati per campione

La verità di riferimento è mostrata invariata nella colonna Atteso. La colonna del risultato evidenzia in rosso solo le parole sbagliate da ElevenLabs Scribe v1 — niente barrature né scambi, solo gli errori.

265 righe
rossoparola errata nel risultatonormaletrascritto correttamenteLa colonna Atteso è mostrata invariata come verità di riferimento
#AudioCampioneDatasetAtteso (verità di riferimento)Risultato ElevenLabs Scribe v1WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье0.0%0.0%0/0/0
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан аж чиргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?16.7%4.0%0/0/2
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчийн эмнэлгээсээ салхийг хичээцгээе.42.9%11.5%0/0/3
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуй хээрээр гэр, хицээр дэр хийж явдаг хүн20.0%3.9%0/0/2
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уулзсан болдоггүй бор өвгөнө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явагджээ60.0%18.2%0/0/6
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 дээдс таны тухайд би бодол ч чадахгүй37.5%13.0%1/0/2
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.0.0%0.0%0/0/0
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүлэл өгч үз28.6%6.7%0/1/1
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Эрүүлсээл үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.28.6%20.8%0/1/1
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Metodologia

Come sono stati ottenuti questi numeri.

Fornitore: ElevenLabs Scribe v1 (ElevenLabs Scribe v1 hosted transcription (language_code=mn).).

Endpoint https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text. Lingua mn. Punto operativo scribe_v1. Diarizzazione none.

Dataset: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 campioni, 1849.3s di audio totali.

URL delle fonti dei dataset:

Metriche: WER e CER sono calcolati con un allineamento Levenshtein di parole/caratteri standard, normalizzato per maiuscole e punteggiatura. Accuratezza = 100 − WER. Fattore di velocità = durata audio ÷ tempo di elaborazione (× tempo reale). Tutte le richieste sono chiamate reali alla Batch API di ElevenLabs Scribe v1, non in cache né simulate.

Evidenziazione delle differenze: La colonna del risultato è allineata alla verità di riferimento e colora di rosso ogni sostituzione e inserimento. Le cancellazioni (parole mancanti nel risultato) non sono mostrate nella colonna del risultato — la colonna Atteso contiene già tutta la verità di riferimento invariata.

Generato da ElevenLabs Scribe v1 Benchmark Runner · ElevenLabs Scribe v1 Batch API v2 · esecuzione Aug 19, 2026, 4:48 PM