Classifica di voce in testo in mongolo
ElevenLabs Scribe v2Punto operativo: scribe_v2

ElevenLabs Scribe v2 — Benchmark di voce in testo in mongolo

Risultati reali della ElevenLabs Scribe v2 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, 6:13 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 caratteri10.6%
Fattore di velocità medio1.51×multiplo del tempo reale
Fattore di velocità totale1.51×
Latenza media per campione4.7s
Audio totale elaborato1849.3s30.8 min

Prezzo

Prezzo di listino di ElevenLabs Scribe v2 per la trascrizione batch. Nessuno sconto né tariffa concordata — la tariffa lorda al minuto.

Per 1000 minuti
$3.7
batch
Al minuto
$0.0037
effettivo
Per 1000 min (questi 30.8 min)
$6.84
costerebbe
Open source?
proprietario

Fonte del prezzo: prezzi pubblici di ElevenLabs Scribe v2. Duudlaga Flow è mostrato solo per contesto — questa pagina isola ElevenLabs Scribe v2 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 v2, deboli su Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Dataset di origine →
WER
28.5%
CER
10.6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Dataset di origine →
WER
19.2%
CER
6.3%
Common Voice 20 (MN)
Dataset di origine →
WER
29.4%
CER
11.4%
Modern Voice
WER
29.8%
CER
13%
WERCER

Riepilogo per dataset

Accuratezza, velocità e tempi aggregati per ciascun dataset.

DatasetFonteCampioniSuccessoWERCERAccuratezzaVelocitàAudio (s)Elab. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5928.5%10.6%71.5%1.33×330.6s248.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6019.2%6.3%80.8%1.74×645.1s370.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5429.4%11.4%70.6%1.41×269.8s190.7s
Modern Voice9292/9229.8%13%70.2%1.45×603.8s416s

WER vs velocità — per campione

Ogni punto è un campione audio. Il punto ideale è in basso a sinistra (poco errore, veloce). ElevenLabs Scribe v2 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 v2 — 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 v2WERCERI/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 жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?8.3%1.3%0/0/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчин эмнэлгээсээ салахыг хичээцгээе.14.3%3.8%0/0/1
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуй хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.10.0%2.0%0/0/1
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уулс болдоггүй бороо өгнө. Хоёр луугаар нэргүүлэхээр явагч70.0%26.0%0/0/7
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 ботолг чадахгүй25.0%8.7%0/0/2
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 очгондоо шүлэл өгч үз42.9%30.0%0/1/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Эрүүлсээл үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь28.6%20.8%0/1/1
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Metodologia

Come sono stati ottenuti questi numeri.

Fornitore: ElevenLabs Scribe v2 (ElevenLabs Scribe v2 hosted transcription (language_code=mn).).

Endpoint https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text. Lingua mn. Punto operativo scribe_v2. 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 v2, 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 v2 Benchmark Runner · ElevenLabs Scribe v2 Batch API v2 · esecuzione Aug 19, 2026, 6:13 PM