モンゴル語 音声テキスト変換リーダーボード
Dolphin small動作点: dolphin-small (mn-MN, cpu)

Dolphin small — モンゴル語 音声テキスト変換ベンチマーク

Dolphin small Batch API(拡張動作ポイント、言語 mn)を4件のモンゴル語データセットと265件の音声サンプルで評価した実際の結果です。以下の数字はすべて実測値であり、宣伝ではありません。WER・速度・価格はありのまま、容赦なく正直に示します。

言語:MN話者分離:noneサンプル:265実行:Aug 24, 2026, 7:21 PMエンドポイント:local (dolphin)
06710050.9%
精度

265/265 サンプルを書き起こし・成功率100%

06710049.1%
単語誤り率

低いほど良い・265サンプルで

主要メトリクス
文字誤り率19.2%
平均速度係数1.73×実時間の倍率
全体の速度係数1.73×
サンプル平均レイテンシ4.1s
処理した音声の合計1849.3s30.8 分

価格

Dolphin smallのバッチ書き起こしの定価です。割引や交渉価格は適用せず、生の分単料金を示します。

1000分あたり
$0
バッチ
1分あたり
$0.0000
実効
1000分あたり(この30.8分)
$0.00
費用
オープンソース?
プロプライエタリ

価格の出典:Dolphin smallの公開価格。Duudlaga Flowは参考としてのみ表示しています。このページはDolphin smallを単独で切り出し、自社製品で数値を盛っていないことを示します。

データセット別のWERとCER

データセットごとの単語・文字誤り率。低いほど良く、これらはDolphin smallの実数であり、Common Voice 24では弱いです。

Common Voice 24 (MN)
元のデータセット →
WER
46.6%
CER
14.8%
Shunya Labs Mongolian Speech
元のデータセット →
WER
49.7%
CER
19.2%
Common Voice 20 (MN)
元のデータセット →
WER
46.3%
CER
15.6%
Modern Voice
WER
52.2%
CER
24.2%
WERCER

データセットの要約

各データセットの集計精度・速度・所要時間。

データセットソースサンプル成功WERCER精度速度音声(秒)処理(秒)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5946.6%14.8%53.4%1.25×330.6s263.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6049.7%19.2%50.3%2.59×645.1s248.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5446.3%15.6%53.7%1.41×269.8s191.7s
Modern Voice9292/9252.2%24.2%47.8%1.67×603.8s362.3s

WER vs 速度 — サンプルごと

各ドットが1つの音声サンプルです。好ましいのは左下(誤り少・高速)です。Dolphin smallはCommon Voice 24の多くのサンプルで誤りが高めです。

サンプルごとの結果

「期待値」列には正解をそのまま表示します。結果列はDolphin smallが間違えた単語だけを赤で強調します — 取消線や置換の余地なく、ただ誤りを示します。

265 件
結果内の誤った単語通常正しく書き起こされた「期待値」列は正解としてそのまま表示
#音声サンプルデータセット期待値(正解)Dolphin smallの結果WERCERI/D/S
1btsee_0001Common 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
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Нада заяасан ажжиргах гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?25.0%6.7%0/1/2
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвжийн эмгэсээ салалахыг хичицгэя.57.1%21.2%0/0/4
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн.0.0%0.0%0/0/0
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст урлаж болдогүй боро өгний хоёр луугаар нэргүүлэхээр явжээ.80.0%16.9%0/0/8
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Аli нашаа ород гээдгэшдээ ор100.0%35.1%0/2/5
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Өөө өндөр дээд таны тухайд би ботал чадахгүй.37.5%10.9%0/0/3
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гурав дах удаагааас эхлэв хүмүүсийг сонирхожж эхлэв.50.0%7.1%0/0/4
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танар очингуудаа шөлөл өгч үз.71.4%10.0%0/2/3
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаугүй явсан юм чинь.28.6%8.3%0/0/2
1 / 27 ページ

手法

これらの数値の算出方法。

プロバイダ: Dolphin small (DataoceanAI/Tsinghua Dolphin ASR run locally — 40 Eastern languages including Mongolian (lang=mn, region=MN).).

エンドポイント local (dolphin). 言語 mn. 動作点 dolphin-small (mn-MN, cpu). 話者分離 none.

データセット: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265サンプル、音声合計 1849.3s。

データセットのソース URL:

メトリクス: WERとCERは、大文字小文字と句読点を正規化した標準的な単語/文字レーベンシュタイン整列で計算します。精度 = 100 − WER。速度係数 = 音声時間 ÷ 処理時間(×実時間)。すべてのリクエストは実際のDolphin small Batch API呼び出しであり、キャッシュやシミュレーションではありません。

差分ハイライト: 結果列は正解に整列し、置換と挿入をすべて赤で塗ります。欠落(結果に含まれない単語)は結果列には表示せず、「期待値」列が正解をそのまま保持します。

Dolphin small Benchmark Runner が生成 · Dolphin small Batch API v2 · 実行 Aug 24, 2026, 7:21 PM