モンゴル語 音声テキスト変換リーダーボード
Gemma 4動作点: google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps)

Gemma 4 — モンゴル語 音声テキスト変換ベンチマーク

Gemma 4 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 17, 2026, 6:18 PMエンドポイント:local (transformers + PEFT)
06710069.8%
精度

265/265 サンプルを書き起こし・成功率100%

06710030.2%
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14.7%
平均速度係数実時間の倍率
全体の速度係数
サンプル平均レイテンシ7.3s
処理した音声の合計1849.3s30.8 分

価格

Gemma 4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:Gemma 4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Gemma 4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Gemma 4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
32%
CER
14.3%
Shunya Labs Mongolian Speech
元のデータセット →
WER
23.4%
CER
11%
Common Voice 20 (MN)
元のデータセット →
WER
30.8%
CER
15.3%
Modern Voice
WER
33.1%
CER
16.9%
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 →5959/5932%14.3%68.0%0.99×330.6s334s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6023.4%11%76.6%1.07×645.1s604.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5430.8%15.3%69.2%0.84×269.8s322.5s
Modern Voice9292/9233.1%16.9%66.9%1.02×603.8s589.6s

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。Gemma 4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Gemma 4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)Gemma 4の結果WERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэхдээ амьсгал хураанхаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.12.5%1.7%0/0/1
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан газар бол гэдэг ердөө 3 хоногийн хугацаатай байсан гэж үү?33.3%22.7%0/0/4
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрчлөлтөөр өөрийнхөө нэрийг эсээ салахыг хичээгдэхээ71.4%40.4%1/0/4
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.гэ бол голдуу хээрээр гэр, хичээлдээ ирэх гэж явдаг хүн40.0%25.5%0/0/4
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хамт хүмүүстэй уулзаж, магадгүй бүр угны хоёр рүү гарч ирэхээр явж байна.120.0%55.8%2/0/10
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.Ө өндөр дээд таны тухайд би баталгаажуулахгүй.50.0%21.7%0/1/3
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гуравдагх удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв.37.5%7.1%0/1/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар орчингуутаа шөлө л өгч үз.28.6%6.7%0/0/2
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салавгийн ёс юм чинь42.9%20.8%0/0/3
1 / 27 ページ

手法

これらの数値の算出方法。

プロバイダ: Gemma 4 (google/gemma-4-E2B-it with the rookie-systems Mongolian ASR LoRA adapter, run locally on-device (open weights, no API).).

エンドポイント local (transformers + PEFT). 言語 mn. 動作点 google/gemma-4-E2B-it + rookie-systems/gemma-4-audio-asr-mn-adapter (mps). 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Gemma 4 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。

Gemma 4 Benchmark Runner が生成 · Gemma 4 Batch API v2 · 実行 Aug 17, 2026, 6:18 PM