ElevenLabs Scribe v1Werkpunt: scribe_v1

ElevenLabs Scribe v1 — Benchmark voor Mongoolse spraak-naar-tekst

Echte resultaten van de ElevenLabs Scribe v1 Batch API (verbeterd operationeel punt, taal mn), geëvalueerd op 4 Mongoolse datasets en 265 audiosamples. Elk getal hieronder is gemeten — geen marketing. WER, snelheid en prijs worden getoond zoals ze zijn, brutaal eerlijk.

Taal:MNDiarisatie:noneMonsters:265Uitvoering:Aug 19, 2026, 4:48 PMEndpoint:https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text

Nauwkeurigheid

265/265 samples getranscribeerd · 100% succes

Woordfoutpercentage

Lager is beter · over 265 samples

Kernmetrics

Tekenfoutpercentage10.8%

Gem. snelheidsfactor2.14×realtime veelvoud

Totale snelheidsfactor2.14×

Gem. latentie per sample3.3s

Totaal verwerkte audio1849.3s30.8 min

Prijs

ElevenLabs Scribe v1-lijstprijs voor batch-transcriptie. Geen kortingen of onderhandelde tarieven — het ruwe tarief per minuut.

Per 1000 minuten

$6.7

batch

Per minuut

$0.0067

effectief

Per 1000 min (deze 30.8 min)

$12.39

zou kosten

Open source?

✗

propriëtair

Prijsbron: publieke prijzen van ElevenLabs Scribe v1. Duudlaga Flow wordt alleen ter context getoond — deze pagina isoleert ElevenLabs Scribe v1 zodat het getal niet wordt opgeblazen door ons eigen product.

WER en CER per dataset

Woord- en tekenfoutpercentages per dataset. Lager is beter — en dit zijn de echte ElevenLabs Scribe v1-cijfers, die zwak zijn op Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)

Brondataset →

WER

30%

CER

10.9%

Shunya Labs Mongolian Speech

Brondataset →

WER

18.7%

CER

5.9%

Common Voice 20 (MN)

Brondataset →

WER

31.3%

CER

13.1%

Modern Voice

WER

28.3%

CER

12.4%

WERCER

Overzicht per dataset

Geaggregeerde nauwkeurigheid, snelheid en timing per dataset.

Dataset	Bron	Monsters	Succes	WER	CER	Nauwkeurigheid	Snelheid	Audio (s)	Verw. (s)
Common Voice 24 (MN)	Hugging Face →	59	59/59	30%	10.9%	70.0%	2.35×	330.6s	140.9s
Shunya Labs Mongolian Speech	Hugging Face →	60	60/60	18.7%	5.9%	81.3%	2.02×	645.1s	319.9s
Common Voice 20 (MN)	Hugging Face →	54	54/54	31.3%	13.1%	68.7%	2.41×	269.8s	111.8s
Modern Voice	—	92	92/92	28.3%	12.4%	71.7%	2.06×	603.8s	293.2s

WER vs. snelheid — per sample

Elke stip is één audiosample. De sweet spot is linksonder (weinig fouten, snel). ElevenLabs Scribe v1 scoort hoog op fouten bij veel Common Voice 24-samples.

Resultaten per sample

De ground truth wordt ongewijzigd getoond in de kolom Verwacht. De resultaatkolom markeert alleen de woorden die ElevenLabs Scribe v1 fout had in rood — geen doorhalingen of wissels, alleen de fouten.

Alleen fouten265 rijen

roodfout woord in het resultaatnormaalcorrect getranscribeerdDe kolom Verwacht wordt ongewijzigd als ground truth getoond

#	Monster	Dataset	Verwacht (ground truth)	ElevenLabs Scribe v1-resultaat	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 аж чиргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?	16.7%	4.0%	0/0/2
3	btsee_0003	Common Voice 24 (MN)	Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.	Одоо бид өөрсдөө өвчийн эмнэлгээсээ салхийг хичээцгээе.	42.9%	11.5%	0/0/3
4	btsee_0004	Common Voice 24 (MN)	Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.	Би бол голдуй хээрээр гэр, хицээр дэр хийж явдаг хүн	20.0%	3.9%	0/0/2
5	btsee_0005	Common Voice 24 (MN)	Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.	Хан хурмаст уулзсан болдоггүй бор өвгөнө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явагджээ	60.0%	18.2%	0/0/6
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 дээдс таны тухайд би бодол ч чадахгүй	37.5%	13.0%	1/0/2
8	btsee_0008	Common 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
9	btsee_0009	Common Voice 24 (MN)	Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.	Та нар очингуутаа шүлэл өгч үз	28.6%	6.7%	0/1/1
10	btsee_0010	Common Voice 24 (MN)	Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.	Эрүүлсээл үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.	28.6%	20.8%	0/1/1

…Pagina 1 van 27

Methodologie

Hoe deze getallen zijn verkregen.

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

Endpoint https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text. Taal mn. Werkpunt scribe_v1. Diarisatie none.

Datasets: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 samples, in totaal 1849.3s audio.

Bron-URL's van datasets:

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—

Metrieken: WER en CER worden berekend met een standaard woord-/teken-Levenshtein-uitlijning, genormaliseerd voor hoofdletters en leestekens. Nauwkeurigheid = 100 − WER. Snelheidsfactor = audioduur ÷ verwerkingstijd (× realtime). Alle verzoeken zijn echte ElevenLabs Scribe v1-Batch-API-aanroepen, niet gecached of gesimuleerd.

Verschilmarkering: De resultaatkolom wordt uitgelijnd op de ground truth en kleurt elke substitutie en insertie rood. Deleties (woorden die ontbreken in het resultaat) worden niet in de resultaatkolom getoond — de kolom Verwacht bevat al de volledige ground truth ongewijzigd.

Gegenereerd door ElevenLabs Scribe v1 Benchmark Runner · ElevenLabs Scribe v1 Batch API v2 · uitvoering Aug 19, 2026, 4:48 PM