Ranking rozpoznawania mowy w języku mongolskim
Duudlaga FlowNaszEndpoint: http://localhost:8080/transcribe

Duudlaga Flow — Benchmark rozpoznawania mowy w języku mongolskim

Rzeczywiste wyniki Duudlaga Flow Batch API (udoskonalony punkt operacyjny, język mn-MN) ocenione na 4 mongolskich zbiorach danych i 265 próbkach audio. Każda liczba poniżej jest zmierzona, a nie z marketingu. WER, prędkość i cena są pokazane tak, jak są, brutalnie szczerze.

Język:MN-MNPróbki:265Uruchomienie:Jul 15, 2026, 5:29 PMEndpoint:http://localhost:8080/transcribe
06710085.4%
Dokładność

265/265 próbek transkrybowanych · 100% sukcesu

06710014.6%
Wskaźnik błędów słownych

Niższy jest lepszy · na 265 próbkach

Główne metryki
Wskaźnik błędów znakowych7.6%
Średni współczynnik prędkości1.47×krotność czasu rzeczywistego
Całkowity współczynnik prędkości1.47×
Średnie opóźnienie na próbkę5.2s
Łącznie przetworzony dźwięk1849.3s30.8 min

Cena

Cena katalogowa Duudlaga Flow dla transkrypcji wsadowej. Bez rabatów i negocjowanych stawek — surowa stawka za minutę.

Za 1000 minut
$19.4
wsad
Za minutę
$0.0194
efektywnie
Za 1000 min (te 30.8 min)
$35.88
wyniesie
Otwarte źródło?
własnościowy

Źródło ceny: publiczne ceny Duudlaga Flow. Duudlaga Flow jest pokazany tylko kontekstowo — ta strona izoluje Duudlaga Flow, aby liczba nie była zawyżana przez nasz produkt.

WER i CER według zbioru danych

Wskaźniki błędów słownych i znakowych według zbioru danych. Niższy jest lepszy — a to są rzeczywiste liczby Duudlaga Flow, które są słabe na Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Źródłowy zbiór danych →
WER
13.8%
CER
5.8%
Shunya Labs Mongolian Speech
Źródłowy zbiór danych →
WER
8.3%
CER
4.1%
Common Voice 20 (MN)
Źródłowy zbiór danych →
WER
16.6%
CER
9.1%
Modern Voice
WER
18.1%
CER
10.2%
WERCER

Podsumowanie według zbioru danych

Agregowana dokładność, prędkość i czasy dla każdego zbioru danych.

Zbiór danychŹródłoPróbkiSukcesWERCERDokładnośćPrędkośćAudio (s)Przetw. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5913.8%5.8%86.2%1.26×ss
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/608.3%4.1%91.7%1.8×ss
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5416.6%9.1%83.4%1.33×ss
Modern Voice9292/9218.1%10.2%81.9%1.66×603.8s363.6s

WER a prędkość — na próbkę

Każdy punkt to jedna próbka audio. Optymalne miejsce to lewy dolny róg (mało błędów, szybko). Duudlaga Flow ma wysoki poziom błędów na wielu próbkach Common Voice 24.

Wyniki na próbkę

Prawda odniesienia jest pokazana dosłownie w kolumnie Oczekiwane. Kolumna wyniku wyróżnia na czerwono tylko słowa, które Duudlaga Flow rozpoznał błędnie — bez przekreśleń i zamian, tylko błędy.

265 wierszy
czerwonybłędne słowo w wynikuzwykłypoprawnie transkrybowaneKolumna Oczekiwane jest pokazana dosłownie jako prawda odniesienia
#DźwiękPróbkaZbiór danychOczekiwane (prawda odniesienia)Wynik Duudlaga FlowWERCERI/D/S
1btsee-cv24-mn-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-cv24-mn-0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?0.0%0.0%0/0/0
3btsee-cv24-mn-0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.0.0%0.0%0/0/0
4btsee-cv24-mn-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-cv24-mn-0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хаан Хормистуусын болтугай баруун хоёр дахь луугаар нэргүүлэхээр явжээ.100.0%41.6%0/1/9
6btsee-cv24-mn-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-cv24-mn-0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өндөр дээдэс, таны тухайд би баталж чадахгүй.12.5%6.5%0/1/0
8btsee-cv24-mn-0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин гурав дахь удаагаасаа эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.12.5%3.6%0/0/1
9btsee-cv24-mn-0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүлэг өгч үз.28.6%10.0%0/1/1
10btsee-cv24-mn-0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.14.3%6.2%0/0/1
Strona 1 z 27

Metodologia

Jak uzyskano te liczby.

Dostawca: Duudlaga Flow (Google Cloud STT V2 + OpenAI tidy post-processing.).

Endpoint http://localhost:8080/transcribe. Język mn-MN. Usunięto interpunkcję dla WER.

Zbiory danych: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 próbek, łącznie 1849.3s audio.

Adresy źródłowe zbiorów danych:

Metryki: WER i CER są obliczane standardowym dopasowaniem Levenshteina słów/znaków, znormalizowanym pod kątem wielkości liter i interpunkcji. Dokładność = 100 − WER. Współczynnik prędkości = czas trwania audio ÷ czas przetwarzania (× czas rzeczywisty). Wszystkie żądania to rzeczywiste wywołania Batch API Duudlaga Flow, nie z pamięci podręcznej ani symulowane.

Podświetlanie różnic: Kolumna wyniku jest dopasowywana do prawdy odniesienia i koloruje na czerwono każdą substytucję i insercję. Delecje (słowa brakujące w wyniku) nie są pokazywane w kolumnie wyniku — kolumna Oczekiwane zawiera już pełną prawdę odniesienia taką, jaka jest.

Wygenerowane przez Duudlaga Flow Benchmark Runner · Duudlaga Flow Batch API v2 · uruchomienie Jul 15, 2026, 5:29 PM