Ranking rozpoznawania mowy w języku mongolskim
GladiaPunkt pracy: gladia mn (via Eden AI)

Gladia — Benchmark rozpoznawania mowy w języku mongolskim

Rzeczywiste wyniki Gladia Batch API (udoskonalony punkt operacyjny, język 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:MNDiaryzacja:nonePróbki:265Uruchomienie:Aug 15, 2026, 7:02 AMEndpoint:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async
0671009.9%
Dokładność

265/265 próbek transkrybowanych · 100% sukcesu

06710090.1%
Wskaźnik błędów słownych

Niższy jest lepszy · na 265 próbkach

Główne metryki
Wskaźnik błędów znakowych38.9%
Średni współczynnik prędkości0.75×krotność czasu rzeczywistego
Całkowity współczynnik prędkości0.75×
Średnie opóźnienie na próbkę9.4s
Łącznie przetworzony dźwięk1849.3s30.8 min

Cena

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

Za 1000 minut
$10.2
wsad
Za minutę
$0.0102
efektywnie
Za 1000 min (te 30.8 min)
$18.86
wyniesie
Otwarte źródło?
własnościowy

Źródło ceny: publiczne ceny Gladia. Duudlaga Flow jest pokazany tylko kontekstowo — ta strona izoluje Gladia, 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 Gladia, które są słabe na Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Źródłowy zbiór danych →
WER
90.5%
CER
39.5%
Shunya Labs Mongolian Speech
Źródłowy zbiór danych →
WER
86.2%
CER
33.5%
Common Voice 20 (MN)
Źródłowy zbiór danych →
WER
96.9%
CER
42.6%
Modern Voice
WER
88.3%
CER
39.8%
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 →5959/5990.5%39.5%9.5%0.74×330.6s447.4s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6086.2%33.5%13.8%0.87×645.1s738.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5496.9%42.6%3.1%0.6×269.8s448.1s
Modern Voice9292/9288.3%39.8%11.7%0.73×603.8s828.5s

WER a prędkość — na próbkę

Każdy punkt to jedna próbka audio. Optymalne miejsce to lewy dolny róg (mało błędów, szybko). Gladia 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 Gladia 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 GladiaWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.Гэлдээ амсголт бараахаасаа омон танд мэдэж байгаа хэлээ.75.0%24.1%0/0/6
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?Нада заясан аджирага гэдэгээрдээ үрхүүн сарай хүгцадтай байсан гэж бүл.83.3%32.0%0/2/8
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Атаахд ий төрс төрч энэ рэгээсээ салхих чирцгээд.114.3%51.9%1/0/7
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бос голдог хэрээр гэр хэцээр дэрхийж ябдог хүн.60.0%13.7%0/1/5
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмас дуу орлос болд гөө бараа үгнөө 2 лоог гар нэгэргүй лэр ягдаж байна.140.0%59.7%5/0/9
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Аж байнааш ороо дэр, гэдгэжтэй ороо.100.0%40.5%0/1/6
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.Үүү үндэр дээд таныи түхвад би бааталг чалтахгүй.87.5%32.6%0/0/7
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Харин 3-тэг хуудагаса эхлэн хүмүүстэг санархаж байхилүү.75.0%41.1%0/0/6
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танар очингууд шүүллэл үхж байз.100.0%46.7%0/2/5
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөөл үлтүрөссээ салаагуу ямсан.100.0%43.8%0/3/4
Strona 1 z 27

Metodologia

Jak uzyskano te liczby.

Dostawca: Gladia (Gladia asynchronous transcription (mn), accessed through the Eden AI gateway.).

Endpoint https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async. Język mn. Punkt pracy gladia mn (via Eden AI). Diaryzacja none.

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 Gladia, 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 Gladia Benchmark Runner · Gladia Batch API v2 · uruchomienie Aug 15, 2026, 7:02 AM