Рейтинг распознавания монгольской речи
Moonshine MNРабочая точка: orgilj/moonshine-mn (Moonshine encoder-decoder) on mps

Moonshine MN — Бенчмарк распознавания монгольской речи

Реальные результаты Moonshine MN Batch API (улучшенная рабочая точка, язык mn), оценённые на 4 монгольских датасетах и 265 аудиообразцах. Все числа ниже измерены, а не взяты из маркетинга. WER, скорость и цена показаны как есть, максимально честно.

Язык:MNДиаризация:noneОбразцы:265Запуск:Aug 18, 2026, 5:30 PMЭндпоинт:local (transformers)
06710041.2%
Точность

265/265 образцов расшифровано · 100% успех

06710058.8%
Коэффициент ошибок в словах

Чем меньше, тем лучше · на 265 образцах

Ключевые метрики
Коэффициент ошибок в символах45.2%
Средний коэффициент скорости8.44×кратность реального времени
Общий коэффициент скорости8.44×
Средняя задержка на образец0.8s
Всего обработано аудио1849.3s30.8 мин

Цена

Прайс-лист Moonshine MN для пакетной транскрипции. Без скидок и согласованных тарифов — базовая цена за минуту.

За 1000 минут
$0
пакет
За минуту
$0.0000
эффективно
За 1000 мин (эти 30.8 мин)
$0.00
обойдётся в
Открытый исходный код?
проприетарный

Источник цены: публичные цены Moonshine MN. Duudlaga Flow показан только для контекста — эта страница изолирует Moonshine MN, чтобы число не завышалось за счёт нашего продукта.

WER и CER по датасетам

Коэффициенты ошибок в словах и символах по датасетам. Чем меньше, тем лучше — и это реальные числа Moonshine MN, слабые на Common Voice 24.

WER
17.3%
CER
11.8%
Shunya Labs Mongolian Speech
Исходный датасет →
WER
94.3%
CER
72.6%
WER
2.7%
CER
1.8%
Modern Voice
WER
95.4%
CER
74.1%
WERCER

Сводка по датасетам

Суммарная точность, скорость и время по каждому датасету.

ДатасетИсточникОбразцыУспехWERCERТочностьСкоростьАудио (с)Обраб. (с)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5917.3%11.8%82.7%7.37×330.6s44.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6094.3%72.6%5.7%10.04×645.1s64.2s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/542.7%1.8%97.3%7.33×269.8s36.8s
Modern Voice9292/9295.4%74.1%4.6%8.25×603.8s73.2s

WER против скорости — по образцам

Каждая точка — один аудиообразец. Идеальная зона — слева внизу (мало ошибок, быстро). Moonshine MN даёт высокий уровень ошибок на многих образцах Common Voice 24.

Результаты по образцам

Эталон показан дословно в колонке «Ожидается». Колонка результата выделяет красным только слова, которые Moonshine MN распознал неверно — без зачёркиваний и замен, только ошибки.

265 строк
красныйневерное слово в результатеобычныйраспознано верноКолонка «Ожидается» показана дословно как эталон
#АудиоОбразецДатасетОжидается (эталон)Результат Moonshine MNWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье0.0%0.0%0/0/0
2btsee_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 үү0.0%0.0%0/0/0
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе0.0%0.0%0/0/0
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн0.0%0.0%0/0/0
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.хан хурмаст уурлаж болдоггүй бор өвгөнийг хоёр луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ10.0%1.3%0/0/1
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров0.0%0.0%0/0/0
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй0.0%0.0%0/0/0
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүс сонирхож эхэлнэ25.0%10.7%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шөл л өгч үз0.0%0.0%0/0/0
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь14.3%6.2%0/0/1
Страница 1 из 27

Методология

Как получены эти числа.

Поставщик: Moonshine MN (Moonshine — an edge-oriented ASR architecture with variable-length audio encoding — trained for Mongolian. 190 MB, the smallest model on the board.). Модели с этим значком обучались на данных, которые пересекаются с корпусами бенчмарка (монгольский Common Voice — 113 из 173 образцов — или открытый корпус Shunya Labs). Оценки на пересекающихся корпусах завышены из-за запоминания; судите о таких моделях по таблице с разбивкой по датасетам на странице подробностей, особенно по корпусам, на которых они НЕ обучались.

Эндпоинт local (transformers). Язык mn. Рабочая точка orgilj/moonshine-mn (Moonshine encoder-decoder) on mps. Диаризация none.

Датасеты: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 образцов, всего 1849.3s аудио.

Ссылки на источники датасетов:

Метрики: WER и CER вычисляются стандартным выравниванием Левенштейна по словам/символам с нормализацией регистра и пунктуации. Точность = 100 − WER. Коэффициент скорости = длительность аудио ÷ время обработки (× реальное время). Все запросы — реальные вызовы Batch API Moonshine MN, не из кэша и не симулированные.

Подсветка различий: Колонка результата выравнивается по эталону и выделяет красным каждую замену и вставку. Удаления (слова, отсутствующие в результате) не показываются в колонке результата — колонка «Ожидается» уже содержит полный эталон как есть.

Создано Moonshine MN Benchmark Runner · Moonshine MN Batch API v2 · запуск Aug 18, 2026, 5:30 PM