Mongolisk tal-till-text-ledartavla
Azure SpeechOperating point: microsoft mn-MN (via Eden AI)

Azure Speech — Benchmark för mongolisk tal-till-text

Verkliga resultat från Azure Speech Batch API (förbättrad operationpunkt, språk mn) utvärderade på 4 mongoliska dataset och 265 ljudprover. Varje siffra nedan är mätt — inte marknadsföring. WER, hastighet och pris visas som de är, brutalt ärligt.

Språk:MNDiarisering:noneProver:265Körning:Aug 15, 2026, 5:41 AMEndpoint:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async
06710079.2%
Noggrannhet

264/265 prover transkriberade · 100% framgång

06710020.8%
Ordelfrekvens

Lägre är bättre · över 265 prover

Nyckelmått
Teckenelfrekvens9.7%
Snitthastighetsfaktor0.39×realtidsmultipel
Total hastighetsfaktor0.39×
Snittlatens per prov17.3s
Totalt bearbetat ljud1844.3s30.7 min

Pris

Azure Speech listpris för batch-transkription. Inga rabatter eller förhandlade tariffer — rå minuttaxa.

Per 1000 minuter
$16.7
batch
Per minut
$0.0167
effektiv
Per 1000 min (dessa 30.7 min)
$30.80
skulle kosta
Öppen källkod?
proprietär

Priskälla: Azure Speech offentliga priser. Duudlaga Flow visas endast för kontext — denna sida isolerar Azure Speech så att siffran inte blåses upp av vår produkt.

WER och CER per dataset

Ord- och teckenelfrekvens per dataset. Lägre är bättre — och detta är Azure Speech verkliga siffror, som är svaga på Common Voice 24.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
14.9%
CER
5.6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
18.4%
CER
8.4%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
12.7%
CER
4.9%
Modern Voice
WER
30.9%
CER
16.1%
WERCER

Datasetöversikt

Aggregerad noggrannhet, hastighet och tid för varje dataset.

DatasetSourceProverFramgångWERCERNoggrannhetHastighetLjud (s)Bearb. (s)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5914.9%5.6%85.1%0.28×330.6s1175.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6018.4%8.4%81.6%0.57×645.1s1141.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5412.7%4.9%87.3%0.39×269.8s683.3s
Modern Voice9291/9230.9%16.1%69.1%0.34×598.8s1780.6s

WER vs. hastighet — per prov

Varje punkt är ett ljudprov. Läget i nedre vänstra hörnet är bäst (lite fel, snabbt). Azure Speech har höga fel på många Common Voice 24-prover.

Resultat per prov

Referenssanningen visas oförändrad i kolumnen Förväntat. Resultatkolumnen markerar endast de ord Azure Speech felade på i rött — inga överstrykningar/byten, bara felen.

265 rader
rödfel ord i resultatetenkelkorrekt transkriberatKolumnen Förväntat visas oförändrad som referenssanning
#LjudProvDatasetFörväntat (referenssanning)Azure Speech resultatWERCERI/D/S
1btsee_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_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_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_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуу хээрээр Гэр хичээл дээр хийж явдаг Хүн.20.0%7.8%0/0/2
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уурлаж болдоггүй бор өвгөнийг 2 луугаараа эргүүлэхээр явж.30.0%13.0%0/0/3
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.Өө өндөр дээдэс таны тухайд Би баталж чадахгүй.0.0%0.0%0/0/0
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Хорин 3 дахь удаагаас. Эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.25.0%10.7%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүлэг л өгч үз.14.3%10.0%0/0/1
10btsee_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
Sida 1 av 27

Metodik

Hur dessa siffror erhölls.

Leverantör: Azure Speech (Microsoft Azure AI Speech batch transcription (mn-MN), accessed through the Eden AI gateway.).

Endpoint https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async. Språk mn. Operating point microsoft mn-MN (via Eden AI). Diarisering none.

Dataset: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 prover, totalt 1844.3s ljud.

Dataset source URLs:

Mått: WER och CER beräknas med en standard Levenshtein-ord/tecken-inriktning, normaliserad för skiftläge och skiljetecken. Noggrannhet = 100 − WER. Hastighetsfaktor = ljudlängd ÷ bearbetningstid (× realtid). Alla förfrågningar är verkliga anrop till Azure Speech Batch API, varken cachade eller simulerade.

Skillnadsmarkering: Resultatkolumnen ställs in mot referenssanningen och färgar varje substitution och insertion röd. Raderingar (ord som saknas i resultatet) visas inte i resultatkolumnen — kolumnen Förväntat innehåller redan hela referenssanningen oförändrad.

Genererad av Azure Speech Benchmark Runner · Azure Speech Batch API v2 · körning Aug 15, 2026, 5:41 AM