మంగోలియన్ స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ లీడర్‌బోర్డ్
Azure SpeechOperating point: microsoft mn-MN (via Eden AI)

Azure Speech — మంగోలియన్ స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ బెంచ్‌మార్క్

Azure Speech Batch API (మెరుగైన ఆపరేటింగ్ పాయింట్, భాష mn) ద్వారా 4 మంగోలియన్ డేటాసెట్‌లు మరియు 265 ఆడియో నమూనాలపై అంచనా వేసిన వాస్తవ ఫలితాలు. కింద ప్రతి సంఖ్య కొలిచినదే — మార్కెటింగ్ కాదు. WER, వేగం మరియు ధర అలాగే, కఠినమైన నిజాయితీతో చూపబడ్డాయి.

భాష:MNస్పీకర్ వేరుచేత:noneనమూనాలు:265నడపు:Aug 15, 2026, 5:41 AMఎండ్‌పాయింట్:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async
06710079.2%
ఖచ్చితత్వం

264/265 నమూనాలు ట్రాన్స్‌క్రైబ్ అయ్యాయి · 100% విజయం

06710020.8%
పద పొరపాటు రేటు

తక్కువ మంచిది · 265 నమూనాలపై

ముఖ్య మెట్రిక్స్
అక్షర పొరపాటు రేటు9.7%
సగటు వేగ గుణకం0.39×రియల్-టైమ్ గుణకారం
మొత్తం వేగ గుణకం0.39×
నమూనాకు సగటు ఆలస్యం17.3s
మొత్తం ప్రాసెస్ చేసిన ఆడియో1844.3s30.7 నిమి

ధర

బ్యాచ్ ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ కోసం Azure Speech జాబితా ధర. లాభాలు లేవు లేదా చర్చించిన రేట్లు లేవు — నిమిషానికి ముడి రేటు.

1000 నిమిషాలకు
$16.7
బ్యాచ్
నిమిషానికి
$0.0167
సమర్థవంతం
1000 నిమికి (ఈ 30.7 నిమి)
$30.80
ఖర్చు
ఓపెన్ సోర్స్?
యాజమాన్య

ధర మూలం: Azure Speech పబ్లిక్ ధరలు. Duudlaga Flow కేవలం సందర్భం కోసం చూపబడింది — ఈ పేజీ Azure Speech ను వేరు చేస్తుంది తద్వారా సంఖ్య మన ఉత్పత్తి ద్వారా పెంచబడదు.

డేటాసెట్ వారీ WER మరియు CER

డేటాసెట్ వారీ పద మరియు అక్షర పొరపాటు రేట్లు. తక్కువ మంచిది — మరియు ఇవి Azure Speech యొక్క వాస్తవ సంఖ్యలు, అవి Common Voice 24 పై బలహీనంగా ఉన్నాయి.

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

డేటాసెట్ సారాంశం

ప్రతి డేటాసెట్ కోసం సముదాయ ఖచ్చితత్వం, వేగం మరియు సమయం.

డేటాసెట్SourceనమూనాలువిజయంWERCERఖచ్చితత్వంవేగంఆడియో (సె)ప్రాసె. (సె)
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 వేగం — నమూనా వారీ

ప్రతి బిందువు ఒక ఆడియో నమూనా. సరైన స్థానం కింద-ఎడమ (తక్కువ పొరపాటు, వేగం). Azure Speech అనేక Common Voice 24 నమూనాలపై అధిక పొరపాటు కలిగి ఉంది.

నమూనా వారీ ఫలితాలు

అనుకున్న కాలమ్‌లో గ్రౌండ్ ట్రూత్ అలాగే చూపబడింది. ఫలితాల కాలమ్ Azure Speech తప్పు చేసిన పదాలను మాత్రమే ఎరుపు రంగులో హైలైట్ చేస్తుంది — స్ట్రైక్‌థ్రూ/మార్పిడి లేదు, కేవలం తప్పులు.

265 వరుసలు
ఎరుపుఫలితంలో తప్పు పదంసాధారణసరైన ట్రాన్స్‌క్రైబ్అనుకున్న కాలమ్ గ్రౌండ్ ట్రూత్‌గా అలాగే చూపబడింది
#ఆడియోనమూనాడేటాసెట్అనుకున్న (గ్రౌండ్ ట్రూత్)Azure Speech ఫలితంWERCERI/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
పేజీ 1 / 27

పద్ధతిశాస్త్రం

ఈ సంఖ్యలు ఎలా వచ్చాయి.

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

ఎండ్‌పాయింట్ https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async. భాష mn. Operating point microsoft mn-MN (via Eden AI). స్పీకర్ వేరుచేత none.

డేటాసెట్‌లు: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 నమూనాలు, మొత్తం 1844.3s ఆడియో.

Dataset source URLs:

మెట్రిక్స్: WER మరియు CER ప్రామాణిక పద/అక్షర లెవెన్‌స్టైన్ అలైన్‌మెంట్‌తో, కేసు మరియు పంక్చుయేషన్‌కు నార్మలైజ్ చేసి లెక్కించబడతాయి. ఖచ్చితత్వం = 100 − WER. వేగ గుణకం = ఆడియో నిడివి ÷ ప్రాసెసింగ్ సమయం (× రియల్-టైమ్). అన్ని అభ్యర్థనలు నిజమైన Azure Speech Batch API కాల్‌లు, క్యాషే లేదా సిమ్యులేటెడ్ కావు.

తేడా హైలైటింగ్: ఫలితాల కాలమ్ గ్రౌండ్ ట్రూత్‌తో అలైన్ అవుతుంది మరియు ప్రతి ప్రత్యామ్నాయం మరియు చొప్పింతను ఎరుపు రంగు చేస్తుంది. తొలగింపులు (ఫలితంలో లేని పదాలు) ఫలితాల కాలమ్‌లో చూపబడవు — అనుకున్న కాలమ్ ఇప్పటికే మొత్తం గ్రౌండ్ ట్రూత్‌ను అలాగే కలిగి ఉంది.

Azure Speech Benchmark Runner ద్వారా రూపొందించబడింది · Azure Speech Batch API v2 · నడిపినది Aug 15, 2026, 5:41 AM