మంగోలియన్ స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ లీడర్‌బోర్డ్
MMS-1B-allOperating point: facebook/mms-1b-all (mon CTC adapter) on mps

MMS-1B-all — మంగోలియన్ స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ బెంచ్‌మార్క్

MMS-1B-all 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 18, 2026, 4:48 PMఎండ్‌పాయింట్:local (transformers)
06710058.3%
ఖచ్చితత్వం

265/265 నమూనాలు ట్రాన్స్‌క్రైబ్ అయ్యాయి · 100% విజయం

06710041.7%
పద పొరపాటు రేటు

తక్కువ మంచిది · 265 నమూనాలపై

ముఖ్య మెట్రిక్స్
అక్షర పొరపాటు రేటు12.3%
సగటు వేగ గుణకం19.2×రియల్-టైమ్ గుణకారం
మొత్తం వేగ గుణకం19.2×
నమూనాకు సగటు ఆలస్యం0.4s
మొత్తం ప్రాసెస్ చేసిన ఆడియో1849.3s30.8 నిమి

ధర

బ్యాచ్ ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ కోసం MMS-1B-all జాబితా ధర. లాభాలు లేవు లేదా చర్చించిన రేట్లు లేవు — నిమిషానికి ముడి రేటు.

1000 నిమిషాలకు
$0
బ్యాచ్
నిమిషానికి
$0.0000
సమర్థవంతం
1000 నిమికి (ఈ 30.8 నిమి)
$0.00
ఖర్చు
ఓపెన్ సోర్స్?
యాజమాన్య

ధర మూలం: MMS-1B-all పబ్లిక్ ధరలు. Duudlaga Flow కేవలం సందర్భం కోసం చూపబడింది — ఈ పేజీ MMS-1B-all 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 MMS-1B-all యొక్క వాస్తవ సంఖ్యలు, అవి Common Voice 24 పై బలహీనంగా ఉన్నాయి.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
39.8%
CER
10.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
30.3%
CER
7.2%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
45.2%
CER
12.2%
Modern Voice
WER
48.3%
CER
17%
WERCER

డేటాసెట్ సారాంశం

ప్రతి డేటాసెట్ కోసం సముదాయ ఖచ్చితత్వం, వేగం మరియు సమయం.

డేటాసెట్SourceనమూనాలువిజయంWERCERఖచ్చితత్వంవేగంఆడియో (సె)ప్రాసె. (సె)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5939.8%10.4%60.2%16.59×330.6s19.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6030.3%7.2%69.7%20.44×645.1s31.6s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5445.2%12.2%54.8%17.98×269.8s15s
Modern Voice9292/9248.3%17%51.7%20.25×603.8s29.8s

WER vs వేగం — నమూనా వారీ

ప్రతి బిందువు ఒక ఆడియో నమూనా. సరైన స్థానం కింద-ఎడమ (తక్కువ పొరపాటు, వేగం). MMS-1B-all అనేక Common Voice 24 నమూనాలపై అధిక పొరపాటు కలిగి ఉంది.

నమూనా వారీ ఫలితాలు

అనుకున్న కాలమ్‌లో గ్రౌండ్ ట్రూత్ అలాగే చూపబడింది. ఫలితాల కాలమ్ MMS-1B-all 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)MMS-1B-all ఫలితంWERCERI/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?нада заяасан ад жиргал гэдэг эрдэ гурвахан сарын хугацаатай байсан гэж үү41.7%10.7%0/0/5
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо тэд өөрсдөө өвчин энэгэйгээсээ салахыг чэцгээв42.9%17.3%0/0/3
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 хурамс жуурлаж болдггүй бурөгний хоёр луугаар нэргүүлэхээр явгжээ90.0%22.1%0/1/8
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа ороо дэр гээд гэртээ оров28.6%8.1%0/0/2
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө өндөр дээд таны тухайд би ботолж чадахгүй25.0%8.7%0/0/2
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дах удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв12.5%1.8%0/0/1
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шөлөл өгч үз28.6%3.3%0/1/1
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.эрөөсөө л үйлдвэрээсээ салуагүй явсан юм чинь42.9%10.4%0/0/3
పేజీ 1 / 27

పద్ధతిశాస్త్రం

ఈ సంఖ్యలు ఎలా వచ్చాయి.

ప్రొవైడర్: MMS-1B-all (Meta Massively Multilingual Speech (1B, 1162 languages) with the Mongolian CTC adapter — no punctuation or casing by design.).

ఎండ్‌పాయింట్ local (transformers). భాష mn. Operating point facebook/mms-1b-all (mon CTC adapter) on mps. స్పీకర్ వేరుచేత none.

డేటాసెట్‌లు: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 నమూనాలు, మొత్తం 1849.3s 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 MMS-1B-all 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.

MMS-1B-all Benchmark Runner ద్వారా రూపొందించబడింది · MMS-1B-all Batch API v2 · నడిపినది Aug 18, 2026, 4:48 PM