మంగోలియన్ స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ లీడర్‌బోర్డ్
SeamlessM4T v2Operating point: facebook/seamless-m4t-v2-large (tgt_lang=khk) on mps

SeamlessM4T v2 — మంగోలియన్ స్పీచ్-టు-టెక్స్ట్ బెంచ్‌మార్క్

SeamlessM4T v2 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, 10:12 AMఎండ్‌పాయింట్:local (transformers)
06710076%
ఖచ్చితత్వం

265/265 నమూనాలు ట్రాన్స్‌క్రైబ్ అయ్యాయి · 100% విజయం

06710024%
పద పొరపాటు రేటు

తక్కువ మంచిది · 265 నమూనాలపై

ముఖ్య మెట్రిక్స్
అక్షర పొరపాటు రేటు11.1%
సగటు వేగ గుణకం0.39×రియల్-టైమ్ గుణకారం
మొత్తం వేగ గుణకం0.39×
నమూనాకు సగటు ఆలస్యం26.3s
మొత్తం ప్రాసెస్ చేసిన ఆడియో1849.3s30.8 నిమి

ధర

బ్యాచ్ ట్రాన్స్‌క్రిప్షన్ కోసం SeamlessM4T v2 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: SeamlessM4T v2 పబ్లిక్ ధరలు. Duudlaga Flow కేవలం సందర్భం కోసం చూపబడింది — ఈ పేజీ SeamlessM4T v2 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 SeamlessM4T v2 యొక్క వాస్తవ సంఖ్యలు, అవి Common Voice 24 పై బలహీనంగా ఉన్నాయి.

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
17.6%
CER
6.3%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
22.2%
CER
10.2%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
21.7%
CER
7.9%
Modern Voice
WER
30.9%
CER
16.7%
WERCER

డేటాసెట్ సారాంశం

ప్రతి డేటాసెట్ కోసం సముదాయ ఖచ్చితత్వం, వేగం మరియు సమయం.

డేటాసెట్SourceనమూనాలువిజయంWERCERఖచ్చితత్వంవేగంఆడియో (సె)ప్రాసె. (సె)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5917.6%6.3%82.4%3.59×330.6s92.1s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6022.2%10.2%77.8%0.25×645.1s2569.2s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5421.7%7.9%78.3%0.14×269.8s1897s
Modern Voice9292/9230.9%16.7%69.1%4.26×603.8s141.6s

WER vs వేగం — నమూనా వారీ

ప్రతి బిందువు ఒక ఆడియో నమూనా. సరైన స్థానం కింద-ఎడమ (తక్కువ పొరపాటు, వేగం). SeamlessM4T v2 అనేక Common Voice 24 నమూనాలపై అధిక పొరపాటు కలిగి ఉంది.

నమూనా వారీ ఫలితాలు

అనుకున్న కాలమ్‌లో గ్రౌండ్ ట్రూత్ అలాగే చూపబడింది. ఫలితాల కాలమ్ SeamlessM4T v2 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)SeamlessM4T v2 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 аясан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?8.3%2.7%0/0/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчнөөр эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.14.3%7.7%0/0/1
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.Би бол голдуу хээрээр гэр, хетээр дэр хийж явдаг хүн.10.0%3.9%0/0/1
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурамс уурлаж, болдоггүй бор уг нь хоёр луугаар нэхүүлэхээр явуулжээ.60.0%19.5%1/0/5
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 батлаж чадахгүй.12.5%4.3%0/0/1
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаа эхлээд хүмүүсийг сонирхож эхлэв.25.0%5.4%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.0.0%0.0%0/0/0
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: SeamlessM4T v2 (Meta SeamlessM4T v2 Large speech-to-text run locally, decoding to Halh Mongolian (khk) — 2.3B params covering ~100 source languages.).

ఎండ్‌పాయింట్ local (transformers). భాష mn. Operating point facebook/seamless-m4t-v2-large (tgt_lang=khk) 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 SeamlessM4T v2 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.

SeamlessM4T v2 Benchmark Runner ద్వారా రూపొందించబడింది · SeamlessM4T v2 Batch API v2 · నడిపినది Aug 18, 2026, 10:12 AM