กระดานจัดอันดับแปลงเสียงเป็นข้อความภาษามองโกเลีย

Dolphin smallOperating point: dolphin-small (mn-MN, cpu)

Dolphin small — เกณฑ์วัดแปลงเสียงเป็นข้อความภาษามองโกเลีย

ผลลัพธ์จริงจาก Dolphin small Batch API (จุดทำงานขั้นสูง ภาษา mn) ประเมินบน 4 ชุดข้อมูลภาษามองโกเลียและ 265 ตัวอย่างเสียง ทุกตัวเลขด้านล่างคือการวัดจริง — ไม่ใช่การตลาด WER ความเร็วและราคาแสดงตามความเป็นจริง ซื่อสัตย์อย่างเด็ดขาด

ภาษา:MNแยกผู้พูด:noneตัวอย่าง:265การทำงาน:Aug 24, 2026, 7:21 PMเอนด์พอยต์:local (dolphin)

ความแม่นยำ

ถอดเสียง 265/265 ตัวอย่าง · สำเร็จ 100%

อัตราความคลาดเคลื่อนคำ

น้อยกว่ายิ่งดี · บน 265 ตัวอย่าง

เมตริกหลัก

อัตราความคลาดเคลื่อนอักขระ19.2%

ค่าคูณความเร็วเฉลี่ย1.73×ทวีคูณเวลาจริง

ค่าคูณความเร็วรวม1.73×

ความหน่วงเฉลี่ยต่อตัวอย่าง4.1s

เสียงที่ประมวลผลรวม1849.3s30.8 นาที

ราคา

ราคาตั้งของ Dolphin small สำหรับการถอดความแบบกลุ่ม ไม่มีส่วนลดหรืออัตราต่อรอง — อัตราดิบต่อนาที

ต่อ 1000 นาที

กลุ่ม

ต่อนาที

$0.0000

มีผล

ต่อ 1000 นาที (30.8 นาทีนี้)

$0.00

จะต้นทุน

โอเพนซอร์ส?

✓

กรรมสิทธิ์

แหล่งราคา: ราคาสาธารณะของ Dolphin small Duudlaga Flow แสดงเพื่อบริบทเท่านั้น — หน้านี้แยก Dolphin small เพื่อมิให้ตัวเลขถูกเพิ่มโดยผลิตภัณฑ์ของเรา

WER และ CER ตามชุดข้อมูล

อัตราคลาดเคลื่อนคำและอักขระต่อชุดข้อมูล น้อยกว่ายิ่งดี — และนี่คือตัวเลขจริงของ Dolphin small ซึ่งอ่อนใน Common Voice 24

Common Voice 24 (MN)

Source dataset →

WER

46.6%

CER

14.8%

Shunya Labs Mongolian Speech

Source dataset →

WER

49.7%

CER

19.2%

Common Voice 20 (MN)

Source dataset →

WER

46.3%

CER

15.6%

Modern Voice

WER

52.2%

CER

24.2%

WERCER

สรุปชุดข้อมูล

ความแม่นยำ ความเร็ว และเวลารวมของแต่ละชุดข้อมูล

ชุดข้อมูล	Source	ตัวอย่าง	สำเร็จ	WER	CER	ความแม่นยำ	ความเร็ว	เสียง (วิ)	ประมวลผล (วิ)
Common Voice 24 (MN)	Hugging Face →	59	59/59	46.6%	14.8%	53.4%	1.25×	330.6s	263.9s
Shunya Labs Mongolian Speech	Hugging Face →	60	60/60	49.7%	19.2%	50.3%	2.59×	645.1s	248.8s
Common Voice 20 (MN)	Hugging Face →	54	54/54	46.3%	15.6%	53.7%	1.41×	269.8s	191.7s
Modern Voice	—	92	92/92	52.2%	24.2%	47.8%	1.67×	603.8s	362.3s

WER เทียบกับความเร็ว — ต่อตัวอย่าง

จุดละตัวอย่างเสียง จุดที่ดีที่สุดอยู่ซ้ายล่าง (คลาดเคลื่อนน้อย เร็ว) Dolphin small มีคลาดเคลื่อนสูงในหลายตัวอย่าง Common Voice 24

ผลลัพธ์ต่อตัวอย่าง

ความจริงอ้างอิงแสดงตรงตัวในคอลัมน์คาดหวัง คอลัมน์ผลลัพธ์ไฮไลต์เฉพาะคำที่ Dolphin small ถอดผิดด้วยสีแดง — ไม่มีขีดทับ/สลับ เฉพาะความผิดพลาด

Only errors265 แถว

แดงคำผิดในผลลัพธ์ปกติถอดถูกต้องคอลัมน์คาดหวังแสดงตรงตัวเป็นความจริงอ้างอิง

#	ตัวอย่าง	ชุดข้อมูล	คาดหวัง (ความจริงอ้างอิง)	ผลลัพธ์ Dolphin small	WER	CER	I/D/S
1	btsee_0001	Common 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
2	btsee_0002	Common Voice 24 (MN)	Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?	Нада заяасан ажжиргах гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?	25.0%	6.7%	0/1/2
3	btsee_0003	Common Voice 24 (MN)	Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.	Одоо бид өөрсдөө өвжийн эмгэсээ салалахыг хичицгэя.	57.1%	21.2%	0/0/4
4	btsee_0004	Common Voice 24 (MN)	Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.	би бол голдуу хээрээр гэр хэцээр дэр хийж явдаг хүн.	0.0%	0.0%	0/0/0
5	btsee_0005	Common Voice 24 (MN)	Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.	Хан хурмаст урлаж болдогүй боро өгний хоёр луугаар нэргүүлэхээр явжээ.	80.0%	16.9%	0/0/8
6	btsee_0006	Common Voice 24 (MN)	Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.	Аli нашаа ород гээдгэшдээ ор	100.0%	35.1%	0/2/5
7	btsee_0007	Common Voice 24 (MN)	Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.	Өөө өндөр дээд таны тухайд би ботал чадахгүй.	37.5%	10.9%	0/0/3
8	btsee_0008	Common Voice 24 (MN)	Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.	Харин гурав дах удаагааас эхлэв хүмүүсийг сонирхожж эхлэв.	50.0%	7.1%	0/0/4
9	btsee_0009	Common Voice 24 (MN)	Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.	Танар очингуудаа шөлөл өгч үз.	71.4%	10.0%	0/2/3
10	btsee_0010	Common Voice 24 (MN)	Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.	Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаугүй явсан юм чинь.	28.6%	8.3%	0/0/2

…หน้า 1 จาก 27

ระเบียบวิธี

วิธีที่ได้ตัวเลขเหล่านี้

ผู้ให้บริการ: Dolphin small (DataoceanAI/Tsinghua Dolphin ASR run locally — 40 Eastern languages including Mongolian (lang=mn, region=MN).).

เอนด์พอยต์ local (dolphin). ภาษา mn. Operating point dolphin-small (mn-MN, cpu). แยกผู้พูด none.

ชุดข้อมูล: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 ตัวอย่าง เสียงรวม 1849.3s

Dataset source URLs:

Common Voice 24 (MN)https://huggingface.co/datasets/btsee/common-voices-24-mn
Shunya Labs Mongolian Speechhttps://huggingface.co/datasets/shunyalabs/mongolian-speech-dataset
Common Voice 20 (MN)https://huggingface.co/datasets/warmestman/common-voice-20-mn-normalized
Modern Voice—

เมตริก: WER และ CER คำนวณด้วยการจัดเรียง Levenshtein คำ/อักขระมาตรฐาน ปรับตามตัวพิมพ์ใหญ่เล็กและเครื่องหมายวรรคตอน ความแม่นยำ = 100 − WER ค่าคูณความเร็ว = ระยะเสียง ÷ เวลาประมวลผล (× เวลาจริง) ทุกคำขอเป็นการเรียก Batch API จริงของ Dolphin small ไม่ใช่แคชหรือจำลอง

การไฮไลต์ความแตกต่าง: คอลัมน์ผลลัพธ์จัดเรียงกับความจริงอ้างอิงและระบายสีแดงทุกการแทนที่และการแทรก การลบ (คำที่หายจากผลลัพธ์) ไม่แสดงในคอลัมน์ผลลัพธ์ — คอลัมน์คาดหวังยังถือความจริงอ้างอิงเต็มตามต้นฉบับ

สร้างโดย Dolphin small Benchmark Runner · Dolphin small Batch API v2 · ทำงาน Aug 24, 2026, 7:21 PM