กระดานจัดอันดับแปลงเสียงเป็นข้อความภาษามองโกเลีย

ElevenLabs Scribe v1Operating point: scribe_v1

ElevenLabs Scribe v1 — เกณฑ์วัดแปลงเสียงเป็นข้อความภาษามองโกเลีย

ผลลัพธ์จริงจาก ElevenLabs Scribe v1 Batch API (จุดทำงานขั้นสูง ภาษา mn) ประเมินบน 4 ชุดข้อมูลภาษามองโกเลียและ 265 ตัวอย่างเสียง ทุกตัวเลขด้านล่างคือการวัดจริง — ไม่ใช่การตลาด WER ความเร็วและราคาแสดงตามความเป็นจริง ซื่อสัตย์อย่างเด็ดขาด

ภาษา:MNแยกผู้พูด:noneตัวอย่าง:265การทำงาน:Aug 19, 2026, 4:48 PMเอนด์พอยต์:https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text

ความแม่นยำ

ถอดเสียง 265/265 ตัวอย่าง · สำเร็จ 100%

อัตราความคลาดเคลื่อนคำ

น้อยกว่ายิ่งดี · บน 265 ตัวอย่าง

เมตริกหลัก

อัตราความคลาดเคลื่อนอักขระ10.8%

ค่าคูณความเร็วเฉลี่ย2.14×ทวีคูณเวลาจริง

ค่าคูณความเร็วรวม2.14×

ความหน่วงเฉลี่ยต่อตัวอย่าง3.3s

เสียงที่ประมวลผลรวม1849.3s30.8 นาที

ราคา

ราคาตั้งของ ElevenLabs Scribe v1 สำหรับการถอดความแบบกลุ่ม ไม่มีส่วนลดหรืออัตราต่อรอง — อัตราดิบต่อนาที

ต่อ 1000 นาที

$6.7

กลุ่ม

ต่อนาที

$0.0067

มีผล

ต่อ 1000 นาที (30.8 นาทีนี้)

$12.39

จะต้นทุน

โอเพนซอร์ส?

✗

กรรมสิทธิ์

แหล่งราคา: ราคาสาธารณะของ ElevenLabs Scribe v1 Duudlaga Flow แสดงเพื่อบริบทเท่านั้น — หน้านี้แยก ElevenLabs Scribe v1 เพื่อมิให้ตัวเลขถูกเพิ่มโดยผลิตภัณฑ์ของเรา

WER และ CER ตามชุดข้อมูล

อัตราคลาดเคลื่อนคำและอักขระต่อชุดข้อมูล น้อยกว่ายิ่งดี — และนี่คือตัวเลขจริงของ ElevenLabs Scribe v1 ซึ่งอ่อนใน Common Voice 24

Common Voice 24 (MN)

Source dataset →

WER

30%

CER

10.9%

Shunya Labs Mongolian Speech

Source dataset →

WER

18.7%

CER

5.9%

Common Voice 20 (MN)

Source dataset →

WER

31.3%

CER

13.1%

Modern Voice

WER

28.3%

CER

12.4%

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	30%	10.9%	70.0%	2.35×	330.6s	140.9s
Shunya Labs Mongolian Speech	Hugging Face →	60	60/60	18.7%	5.9%	81.3%	2.02×	645.1s	319.9s
Common Voice 20 (MN)	Hugging Face →	54	54/54	31.3%	13.1%	68.7%	2.41×	269.8s	111.8s
Modern Voice	—	92	92/92	28.3%	12.4%	71.7%	2.06×	603.8s	293.2s

WER เทียบกับความเร็ว — ต่อตัวอย่าง

จุดละตัวอย่างเสียง จุดที่ดีที่สุดอยู่ซ้ายล่าง (คลาดเคลื่อนน้อย เร็ว) ElevenLabs Scribe v1 มีคลาดเคลื่อนสูงในหลายตัวอย่าง Common Voice 24

ผลลัพธ์ต่อตัวอย่าง

ความจริงอ้างอิงแสดงตรงตัวในคอลัมน์คาดหวัง คอลัมน์ผลลัพธ์ไฮไลต์เฉพาะคำที่ ElevenLabs Scribe v1 ถอดผิดด้วยสีแดง — ไม่มีขีดทับ/สลับ เฉพาะความผิดพลาด

Only errors265 แถว

แดงคำผิดในผลลัพธ์ปกติถอดถูกต้องคอลัมน์คาดหวังแสดงตรงตัวเป็นความจริงอ้างอิง

#	ตัวอย่าง	ชุดข้อมูล	คาดหวัง (ความจริงอ้างอิง)	ผลลัพธ์ ElevenLabs Scribe v1	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?	Надад заяасан аж чиргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?	16.7%	4.0%	0/0/2
3	btsee_0003	Common Voice 24 (MN)	Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.	Одоо бид өөрсдөө өвчийн эмнэлгээсээ салхийг хичээцгээе.	42.9%	11.5%	0/0/3
4	btsee_0004	Common Voice 24 (MN)	Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.	Би бол голдуй хээрээр гэр, хицээр дэр хийж явдаг хүн	20.0%	3.9%	0/0/2
5	btsee_0005	Common Voice 24 (MN)	Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.	Хан хурмаст уулзсан болдоггүй бор өвгөнө хоёр луугаар нэргүүлэхээр явагджээ	60.0%	18.2%	0/0/6
6	btsee_0006	Common Voice 24 (MN)	Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.	Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.	0.0%	0.0%	0/0/0
7	btsee_0007	Common Voice 24 (MN)	Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.	Өө, өндөр дээдс таны тухайд би бодол ч чадахгүй	37.5%	13.0%	1/0/2
8	btsee_0008	Common Voice 24 (MN)	Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.	Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.	0.0%	0.0%	0/0/0
9	btsee_0009	Common Voice 24 (MN)	Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.	Та нар очингуутаа шүлэл өгч үз	28.6%	6.7%	0/1/1
10	btsee_0010	Common Voice 24 (MN)	Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.	Эрүүлсээл үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.	28.6%	20.8%	0/1/1

…หน้า 1 จาก 27

ระเบียบวิธี

วิธีที่ได้ตัวเลขเหล่านี้

ผู้ให้บริการ: ElevenLabs Scribe v1 (ElevenLabs Scribe v1 hosted transcription (language_code=mn).).

เอนด์พอยต์ https://api.elevenlabs.io/v1/speech-to-text. ภาษา mn. Operating point scribe_v1. 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 ElevenLabs Scribe v1 ไม่ใช่แคชหรือจำลอง

การไฮไลต์ความแตกต่าง: คอลัมน์ผลลัพธ์จัดเรียงกับความจริงอ้างอิงและระบายสีแดงทุกการแทนที่และการแทรก การลบ (คำที่หายจากผลลัพธ์) ไม่แสดงในคอลัมน์ผลลัพธ์ — คอลัมน์คาดหวังยังถือความจริงอ้างอิงเต็มตามต้นฉบับ

สร้างโดย ElevenLabs Scribe v1 Benchmark Runner · ElevenLabs Scribe v1 Batch API v2 · ทำงาน Aug 19, 2026, 4:48 PM