กระดานจัดอันดับแปลงเสียงเป็นข้อความภาษามองโกเลีย
Moonshine MNOperating point: orgilj/moonshine-mn (Moonshine encoder-decoder) on mps

Moonshine MN — เกณฑ์วัดแปลงเสียงเป็นข้อความภาษามองโกเลีย

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

ภาษา:MNแยกผู้พูด:noneตัวอย่าง:265การทำงาน:Aug 18, 2026, 5:30 PMเอนด์พอยต์:local (transformers)
06710041.2%
ความแม่นยำ

ถอดเสียง 265/265 ตัวอย่าง · สำเร็จ 100%

06710058.8%
อัตราความคลาดเคลื่อนคำ

น้อยกว่ายิ่งดี · บน 265 ตัวอย่าง

เมตริกหลัก
อัตราความคลาดเคลื่อนอักขระ45.2%
ค่าคูณความเร็วเฉลี่ย8.44×ทวีคูณเวลาจริง
ค่าคูณความเร็วรวม8.44×
ความหน่วงเฉลี่ยต่อตัวอย่าง0.8s
เสียงที่ประมวลผลรวม1849.3s30.8 นาที

ราคา

ราคาตั้งของ Moonshine MN สำหรับการถอดความแบบกลุ่ม ไม่มีส่วนลดหรืออัตราต่อรอง — อัตราดิบต่อนาที

ต่อ 1000 นาที
$0
กลุ่ม
ต่อนาที
$0.0000
มีผล
ต่อ 1000 นาที (30.8 นาทีนี้)
$0.00
จะต้นทุน
โอเพนซอร์ส?
กรรมสิทธิ์

แหล่งราคา: ราคาสาธารณะของ Moonshine MN Duudlaga Flow แสดงเพื่อบริบทเท่านั้น — หน้านี้แยก Moonshine MN เพื่อมิให้ตัวเลขถูกเพิ่มโดยผลิตภัณฑ์ของเรา

WER และ CER ตามชุดข้อมูล

อัตราคลาดเคลื่อนคำและอักขระต่อชุดข้อมูล น้อยกว่ายิ่งดี — และนี่คือตัวเลขจริงของ Moonshine MN ซึ่งอ่อนใน Common Voice 24

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
17.3%
CER
11.8%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
94.3%
CER
72.6%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
2.7%
CER
1.8%
Modern Voice
WER
95.4%
CER
74.1%
WERCER

สรุปชุดข้อมูล

ความแม่นยำ ความเร็ว และเวลารวมของแต่ละชุดข้อมูล

ชุดข้อมูลSourceตัวอย่างสำเร็จWERCERความแม่นยำความเร็วเสียง (วิ)ประมวลผล (วิ)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5917.3%11.8%82.7%7.37×330.6s44.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6094.3%72.6%5.7%10.04×645.1s64.2s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/542.7%1.8%97.3%7.33×269.8s36.8s
Modern Voice9292/9295.4%74.1%4.6%8.25×603.8s73.2s

WER เทียบกับความเร็ว — ต่อตัวอย่าง

จุดละตัวอย่างเสียง จุดที่ดีที่สุดอยู่ซ้ายล่าง (คลาดเคลื่อนน้อย เร็ว) Moonshine MN มีคลาดเคลื่อนสูงในหลายตัวอย่าง Common Voice 24

ผลลัพธ์ต่อตัวอย่าง

ความจริงอ้างอิงแสดงตรงตัวในคอลัมน์คาดหวัง คอลัมน์ผลลัพธ์ไฮไลต์เฉพาะคำที่ Moonshine MN ถอดผิดด้วยสีแดง — ไม่มีขีดทับ/สลับ เฉพาะความผิดพลาด

265 แถว
แดงคำผิดในผลลัพธ์ปกติถอดถูกต้องคอลัมน์คาดหวังแสดงตรงตัวเป็นความจริงอ้างอิง
#เสียงตัวอย่างชุดข้อมูลคาดหวัง (ความจริงอ้างอิง)ผลลัพธ์ Moonshine MNWERCERI/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?надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү0.0%0.0%0/0/0
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе0.0%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 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 хурмаст уурлаж болдоггүй бор өвгөнийг хоёр луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ10.0%1.3%0/0/1
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров0.0%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 чадахгүй0.0%0.0%0/0/0
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүс сонирхож эхэлнэ25.0%10.7%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шөл л өгч үз0.0%0.0%0/0/0
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь14.3%6.2%0/0/1
หน้า 1 จาก 27

ระเบียบวิธี

วิธีที่ได้ตัวเลขเหล่านี้

ผู้ให้บริการ: Moonshine MN (Moonshine — an edge-oriented ASR architecture with variable-length audio encoding — trained for Mongolian. 190 MB, the smallest model on the board.). Models with this badge were trained on data that overlaps the benchmark corpora (Mongolian Common Voice — 113 of 173 samples — or the public Shunya Labs corpus). Scores on overlapping corpora are inflated by memorization; judge these models by the per-dataset table on their details page, especially the corpora they were NOT trained on.

เอนด์พอยต์ local (transformers). ภาษา mn. Operating point orgilj/moonshine-mn (Moonshine encoder-decoder) on mps. 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:

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

การไฮไลต์ความแตกต่าง: คอลัมน์ผลลัพธ์จัดเรียงกับความจริงอ้างอิงและระบายสีแดงทุกการแทนที่และการแทรก การลบ (คำที่หายจากผลลัพธ์) ไม่แสดงในคอลัมน์ผลลัพธ์ — คอลัมน์คาดหวังยังถือความจริงอ้างอิงเต็มตามต้นฉบับ

สร้างโดย Moonshine MN Benchmark Runner · Moonshine MN Batch API v2 · ทำงาน Aug 18, 2026, 5:30 PM