Рейтинг розпізнавання монгольської мови
Azure SpeechРобоча точка: microsoft mn-MN (via Eden AI)

Azure Speech — Бенчмарк розпізнавання монгольської мови

Реальні результати Azure Speech Batch API (покращена робоча точка, мова mn), оцінені на 4 монгольських датасетах і 265 аудіозразках. Усі числа нижче виміряні, а не з маркетингу. WER, швидкість і ціна показані як є, максимально чесно.

Мова:MNДіаризація:noneЗразки:265Запуск:Aug 15, 2026, 5:41 AMЕндпоінт:https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async
06710079.2%
Точність

264/265 зразків розшифровано · 100% успіх

06710020.8%
Коефіцієнт помилок у словах

Чим менше, тим краще · на 265 зразках

Ключові метрики
Коефіцієнт помилок у символах9.7%
Середній коефіцієнт швидкості0.39×кратність реального часу
Загальний коефіцієнт швидкості0.39×
Середня затримка на зразок17.3s
Усього оброблено аудіо1844.3s30.7 хв

Ціна

Прайс-лист Azure Speech для пакетної транскрипції. Без знижок і узгоджених тарифів — базова ціна за хвилину.

За 1000 хвилин
$16.7
пакет
За хвилину
$0.0167
ефективно
За 1000 хв (ці 30.7 хв)
$30.80
обійдеться в
Відкритий вихідний код?
пропрієтарний

Джерело ціни: публічні ціни Azure Speech. Duudlaga Flow показано лише для контексту — ця сторінка ізолює Azure Speech, щоб число не завищувалось за рахунок нашого продукту.

WER і CER за датасетами

Коефіцієнти помилок у словах і символах за датасетами. Чим менше, тим краще — і це реальні числа Azure Speech, слабкі на Common Voice 24.

WER
14.9%
CER
5.6%
Shunya Labs Mongolian Speech
Початковий датасет →
WER
18.4%
CER
8.4%
WER
12.7%
CER
4.9%
Modern Voice
WER
30.9%
CER
16.1%
WERCER

Зведення за датасетами

Сумарна точність, швидкість і час за кожним датасетом.

ДатасетДжерелоЗразкиУспіхWERCERТочністьШвидкістьАудіо (с)Оброб. (с)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5914.9%5.6%85.1%0.28×330.6s1175.5s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6018.4%8.4%81.6%0.57×645.1s1141.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5412.7%4.9%87.3%0.39×269.8s683.3s
Modern Voice9291/9230.9%16.1%69.1%0.34×598.8s1780.6s

WER проти швидкості — за зразками

Кожна точка — один аудіозразок. Ідеальна зона — ліворуч внизу (мало помилок, швидко). Azure Speech дає високий рівень помилок на багатьох зразках Common Voice 24.

Результати за зразками

Еталон показано дослівно у колоні «Очікується». Колона результату підсвічує червоним лише слова, які Azure Speech розпізнав невірно — без закреслень і замін, лише помилки.

265 рядків
червонийневірне слово в результатізвичайнийрозпізнано вірноКолона «Очікується» показана дослівно як еталон
#АудіоЗразокДатасетОчікується (еталон)Результат Azure SpeechWERCERI/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 заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?0.0%0.0%0/0/0
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.0.0%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 хичээл дээр хийж явдаг Хүн.20.0%7.8%0/0/2
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.Хан хурмаст уурлаж болдоггүй бор өвгөнийг 2 луугаараа эргүүлэхээр явж.30.0%13.0%0/0/3
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 баталж чадахгүй.0.0%0.0%0/0/0
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.Хорин 3 дахь удаагаас. Эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.25.0%10.7%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Та нар очингуутаа шүлэг л өгч үз.14.3%10.0%0/0/1
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
Сторінка 1 з 27

Методологія

Як отримано ці числа.

Постачальник: Azure Speech (Microsoft Azure AI Speech batch transcription (mn-MN), accessed through the Eden AI gateway.).

Ендпоінт https://api.edenai.run/v2/audio/speech_to_text_async. Мова mn. Робоча точка microsoft mn-MN (via Eden AI). Діаризація none.

Датасети: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 зразків, усього 1844.3s аудіо.

Посилання на джерела датасетів:

Метрики: WER і CER обчислюються стандартним вирівнюванням Левенштейна за словами/символами з нормалізацією регістру та пунктуації. Точність = 100 − WER. Коефіцієнт швидкості = тривалість аудіо ÷ час обробки (× реальний час). Усі запити — реальні виклики Batch API Azure Speech, не з кешу й не симульовані.

Підсвітка різниць: Колона результату вирівнюється за еталоном і підсвічує червоним кожну заміну та вставку. Видалення (слова, відсутні в результаті) не показуються у колоні результату — колонка «Очікується» вже містить повний еталон як є.

Створено Azure Speech Benchmark Runner · Azure Speech Batch API v2 · запуск Aug 15, 2026, 5:41 AM