منگولین speech-to-text لیڈر بورڈ
wav2vec2 XLSR-53 MNOperating point: anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-mongolian (CTC) on mps

wav2vec2 XLSR-53 MN — منگولین speech-to-text بینچ مارک

wav2vec2 XLSR-53 MN Batch API (بہتر آپریٹنگ پوائنٹ، زبان mn) کے 4 منگولین ڈیٹاسیٹ اور 265 آڈیو نمونوں پر جانچے گئے حقیقی نتائج۔ نیچے کا ہر عدد ناپا گیا ہے — مارکیٹنگ نہیں۔ WER، رفتار اور قیمت جیسی ہے ویسی ہی، سخت ایمانداری سے دکھائے گئے ہیں۔

زبان:MNاسپیکر علیحدگی:noneنمونے:265چلانا:Aug 18, 2026, 5:41 PMاینڈپوائنٹ:local (transformers)
06710055%
درستگی

265/265 نمونے ٹرانسکرائب · 100% کامیابی

06710045%
لفظ غلطی کی شرح

کم بہتر ہے · 265 نمونوں پر

اہم میٹرکس
حرف غلطی کی شرح16.4%
اوسط رفتار فیکٹر42.32×ریئل ٹائم گنا
کل رفتار فیکٹر42.32×
فی نمونہ اوسط تاخیر0.2s
کل پروسیس شدہ آڈیو1849.3s30.8 منٹ

قیمت

بیچ ٹرانسکرپشن کے لیے wav2vec2 XLSR-53 MN کی فہرستی قیمت۔ کوئی رعایت یا بات چت کی شرح نہیں — فی منٹ خام شرح۔

فی 1000 منٹ
$0
بیچ
فی منٹ
$0.0000
موثر
فی 1000 منٹ (یہ 30.8 منٹ)
$0.00
لاگت
اوپن سورس؟
مالکیتی

قیمت کا ذریعہ: wav2vec2 XLSR-53 MN عوامی قیمتیں۔ Duudlaga Flow صرف سیاق کے لیے دکھایا گیا ہے — یہ صفحہ wav2vec2 XLSR-53 MN کو الگ رکھتا ہے تاکہ عدد ہماری مصنوعات سے پھولا نہ ہو۔

ڈیٹاسیٹ کے حساب سے WER اور CER

ڈیٹاسیٹ کے حساب سے لفظ اور حرف غلطی کی شرحیں۔ کم بہتر ہے — اور یہ wav2vec2 XLSR-53 MN کے حقیقی اعداد ہیں، جو Common Voice 24 پر کمزور ہیں۔

Common Voice 24 (MN)
Source dataset →
WER
37.2%
CER
11.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
Source dataset →
WER
44.6%
CER
15.3%
Common Voice 20 (MN)
Source dataset →
WER
31.7%
CER
9.6%
Modern Voice
WER
58%
CER
24.3%
WERCER

ڈیٹاسیٹ خلاصہ

ہر ڈیٹاسیٹ کی مجموعی درستگی، رفتار اور وقت۔

ڈیٹاسیٹSourceنمونےکامیابیWERCERدرستگیرفتارآڈیو (سیکنڈ)پروسیس (سیکنڈ)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5937.2%11.4%62.8%37.32×330.6s8.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6044.6%15.3%55.4%45.18×645.1s14.3s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5431.7%9.6%68.3%37.72×269.8s7.2s
Modern Voice9292/9258%24.3%42.0%45.1×603.8s13.4s

WER بمقابلہ رفتار — فی نمونہ

ہر نقطہ ایک آڈیو نمونہ ہے۔ بہترین جگہ نیچے بائیں (کم غلطی، تیز) ہے۔ wav2vec2 XLSR-53 MN کئی Common Voice 24 نمونوں پر زیادہ غلطی رکھتا ہے۔

فی نمونہ نتائج

متوقع کالم میں حقیقی حوالہ جیسا ہے ویسی ہی دکھایا گیا ہے۔ نتائج کالم صرف ان الفاظ کو سرخ میں نمایاں کرتا ہے جو wav2vec2 XLSR-53 MN غلط کر گیا — کوئی اسٹرائیک تھرو/تبدیلی نہیں، صرف غلطیاں۔

265 قطاریں
سرخنتیجے میں غلط لفظعامدرست ٹرانسکرائبمتوقع کالم حقیقی حوالہ کے طور پر جیسا ہے دکھایا گیا
#آڈیونمونہڈیٹاسیٹمتوقع (حقیقی حوالہ)wav2vec2 XLSR-53 MN نتیجہWERCERI/D/S
1btsee_0001Common Voice 24 (MN)Гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж байгаагаа хэлье.гэхдээ амьсгал хураахаасаа өмнө танд мэдэж ягаагаа хэлэе25.0%6.9%0/0/2
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 хүү8.3%1.3%0/0/1
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо бид өөрждөө өвчин эмгийдээсээ салахыг хичээцгээ гийдэг57.1%21.2%1/0/3
4btsee_0004Common Voice 24 (MN)Би бол голдуу хээрээр гэр, хэцээр дэр хийж явдаг хүн.би бол голдуу хээрээр гэр хэчээр дэр хийж явдаг хүн10.0%2.0%0/0/1
5btsee_0005Common Voice 24 (MN)Хан хурмаст уурлаж, Болдоггүй Бор өвгөнийг хор луугаараа ниргүүлэхээр явуулжээ.тав хурамжт уулаж болдоггүй бур вгүн хоёр луугаар нэргүүл хэрэгүлжээ90.0%29.9%0/0/9
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа оройдр гээд гэртээ оров28.6%8.1%0/1/1
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө өндөр дээд таны тухайд би баталж чадахгүй12.5%4.3%0/0/1
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав даг удаагаас эхлэх хүмүүсийг сонирхож эхлэв25.0%5.4%0/0/2
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шүлэл өгч үз28.6%6.7%0/1/1
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салуугүй орсон юм чинь42.9%16.7%0/0/3
صفحہ 1 / 27

طریقہ کار

یہ اعداد کیسے حاصل ہوئے۔

فراہم کنندہ: wav2vec2 XLSR-53 MN (wav2vec2 XLSR-53 fine-tuned on Mongolian Common Voice — by download count the most-used Mongolian-specific open ASR model on the Hub. CTC output, so no punctuation or casing.). 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.

اینڈپوائنٹ local (transformers). زبان mn. Operating point anton-l/wav2vec2-large-xlsr-53-mongolian (CTC) on mps. اسپیکر علیحدگی none.

ڈیٹاسیٹ: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 نمونے، کل 1849.3s آڈیو۔

Dataset source URLs:

میٹرکس: WER اور CER معیاری لفظ/حرف لیونشٹائن المنت سے، حروف کے حجم اور اوقاف کے لیے نارملائز کر کے حساب کیے جاتے ہیں۔ درستگی = 100 − WER۔ رفتار فیکٹر = آڈیو دورانیہ ÷ پروسیسنگ وقت (× ریئل ٹائم)۔ تمام درخواستیں حقیقی wav2vec2 XLSR-53 MN Batch API کالز ہیں، کیشڈ یا سمیولیٹڈ نہیں۔

فرق نمایاں کرنا: نتائج کالم حقیقی حوالہ کے ساتھ منتظم ہوتا ہے اور ہر متبادل اور شامل شدہ کو سرخ کرتا ہے۔ حذف شدہ (نتائج سے غائب الفاظ) نتائج کالم میں نہیں دکھائے جاتے — متوقع کالم پہلے ہی پوری حقیقی حوالہ جیسا ہے رکھتا ہے۔

wav2vec2 XLSR-53 MN Benchmark Runner کے ذریعے تیار · wav2vec2 XLSR-53 MN Batch API v2 · چلایا گیا Aug 18, 2026, 5:41 PM