蒙古语语音转文字排行榜
Dolphin small工作点: dolphin-small (mn-MN, cpu)

Dolphin small — 蒙古语语音转文字基准测试

Dolphin small Batch API(增强工作点,语言 mn)在 4 个蒙古语数据集和 265 个音频样本上的真实结果。下方所有数字均为实测,非营销话术。WER、速度与定价如实呈现,毫不粉饰。

语言:MN说话人分离:none样本:265运行:Aug 24, 2026, 7:21 PM端点:local (dolphin)
06710050.9%
准确率

265/265 个样本已转录 · 100% 成功

06710049.1%
词错误率

越低越好 · 覆盖 265 个样本

核心指标
字符错误率19.2%
平均速度系数1.73×实时倍率
总速度系数1.73×
每样本平均延迟4.1s
已处理音频总量1849.3s30.8 分钟

定价

Dolphin small 批量转写的公开标价。无折扣、无协议价——原始的每分钟费率。

每 1000 分钟
$0
批量
每分钟
$0.0000
有效
每 1000 分钟(本页 30.8 分钟)
$0.00
将花费
开源?
专有

定价来源:Dolphin small 公开定价。Duudlaga Flow 仅供参考——本页单独呈现 Dolphin small,数字不被自家产品注水。

各数据集的 WER 与 CER

各数据集的词错误率与字符错误率。越低越好——这些是 Dolphin small 的真实数字,在 Common Voice 24 上较弱。

Common Voice 24 (MN)
源数据集 →
WER
46.6%
CER
14.8%
Shunya Labs Mongolian Speech
源数据集 →
WER
49.7%
CER
19.2%
Common Voice 20 (MN)
源数据集 →
WER
46.3%
CER
15.6%
Modern Voice
WER
52.2%
CER
24.2%
WERCER

数据集汇总

每个数据集的汇总准确率、速度与耗时。

数据集来源样本成功WERCER准确率速度音频(秒)处理(秒)
Common Voice 24 (MN)Hugging Face →5959/5946.6%14.8%53.4%1.25×330.6s263.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6049.7%19.2%50.3%2.59×645.1s248.8s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5446.3%15.6%53.7%1.41×269.8s191.7s
Modern Voice9292/9252.2%24.2%47.8%1.67×603.8s362.3s

WER 与速度——按样本

每个点为一个音频样本。理想位置在左下角(低误差、高速度)。Dolphin small 在许多 Common Voice 24 样本上误差较高。

逐样本结果

“期望”列原样展示基准真相。结果列仅将 Dolphin small 转错的词标红——无删除线替换,只显示错误。

265 行
红色结果中的错误词普通转写正确“期望”列原样作为基准真相展示
#音频样本数据集期望(基准真相)Dolphin small 结果WERCERI/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?Нада заяасан ажжиргах гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?25.0%6.7%0/1/2
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.Одоо бид өөрсдөө өвжийн эмгэсээ салалахыг хичицгэя.57.1%21.2%0/0/4
4btsee_0004Common 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
5btsee_0005Common 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
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.Аli нашаа ород гээдгэшдээ ор100.0%35.1%0/2/5
7btsee_0007Common 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
8btsee_0008Common 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
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.Танар очингуудаа шөлөл өгч үз.71.4%10.0%0/2/3
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.Ерөөсөө л үйлдвэрээсээ салаугүй явсан юм чинь.28.6%8.3%0/0/2
第 1 / 27 页

方法

这些数字如何得出。

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

端点 local (dolphin). 语言 mn. 工作点 dolphin-small (mn-MN, cpu). 说话人分离 none.

数据集: Common Voice 24 (MN), Shunya Labs Mongolian Speech, Common Voice 20 (MN), Modern Voice — 265 个样本,音频共 1849.3s。

数据集来源链接:

指标: WER 与 CER 通过标准的词/字符莱文斯坦距离对齐计算,并按大小写与标点归一化。准确率 = 100 − WER。速度系数 = 音频时长 ÷ 处理时间(× 实时)。所有请求均为真实的 Dolphin small Batch API 调用,非缓存或模拟。

差异高亮: 结果列与基准真相对齐,将每个替换与插入标红。删除(结果中缺失的词)不在结果列显示——“期望”列已完整保留基准真相原样。

由 Dolphin small Benchmark Runner 生成 · Dolphin small Batch API v2 · 运行 Aug 24, 2026, 7:21 PM