蒙古语语音转文字排行榜
MMS-1B-all工作点: facebook/mms-1b-all (mon CTC adapter) on mps

MMS-1B-all — 蒙古语语音转文字基准测试

MMS-1B-all 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 18, 2026, 4:48 PM端点:local (transformers)
06710058.3%
准确率

265/265 个样本已转录 · 100% 成功

06710041.7%
词错误率

越低越好 · 覆盖 265 个样本

核心指标
字符错误率12.3%
平均速度系数19.2×实时倍率
总速度系数19.2×
每样本平均延迟0.4s
已处理音频总量1849.3s30.8 分钟

定价

MMS-1B-all 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:MMS-1B-all 公开定价。Duudlaga Flow 仅供参考——本页单独呈现 MMS-1B-all,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 MMS-1B-all 的真实数字,在 Common Voice 24 上较弱。

Common Voice 24 (MN)
源数据集 →
WER
39.8%
CER
10.4%
Shunya Labs Mongolian Speech
源数据集 →
WER
30.3%
CER
7.2%
Common Voice 20 (MN)
源数据集 →
WER
45.2%
CER
12.2%
Modern Voice
WER
48.3%
CER
17%
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 →5959/5939.8%10.4%60.2%16.59×330.6s19.9s
Shunya Labs Mongolian SpeechHugging Face →6060/6030.3%7.2%69.7%20.44×645.1s31.6s
Common Voice 20 (MN)Hugging Face →5454/5445.2%12.2%54.8%17.98×269.8s15s
Modern Voice9292/9248.3%17%51.7%20.25×603.8s29.8s

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)。MMS-1B-all 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 MMS-1B-all 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)MMS-1B-all 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 хэлье0.0%0.0%0/0/0
2btsee_0002Common Voice 24 (MN)Надад заяасан аз жаргал гэдэг ердөө гуравхан сарын хугацаатай байсан гэж үү?нада заяасан ад жиргал гэдэг эрдэ гурвахан сарын хугацаатай байсан гэж үү41.7%10.7%0/0/5
3btsee_0003Common Voice 24 (MN)Одоо бид өөрсдөө өвчин эмгэгээсээ салахыг хичээцгээе.одоо тэд өөрсдөө өвчин энэгэйгээсээ салахыг чэцгээв42.9%17.3%0/0/3
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 хурамс жуурлаж болдггүй бурөгний хоёр луугаар нэргүүлэхээр явгжээ90.0%22.1%0/1/8
6btsee_0006Common Voice 24 (MN)Алив наашаа ороод ир гээд гэртээ оров.алив наашаа ороо дэр гээд гэртээ оров28.6%8.1%0/0/2
7btsee_0007Common Voice 24 (MN)Өө өндөр дээдэс таны тухайд би баталж чадахгүй.өө өндөр дээд таны тухайд би ботолж чадахгүй25.0%8.7%0/0/2
8btsee_0008Common Voice 24 (MN)Харин гурав дахь удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв.харин гурав дах удаагаас эхлэн хүмүүсийг сонирхож эхлэв12.5%1.8%0/0/1
9btsee_0009Common Voice 24 (MN)Та нар очингуутаа шөл л өгч үз.та нар очингуутаа шөлөл өгч үз28.6%3.3%0/1/1
10btsee_0010Common Voice 24 (MN)Ерөөсөө литр үйлдвэрээсээ салаагүй явсан юм чинь.эрөөсөө л үйлдвэрээсээ салуагүй явсан юм чинь42.9%10.4%0/0/3
第 1 / 27 页

方法

这些数字如何得出。

提供商: MMS-1B-all (Meta Massively Multilingual Speech (1B, 1162 languages) with the Mongolian CTC adapter — no punctuation or casing by design.).

端点 local (transformers). 语言 mn. 工作点 facebook/mms-1b-all (mon CTC adapter) on mps. 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 MMS-1B-all 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 MMS-1B-all Benchmark Runner 生成 · MMS-1B-all Batch API v2 · 运行 Aug 18, 2026, 4:48 PM