蒙古语语音转文字排行榜
Moonshine MN工作点: orgilj/moonshine-mn (Moonshine encoder-decoder) on mps

Moonshine MN — 蒙古语语音转文字基准测试

Moonshine MN 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, 5:30 PM端点:local (transformers)
06710041.2%
准确率

265/265 个样本已转录 · 100% 成功

06710058.8%
词错误率

越低越好 · 覆盖 265 个样本

核心指标
字符错误率45.2%
平均速度系数8.44×实时倍率
总速度系数8.44×
每样本平均延迟0.8s
已处理音频总量1849.3s30.8 分钟

定价

Moonshine MN 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:Moonshine MN 公开定价。Duudlaga Flow 仅供参考——本页单独呈现 Moonshine MN,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 Moonshine MN 的真实数字,在 Common Voice 24 上较弱。

Common Voice 24 (MN)
源数据集 →
WER
17.3%
CER
11.8%
Shunya Labs Mongolian Speech
源数据集 →
WER
94.3%
CER
72.6%
Common Voice 20 (MN)
源数据集 →
WER
2.7%
CER
1.8%
Modern Voice
WER
95.4%
CER
74.1%
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 →5959/5917.3%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 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)。Moonshine MN 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 Moonshine MN 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)Moonshine MN 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?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
第 1 / 27 页

方法

这些数字如何得出。

提供商: Moonshine MN (Moonshine — an edge-oriented ASR architecture with variable-length audio encoding — trained for Mongolian. 190 MB, the smallest model on the board.). 带此标记的模型,其训练数据与本基准的语料库存在重叠(蒙古语 Common Voice——173 条样本中的 113 条——或 Shunya Labs 的公开语料库)。在重叠语料上的成绩会因记忆而虚高;请以详情页中按数据集划分的表格来评判这些模型,尤其看它们未曾训练过的语料库。

端点 local (transformers). 语言 mn. 工作点 orgilj/moonshine-mn (Moonshine encoder-decoder) 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 Moonshine MN 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 Moonshine MN Benchmark Runner 生成 · Moonshine MN Batch API v2 · 运行 Aug 18, 2026, 5:30 PM