أبحاث

نتائج M3 على الاجتماعات العربية والإنجليزية.

سجّل M3، نظام تفريغ الاجتماعات متعدد اللغات داخل MeetriX، أدنى معدل خطأ على مستوى الأحرف في تقييمين منفصلين على اجتماعات عمل حقيقية: 1.62% على اجتماعات عربية متعددة اللهجات و1.83% على اجتماعات إنجليزية، متقدمًا في التقييمين على كل إعداد من الإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام التي قورن بها. وفي التقييمين قيس كل نظام على الصوت نفسه مقابل نصوص مرجعية متحقق منها بشريًا.

أبحاث

  • تاريخ النشر
  • الإصدارالعربية والإنجليزية، سبتمبر 2026
  • إعدادLisan Research

الملخص التنفيذي

سجّل M3 أدنى معدل خطأ على مستوى الأحرف في التقييمين، كلٌّ بلغته: 1.62% على مجموعة التقييم العربية و1.83% على مجموعة التقييم الإنجليزية. ويقارن كل تقييم M3 بستة إعدادات خارجية للتعرف على الكلام على اجتماعات عمل حقيقية: النماذج الستة نفسها، وقد ضُبط كل منها على لغة التقييم.

  • الدقة. سجّل M3 معدل خطأ أدنى من كل إعداد خارجي في مجموعتي التقييم كلتيهما.
  • أدلة من اجتماعات حقيقية. ترافق النتائجَ نصوصٌ مرجعية متحقق منها بشريًا وأمثلةٌ على مستوى المقاطع تغطي المداخلات القصيرة والأسماء والأرقام ومصطلحات الأعمال.
  • النشر. عالج مسار العمل الذي خضع للتقييم ساعة من الصوت المسجل في 45 ثانية على معالج رسومي L4، ويمكنه العمل داخل بنية تحتية يتحكم فيها العميل.

قُيّمت العربية والإنجليزية على مادتين مصدريتين منفصلتين، فيُقرأ كل رقم رئيسي ضمن جدول لغته، لا بوصفه ترتيبًا بين اللغتين.

1.62%معدل الخطأ على مستوى الأحرف بالعربيةاجتماعات عربية حقيقية ونصوص مرجعية متحقق منها بشريًا
1.83%معدل الخطأ على مستوى الأحرف بالإنجليزيةاجتماعات إنجليزية حقيقية ونصوص مرجعية متحقق منها بشريًا
من 28% إلى 83%معدل خطأ أدنى بالعربيةM3 مقابل كل إعداد خارجي
من 42% إلى 77%معدل خطأ أدنى بالإنجليزيةM3 مقابل كل إعداد خارجي
45 ثانيةلكل ساعة من الصوت80 ضعف الزمن الحقيقي على معالج L4
6إعدادات خارجية للتعرف على الكلام مقابل M3النماذج الستة نفسها، مضبوطة على لغة كل تقييم

التقييم العربي

نتائج التقييم العربي: معدل الخطأ على مستوى الأحرف (CER)

ماذا تعني نسبة 1.62% لسجل الاجتماع؟

يكسب سجل الاجتماع الثقة تفصيلًا بعد تفصيل: الرقم في بند الميزانية، والاختصار في التحديث التقني، واسم المورّد، والجواب المكوّن من كلمة واحدة الذي حسم قرارًا. وقد رصد التقييم الذي تستند إليه هذه الصفحة تلك التفاصيل تحديدًا. فقد أحصى كل حرف أخطأ فيه نظام التفريغ أو أسقطه أو اختلقه مقارنة بما تحقق البشر من أنه قيل، عبر اجتماعات عمل حقيقية بعدة لهجات عربية مع مصطلحات إنجليزية داخل العربية. مُقاس. سجّل M3 نسبة 1.62%. وعمليًا، يقابل معدل خطأ على مستوى الأحرف قدره 1.62% نحو 16 تعديلًا على مستوى الأحرف في كل 1,000 حرف من حروف النص المرجعي بعد تطبيق قواعد التطبيع المذكورة. وسجّل أقرب إعداد خارجي، Google Chirp 3، نسبة 2.26%.

وبالنسبة إلى لجنة حكومية أو مجلس إدارة أو فريق مشروع، فإن القراءة العملية تكمن في الأمثلة أدناه: أي الأنظمة احتفظت بـ200 ملف وبالدرجتين 98 و94، وأيها احتفظت بمصطلحي Sprint Planning وVAT بصيغة سيجدها مربع البحث لاحقًا، وأيها كتبت SDK كما هي وأيها كتبتها بحروف عربية، وأيها لم تُنتج شيئًا لتحية تقل مدتها عن ثانية. تلك هي الإخفاقات التي تعيد مدوّن المحضر إلى التسجيل الصوتي، وقد بُني التقييم لرصدها.

يسجّل نظام M3 أدنى معدل خطأ على مستوى الأحرف مقابل ستة إعدادات خارجية للتعرف على الكلام، على الاجتماعات نفسها المتحقق منها بشريًا

الأقل أفضل. معدل الخطأ على مستوى الأحرف (CER) بعد التطبيع المعجمي المحدد.

المصدر الصوتي نفسه، والنص المرجعي نفسه المتحقق منه بشريًا، وقواعد التقييم نفسها لكل مدخل. تقيّم هذه المقارنة التفريغ وحده. تلقت الإعدادات الخارجية المقاطع نفسها المفصولة بحسب المشارك، فلم يُختبر تمييز المتحدثين لديها. بيانات التقييم بتاريخ سبتمبر 2026. انظر فقرة «كيف أُجري التقييم العربي» لقواعد التقييم.

قورن نظام M3 بستة إعدادات خارجية للتعرف على الكلام، على مجموعة تقييم واحدة وبقواعد واحدة. يأتي M3 عند 1.62%، يليه Google Chirp 3 عند 2.26%، ثم Cohere Transcribe Arabic عند 4.93%، وElevenLabs Scribe v1 عند 5.01%، وDeepgram Nova-3 عند 6.09%، وGoogle Latest Long عند 9.01%، وSonix عند 9.8%. ويضيف الجدول الدقة على مستوى الأحرف (100 ناقص معدل الخطأ) والانخفاض النسبي لـ M3 مقابل كل إعداد، من 28% مقابل Google Chirp 3 إلى 83% مقابل Sonix. اقرأ عمود الانخفاض بوصفه الفارق على مجموعة التقييم هذه، لا ترتيبًا للإعدادات الخارجية حسب الجودة.

معدل الخطأ على مستوى الأحرف والدقة على مستوى الأحرف على الاجتماعات العربية لنظام M3 والإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام، مع الانخفاض النسبي لـ M3 مقابل كل إعداد. معدل الخطأ الأقل أفضل. مُقاس على الاجتماعات نفسها المتحقق منها بشريًا؛ قواعد التقييم في فقرة كيف أُجري التقييم العربي.
الترتيبالمدخل المقيَّممعدل الخطأ على مستوى الأحرف (%)، الأقل أفضلالدقة على مستوى الأحرف (%)M3 مقابل هذا المدخل
1M31.6298.38الأساس
2Google Chirp 32.2697.74أقل بـ 28% (0.64 نقطة)
3Cohere Transcribe Arabic4.9395.07أقل بـ 67% (3.31 نقطة)
4ElevenLabs Scribe v15.0194.99أقل بـ 68% (3.39 نقطة)
5Deepgram Nova-36.0993.91أقل بـ 73% (4.47 نقطة)
6Google Latest Long9.0190.99أقل بـ 82% (7.39 نقطة)
7Sonix9.890.2أقل بـ 83% (8.18 نقطة)

النتيجة العملية. لم تقتصر أفضلية M3 على معدل خطأ إجمالي أدنى. فعبر الأمثلة المراجعة، حافظ باتساق أكبر على الأرقام والمداخلات القصيرة وأسماء المنتجات والمصطلحات التقنية الإنجليزية بصيغة تبقى قابلة للقراءة والبحث في سجل الأعمال.

أمثلة عربية: أين يُخفق السجل، مقطعًا مقطعًا

تعرض البطاقات النص المرجعي المتحقق منه بشريًا ومخرجات نظام M3 وكل إعداد خارجي لمقاطع مفردة، منقولة حرفيًا من التقييم. أسماء المتحدثين تسميات افتراضية بديلة عن الأسماء الحقيقية. وتحمل كل بطاقة المقطع الصوتي المصدر: مقتطف من اجتماع داخلي في Lisan، وهو الصوت نفسه الذي فرّغته كل الأنظمة. واختيرت كل بطاقة لأن القارئ الذي لا يعرف العربية يستطيع رؤية الإخفاق فيها: خلية فارغة، أو رقم مفقود، أو مصطلح لاتيني بقي أو ضاع، أو انتقال إلى كتابة أخرى. وحيثما أخطأ M3 نفسه، يقول التعليق ذلك. وبموجب قواعد التقييم لا يُعد الرسم الصوتي للمصطلح الإنجليزي خطأ، فبعض الفروق تؤثر في القابلية للقراءة والبحث لا في معدل الخطأ.

مثال عربي 1المصطلحات الإنجليزية

SDK وrendering وeditor وChrome extension

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

صباح الخير بالنسبة لي امبارح كان معظم الشغل مع تيم العربي الجديد بخصوص الـ SDK (مصطلح محفوظ) اتسكر تقريبا مشكلتين و إلهن علاقة بالـ rendering (مصطلح محفوظ) الـ highlights (مصطلح محفوظ) بالإديتور اللي معمل له الـ Configuration (مصطلح محفوظ) من عندن بصفى مشكلة وحدة طلبنا منهم اجتماع مشان نكمل معهم اليوم ان شاء الله، كمان امبارح صرت اشتغل على موضوع الـ Chrome extension (مصطلح محفوظ) بين كوركتو و Lisan (مصطلح محفوظ) ما كثير يعني خلصت هذا الموضوع، اليوم ان شاء الله بدي كمل مثل ما قلت بخصوص العربي الجديد وكمان الـ Chrome extension مع كوركتو، يعطيكم العافية.

المرجع

صباح الخير، بالنسبة لي امبارح كان معظم الشغل مع تيم العربي الجديد بخصوص الـ SDK اتسكر تقريبا مشكلتين ولهم علاقة بالـ rendering للـ highlights بالـ editor اللي معمل له configuration من عندن بصفى مشكلة وحدة طلبنا منن اجتماع مشان نكمل معن اليوم ان شاء الله كمان امبارح صرت اشتغل على موضوع الـ Chrome extension بين كوركتو و Lisan ما كتير خلصت هذا الموضوع اليوم إن شاء الله بدي كمل متل ما قلت بخصوص العربي الجديد وكمان الـ Chrome extension مع كريكتو يعطيكم العافية

لماذا يهم هذا المثال. اجتماع متابعة يومي مليء بمفردات المطورين. يحتفظ M3 بمصطلحات SDK وrendering وhighlights وconfiguration وChrome extension وLisan بالحروف اللاتينية، وهي الصيغة التي سيجدها البحث في أرشيفك. ويحتفظ بها ElevenLabs Scribe v1 أيضًا مع حشو كثيف. وGoogle Chirp 3 كامل لكنه يكتبها صوتيًا، وهو ما تقبله قواعد التقييم.

مثال عربي 2الحشو والترقيم

Sprint Planning وVAT

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

صباح الخير يعطيكم العافية. امبارح كان في عندنا متابعة باجتماعات الـ Sprint Planning (مصطلح محفوظ) كان في كمان متابعة مع الشي المطلوب من هيئة الزكاة والضرائب بالسعودية موضوع الـ VAT (مصطلح محفوظ) ضريبة القيمة المضافة. كنت عم بتابع بهدول المواضيع يعطيكم العافية.

المرجع

صباح الخير يعطيكم العافية امبارح كان في عنا متابعة باجتماعات السبرنت بلاننج كان في كمان متابعة مع الشي المطلوب من هيئة الزكاة والضرائب بالسعودية موضوع الفات ضريبة القيمة المضافة كان كنت عم بتابع بهدول المواضيع يعطيكم العافية

لماذا يهم هذا المثال. تحديث مشروع يتضمن مصطلحي Sprint Planning وVAT. يحتفظ M3 بالمصطلحين بالحروف اللاتينية ويبقي على الشرح العربي لـ VAT، فيسهل البحث في السجل وقراءته.

مثال عربي 3كلام قصير

تحية منطوقة تقل مدتها عن ثانية

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

كيفكم؟

المرجع

كيفكم؟

لماذا يهم هذا المثال. تحية تقل مدتها عن ثانية. تطابق مخرجات M3 وCohere Transcribe Arabic وSonix وGoogle Chirp 3 النص المرجعي تمامًا. لم يُنتج Deepgram Nova-3 وGoogle Latest Long شيئًا، وهو ما يُحتسب حذفًا، وأنتج ElevenLabs Scribe v1 كلمة إنجليزية لم تُقل.

مثال عربي 4الأرقام والمصطلحات

الملفات وأرقام الجودة والعمل على النماذج

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

صباح الخير امبارح خلصت الملفات كلهم طلعوا جوا تبع TranslateX (مصطلح محفوظ) حوالي 200 (مصطلح محفوظ) file (مصطلح محفوظ) الدقه طلعت يعني بالـ style (مصطلح محفوظ) حوالي 98 (مصطلح محفوظ) يعني بالـ translation (مصطلح محفوظ) كجوده بال 94 (مصطلح محفوظ) هلا هذا بعد طبعا عده تعديلات هلا اليوم بدي ارفع الـ version (مصطلح محفوظ) وكان في كمان شغل على MOE (مصطلح محفوظ) حاولنا نعمل fine tuning (مصطلح محفوظ) هلأ اليوم كمان حأتابع

المرجع

صباح الخير امبارح خلصت الملفات كلهم تبع نجوى تبع TranslateX هلأ هنن حوالي 200 file الدقه طلعت يعني بالـ style حوالي 98 يعني بالـ translation كجوده بال 94 هلأ هذا بعد طبعا عدة تعديلات هلأ اليوم بدي ارفع الـ version وكان في كمان شغل على MOE حاولنا نعمل fine-tuning، هلأ اليوم كمان حتابع بنفس الموضوع

لماذا يهم هذا المثال. ثلاثة أرقام منطوقة: 200 ملف، ودرجة 98 للأسلوب، ودرجة 94 لجودة الترجمة. يحتفظ M3 بالأرقام الثلاثة كلها، إلى جانب TranslateX وversion وMOE وfine tuning. ويحتفظ Cohere Transcribe Arabic وGoogle Chirp 3 أيضًا بالأرقام الثلاثة، بينما تغيّر أنظمة أخرى عدة واحدةً أو أكثر من القيم أو المصطلحات التقنية أو تحذفها. ويحذف M3 اسم نجوى في هذا المقطع.

مثال عربي 5المصطلحات الإنجليزية

SDK وdark theme وweb app وmonitoring

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

صباح الخير، بالنسبة ليوم الخميس الشغل كان مع فضاءات، كان في عندهم مشاكل العلاقة بالـ SDK (مصطلح محفوظ) والـ suggestions (مصطلح محفوظ) اللي عم تطلع، انحل اغلب الاخطاء، صفيان وحدة بدنا نعمل كول عليها اليوم إن شاء الله، كمان بدي اشتغل بالـ بنسخة الـ dark theme (مصطلح محفوظ) بالـ web app (مصطلح محفوظ)، وكمان بدي أعمل monitoring (مصطلح محفوظ) للنسخة الجديدة تبع الـ AI agent (مصطلح محفوظ)، يعطيكم العافية.

المرجع

صباح الخير، بالنسبة إلي يوم الخميس الشغل كان مع فضاءات، كان في عندهم مشاكل العلاقة بالـ SDK والـ suggestions اللي عم تطلع، انحل اغلب الاخطاء، صفيان وحدة بدنا نعمل كول عليها اليوم إن شاء الله، كمان بدي اشتغل بالـ بنسخة الـ dark theme بالـ web app، وكمان بدي أعمل monitoring للنسخة الجديدة تبع الـ AI agents، يعطيكم العافية.

لماذا يهم هذا المثال. مصطلحات منتج متتالية. يحتفظ M3 بمصطلحات SDK وsuggestions وdark theme وweb app وmonitoring وAI agent بالحروف اللاتينية. ويستخدم النص المرجعي صيغة الجمع «AI agents»، بينما يعيد M3 صيغة المفرد «AI agent».

مثال عربي 6اللهجات والمصطلحات

اللهجة السعودية وKubernetes وscaling وpaper

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

صباح الخير كنت أمس أشتغل على موضوع في الـ Kubernetes (مصطلح محفوظ) من ناحية scaling (مصطلح محفوظ) كان في مشكلة بسيطة قاعد أدور لها حل وأيضا قاعد أشوف الموضوع البيبر ويعطيكم العافية

المرجع

صباح الخير كنت أمس أشتغل على موضوع في الـ Kubernetes من ناحية scaling كان في مشكلة بسيطة قاعد أدور لها حل وأيضا قاعد أشوف الموضوع البيبر ويعطيكم العافية

لماذا يهم هذا المثال. تحديث حالة باللهجة السعودية يحتوي على Kubernetes وscaling وpaper. يحتفظ M3 بمصطلحي Kubernetes وscaling بالحروف اللاتينية وينقل التحديث كاملًا. ويحتفظ ElevenLabs Scribe v1 بالمصطلحات الإنجليزية الثلاثة كلها بالحروف اللاتينية، بينما تكتبها أنظمة أخرى عدة صوتيًا أو تحذفها.

كيف تصرّف كل نظام في التقييم العربي

نوعي. إلى جانب معدل الخطأ، دوّن المراجعون كيف تعامل نظام M3 وكل إعداد خارجي للتعرف على الكلام مع المصطلحات الإنجليزية داخل العربية، والمحتوى في بداية المقاطع، وأصوات الحشو ووسوم الأحداث، والترقيم والتكرار. لم تُحسب معدلات إجمالية منفصلة، وتُنشر عبارة المراجعين خلف كل خلية تحت المصفوفة، حتى يمكن التحقق من مستويات قوي ومختلط وضعيف وغير مقيَّم مقارنة بالصياغة.

يستحق Google Chirp 3 التقدير الذي تمنحه إياه المراجعة: تعامل قوي مع المصطلحات التقنية الإنجليزية داخل الكلام العربي، وفقدان منخفض للمحتوى، ومخرجات فارغة أقل بكثير من Google Latest Long. وفي عدد من مقاطع الأمثلة لا يقل اكتمالًا عن M3، ويقتصر الفرق على الكتابة الصوتية بدل الحروف اللاتينية. وحافظ ElevenLabs Scribe v1 على المصطلحات الإنجليزية جيدًا على نحو خاص لكنه أنتج أصوات حشو زائفة متكررة وانتقالًا واحدًا إلى لغة أو كتابة غير متوقعة. وكان Cohere Transcribe Arabic دقيقًا جدًا في العربية الفصحى، بينما رصدت المراجعة حذفًا في المحتوى ومصطلحات غير متسقة وترقيمًا مكررًا وحلقات تكرار. وأظهر Deepgram Nova-3 أخطاء في أسماء المشاركين وحذفًا في بداية المقاطع. وأصاب Google Latest Long في رفض كثير من المقاطع الخالية من الكلام لكنه أغفل عددًا قليلًا من المقاطع التي تحتوي على كلام وحذف المصطلحات الإنجليزية كثيرًا. وأظهر Sonix أخطاء في الأسماء والمصطلحات الإنجليزية وحذفًا في بداية المقاطع وإفراطًا في علامات نهاية الجمل. وأنتج نظام M3 والإعدادات الخارجية الستة كلها نصوصًا مفرّغة عربية عبر اللهجات الممثَّلة في مجموعة التقييم هذه.

سجّل M3 أدنى معدل خطأ على مستوى الأحرف، وبحسب ملاحظات المراجعين حافظ على المحتوى المهم للأعمال والأرقام والمصطلحات بموثوقية أكبر، ولم يُظهر الكثافة نفسها من آثار الحشو والوسوم والترقيم المكرر. ولم يُقيَّم تمييز المتحدثين لدى الإعدادات الخارجية؛ فقد تلقى كل منها صوتًا مفصولًا بحسب المشارك أعدّه مسار الالتقاط في M3، وقُيّم على التفريغ وحده.

يضم التقييم سبعة مدخلات مقيَّمة: نظام M3 وستة إعدادات خارجية للتعرف على الكلام. وتغطي المصفوفة تسعة معايير، بمستوى واحد في كل خلية. يُميَّز عمود M3 بخط العلامة التجارية فقط، ولا تُستخدم ألوان الحالة للتمييز مطلقًا. ويكرر الصف الأخير معدل الخطأ على مستوى الأحرف المُقاس.

سلوك المخرجات الملاحظ بحسب المعيار والنظام، من ملاحظات المراجعين على مجموعة التقييم العربية. تتبع المستويات قاعدة واحدة مستمدة من صياغة التقرير: قوي حيث يذكر المراجعون نتيجة إيجابية، وضعيف حيث يذكرون عيبًا، ومختلط حيث تكون الملاحظة مقيدة أو تقول إن المعيار لم يُقيَّم على حدة أو لم تُعزل مشكلة متكررة، وغير مقيَّم حيث لم يُقيَّم المعيار أصلًا. وعبارة المراجعين خلف كل خلية في الملاحظات أدناه. لم تُحسب معدلات إجمالية منفصلة.
M3Cohere Transcribe ArabicElevenLabs Scribe v1Deepgram Nova-3Google Latest LongGoogle Chirp 3Sonix
العربية الفصحىقويقويقويقويضعيفقويقوي
الإنجليزية داخل العربيةقويضعيفقويمختلطضعيفقويضعيف
حذف النصقويضعيفمختلطضعيفمختلطقويضعيف
علامات الترقيممختلطضعيفمختلطمختلطمختلطمختلطضعيف
التهجئة والمصطلحاتقويضعيفمختلطضعيفضعيفقويضعيف
تكرار الكلماتقويضعيفمختلطمختلطمختلطمختلطمختلط
اللهجاتقويقويقويقويقويقويقوي
تمييز المتحدثينقويغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّم
أصوات الحشو ووسوم الأحداثقويضعيفضعيفمختلطمختلطمختلطمختلط
معدل الخطأ على مستوى الأحرف (CER)، الأقل أفضل1.62%4.93%5.01%6.09%9.01%2.26%9.8%
ملاحظات المراجعين خلف كل خلية
العربية الفصحى
M3 دقيق جدًا. · Cohere Transcribe Arabic دقيق جدًا. · ElevenLabs Scribe v1 دقيق. · Deepgram Nova-3 دقيق. · Google Latest Long أخطاء كثيرة. · Google Chirp 3 دقيق. · Sonix دقيق.
الإنجليزية داخل العربية
M3 حافظ على المصطلحات التقنية والتجارية الإنجليزية باتساق أكبر داخل الكلام العربي. · Cohere Transcribe Arabic حُذفت المصطلحات التقنية والتجارية الإنجليزية أحيانًا أو نُقلت خطأ أو على نحو غير متسق داخل الكلام العربي. · ElevenLabs Scribe v1 حُفظت المصطلحات التقنية الإنجليزية جيدًا على نحو خاص في المخرجات المراجعة. · Deepgram Nova-3 لم يُقيَّم أداء المصطلحات الإنجليزية على حدة؛ أظهرت الأمثلة المراجعة نقلًا غير متسق إلى جانب حذف في بداية المقاطع. · Google Latest Long حُذفت المصطلحات التقنية الإنجليزية كثيرًا. · Google Chirp 3 حُفظت المصطلحات التقنية الإنجليزية بقوة داخل الكلام العربي. · Sonix نُقلت الأسماء والمصطلحات التقنية الإنجليزية خطأ أو حُذفت كثيرًا.
حذف النص
M3 يحافظ على المحتوى المهم للأعمال بموثوقية أكبر ويقلل فقدان الأرقام والمصطلحات وأسماء المؤسسات أو المنتجات المهمة. · Cohere Transcribe Arabic قد يحذف المحتوى المهم للأعمال أو يشوّهه، بما في ذلك الأرقام والمصطلحات التقنية وأسماء المؤسسات أو المنتجات. · ElevenLabs Scribe v1 لم يُحسب معدل حذف منفصل؛ كانت المشكلة النوعية الرئيسية إدراج محتوى شبيه بالحشو لا نمط حذف متكرر في بداية المقاطع. · Deepgram Nova-3 لوحظ فقدان كبير للمحتوى، خصوصًا في بداية المقاطع المصدرية. · Google Latest Long أصاب في رفض كثير من المقاطع الخالية من الكلام، لكنه أغفل عددًا قليلًا من المقاطع التي تحتوي على كلام وحذف أحيانًا مصطلحات إنجليزية أو أرقامًا. · Google Chirp 3 لوحظ فقدان منخفض للمحتوى، مع مخرجات فارغة أقل بكثير من Google Latest Long. · Sonix لوحظ فقدان للمحتوى خصوصًا في بداية المقاطع المصدرية.
علامات الترقيم
M3 لم يُقيَّم على حدة؛ أنتج M3 حدود جمل أوضح، لكن الترقيم لم يُقيَّم بوصفه مقياسًا إجماليًا منفصلًا. · Cohere Transcribe Arabic لوحظت أنماط ترقيم مكررة تقلل القابلية للقراءة في المخرجات المراجعة. · ElevenLabs Scribe v1 لم يُقيَّم على حدة؛ تأثرت القابلية للقراءة بالإدراجات الشبيهة بالحشو أكثر من أي عيب ترقيم متكرر. · Deepgram Nova-3 لم يُقيَّم على حدة؛ لم يُعزل أي عيب ترقيم متكرر في المراجعة النوعية. · Google Latest Long لم يُقيَّم على حدة؛ لم يُعزل أي عيب ترقيم متكرر في المراجعة النوعية. · Google Chirp 3 لم يُقيَّم على حدة؛ لم يُبرَز أي عيب ترقيم متكرر في المراجعة النوعية. · Sonix كانت جودة الترقيم ضعيفة، مع إفراط في علامات نهاية الجمل في المخرجات المراجعة.
التهجئة والمصطلحات
M3 ينتج مصطلحات أعمال أكثر اتساقًا للقراءة والبحث. · Cohere Transcribe Arabic قد تظهر المصطلحات التقنية والتجارية على نحو غير متسق أو بصيغة صوتية. · ElevenLabs Scribe v1 عولجت المصطلحات التقنية الإنجليزية جيدًا، لكن الإدراجات الشبيهة بالحشو قللت نظافة النص عمومًا. · Deepgram Nova-3 نُقلت أسماء المشاركين خطأ كثيرًا. · Google Latest Long أُغفلت المصطلحات التقنية الإنجليزية كثيرًا، وحُذفت بعض الأرقام. · Google Chirp 3 نُقلت المصطلحات التقنية الإنجليزية بموثوقية داخل الكلام العربي. · Sonix كان الأداء ضعيفًا في أسماء المشاركين والمصطلحات التقنية الإنجليزية.
تكرار الكلمات
M3 أظهر مشكلات تكرار أقل بكثير في المخرجات المراجعة. · Cohere Transcribe Arabic لوحظت حلقات تكرار للرموز والعبارات في المخرجات المراجعة. · ElevenLabs Scribe v1 لم يُحسب معدل تكرار منفصل؛ كانت أصوات الحشو الزائفة المتكررة مشكلة الإدراج الأبرز. · Deepgram Nova-3 لم تُعزل أي مشكلة تكرار متكررة في المراجعة النوعية. · Google Latest Long لم تُعزل أي مشكلة تكرار متكررة في المراجعة النوعية. · Google Chirp 3 لم تُعزل أي مشكلة تكرار متكررة في المراجعة النوعية. · Sonix لم تُعزل أي مشكلة تكرار كلمات متكررة؛ كان الترقيم مشكلة القابلية للقراءة الأبرز.
اللهجات
M3 أنتج نصوصًا مفرّغة عربية عبر اللهجات الممثَّلة في مجموعة التقييم هذه. · Cohere Transcribe Arabic أنتج نصوصًا مفرّغة عربية عبر اللهجات الممثَّلة في مجموعة التقييم هذه. · ElevenLabs Scribe v1 أنتج نصوصًا مفرّغة عربية عبر اللهجات الممثَّلة في مجموعة التقييم هذه. · Deepgram Nova-3 أنتج نصوصًا مفرّغة عربية عبر اللهجات الممثَّلة في مجموعة التقييم هذه. · Google Latest Long أنتج نصوصًا مفرّغة عربية عبر اللهجات الممثَّلة في مجموعة التقييم هذه. · Google Chirp 3 أنتج نصوصًا مفرّغة عربية عبر اللهجات الممثَّلة في مجموعة التقييم هذه. · Sonix أنتج نصوصًا مفرّغة عربية عبر اللهجات الممثَّلة في مجموعة التقييم هذه.
تمييز المتحدثين
M3 يستخدم قنوات صوت مرتبطة بالمشاركين ومعلومات المشاركين من المنصة. بقيت نسبة الكلام إلى المتحدثين المقدمة من المنصة مرتبطة طوال الاجتماعات المقيَّمة. · Cohere Transcribe Arabic لم يُقيَّم لدى الإعدادات الخارجية. تلقى كل إعداد مقاطع الصوت نفسها المفصولة بحسب المشارك والمُعدّة بواسطة مسار الالتقاط في M3، وقُيّم على التفريغ وحده. · ElevenLabs Scribe v1 لم يُقيَّم لدى الإعدادات الخارجية. تلقى كل إعداد مقاطع الصوت نفسها المفصولة بحسب المشارك والمُعدّة بواسطة مسار الالتقاط في M3، وقُيّم على التفريغ وحده. · Deepgram Nova-3 لم يُقيَّم لدى الإعدادات الخارجية. تلقى كل إعداد مقاطع الصوت نفسها المفصولة بحسب المشارك والمُعدّة بواسطة مسار الالتقاط في M3، وقُيّم على التفريغ وحده. · Google Latest Long لم يُقيَّم لدى الإعدادات الخارجية. تلقى كل إعداد مقاطع الصوت نفسها المفصولة بحسب المشارك والمُعدّة بواسطة مسار الالتقاط في M3، وقُيّم على التفريغ وحده. · Google Chirp 3 لم يُقيَّم لدى الإعدادات الخارجية. تلقى كل إعداد مقاطع الصوت نفسها المفصولة بحسب المشارك والمُعدّة بواسطة مسار الالتقاط في M3، وقُيّم على التفريغ وحده. · Sonix لم يُقيَّم لدى الإعدادات الخارجية. تلقى كل إعداد مقاطع الصوت نفسها المفصولة بحسب المشارك والمُعدّة بواسطة مسار الالتقاط في M3، وقُيّم على التفريغ وحده.
أصوات الحشو ووسوم الأحداث
M3 لم يُظهر الكثافة نفسها من آثار الحشو أو الوسوم أو الترقيم المكرر في المراجعة. · Cohere Transcribe Arabic لوحظت إدراجات شبيهة بالحشو ووسوم على نمط الأحداث وآثار ترقيم مكرر في المخرجات المراجعة. · ElevenLabs Scribe v1 لوحظت أصوات حشو زائفة متكررة مثل «آآآ»، وانتقل مقطع واحد إلى لغة أو كتابة غير متوقعة. · Deepgram Nova-3 لم يُعزل أي نمط متكرر لكلمات حشو أو وسوم أحداث في المراجعة النوعية. · Google Latest Long عالج كثيرًا من المقاطع الخالية من الكلام على نحو صحيح، لكنه رفض أيضًا عددًا قليلًا من المقاطع التي تحتوي على كلام. · Google Chirp 3 لم يُبرَز أي نمط متكرر لكلمات حشو أو وسوم أحداث في المراجعة النوعية. · Sonix لم يُعزل أي نمط متكرر لوسوم الأحداث؛ كان الإفراط في الترقيم الأثر الأبرز.

التقييم الإنجليزي

نتائج التقييم الإنجليزي: معدل الخطأ على مستوى الأحرف (CER)

يعرض هذا القسم المقارنة الإنجليزية. وهي تستخدم مقياس التقييم العربي نفسه، أي معدل الخطأ على مستوى الأحرف، على مجموعة تقييم إنجليزية منفصلة، فتُقرأ قيمها ضمن مادتها المصدرية لا بوصفها ترتيبًا بين اللغتين.

سجّل M3 نسبة 1.83%. وعمليًا، يقابل معدل خطأ على مستوى الأحرف قدره 1.83% نحو 18 تعديلًا على مستوى الأحرف في كل 1,000 حرف من حروف النص المرجعي بعد تطبيق قواعد التطبيع المذكورة. وسجّل أقرب إعداد خارجي، Google Chirp 3، نسبة 3.18%، بفارق 1.35 نقطة مئوية: معدل خطأ M3 أقل بـ 42% على هذه المجموعة الإنجليزية. ويتراوح الانخفاض النسبي مقابل الإعدادات الخارجية الخمسة الأخرى بين 48% و77%. وهذه مقارنات على مجموعة التقييم هذه، لا ترتيب عام للمزودين.

1.83%معدل خطأ M3 بالإنجليزيةالقيمة الأدنى في الجدول الإنجليزي
98.17%الدقة على مستوى الأحرف بالإنجليزية100 ناقص معدل خطأ M3
من 42% إلى 77%معدل خطأ أدنى بالإنجليزيةM3 مقابل كل إعداد خارجي
7مدخلات مقيَّمةنظام M3 وستة إعدادات خارجية للتعرف على الكلام

على الاجتماعات الإنجليزية أيضًا، يسجّل نظام M3 أدنى معدل خطأ على مستوى الأحرف مقابل الإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام

الأقل أفضل. معدل الخطأ على مستوى الأحرف (CER) بعد تطبيق قواعد التطبيع المذكورة.

المصدر الصوتي نفسه، والنص المرجعي نفسه المتحقق منه بشريًا، وقواعد التقييم نفسها لكل مدخل، مع ضبط كل نظام على الإنجليزية. تقيّم هذه المقارنة التفريغ وحده. وتُشتق الدقة على مستوى الأحرف والانخفاض النسبي لـ M3 من قيم معدل الخطأ الإجمالية. انظر فقرة «كيف أُجري التقييم الإنجليزي» لإعدادات النماذج واللغة.
معدل الخطأ على مستوى الأحرف والدقة على مستوى الأحرف على الاجتماعات الإنجليزية لنظام M3 والإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام، مع الانخفاض النسبي لـ M3 مقابل كل إعداد. معدل الخطأ الأقل أفضل. وتُشتق الدقة والانخفاض النسبي من قيم معدل الخطأ الإجمالية؛ والإعدادات في فقرة كيف أُجري التقييم الإنجليزي.
الترتيبالمدخل المقيَّممعدل الخطأ على مستوى الأحرف (%)، الأقل أفضلالدقة على مستوى الأحرف (%)M3 مقابل هذا المدخل
1M31.8398.17الأساس
2Google Chirp 33.1896.82أقل بـ 42% (1.35 نقطة)
3Cohere Transcribe Arabic3.5496.46أقل بـ 48% (1.71 نقطة)
4Sonix4.2195.79أقل بـ 57% (2.38 نقطة)
5Deepgram Nova-35.5894.42أقل بـ 67% (3.75 نقطة)
6ElevenLabs Scribe v16.4193.59أقل بـ 71% (4.58 نقطة)
7Google Latest Long7.9892.02أقل بـ 77% (6.15 نقطة)

المراجعة النوعية الإنجليزية بحسب المعيار

يطبّق هذا الجدول الإنجليزي الثاني البنية النوعية نفسها المستخدمة للعربية. فهو يفصل التعامل مع المداخلات القصيرة، والحذف، والترقيم، والأسماء والمصطلحات، والتكرار، وتمييز المتحدثين، والإدراجات غير المدعومة، بدل تحويل معدل الخطأ الإجمالي إلى ترتيب ثانٍ من صف واحد. ومصدره مراجعة الأخطاء مقارنةً بالنص المرجعي الإنجليزي؛ ويكرر الصف الأخير معدل الخطأ الإجمالي.

سلوك المخرجات الإنجليزية الملاحظ بحسب المعيار والنظام. تلخّص المستويات النوعية مراجعة الأخطاء مقارنةً بالنص المرجعي الإنجليزي؛ ويكرر الصف الأخير قيم معدل الخطأ الإجمالية المُبلَّغ عنها على حدة. وطريقة التصنيف في الملاحظات أدناه.
M3Cohere Transcribe ArabicElevenLabs Scribe v1Deepgram Nova-3Google Latest LongGoogle Chirp 3Sonix
التفريغ الإنجليزي إجمالًاقويقويضعيفمختلطضعيفقويمختلط
المداخلات القصيرةقويقويمختلطمختلطضعيفمختلطمختلط
حذف النصقويمختلطقويمختلطمختلطقويضعيف
علامات الترقيممختلطمختلطضعيفمختلطمختلطمختلطمختلط
الأسماء والأرقام والمصطلحاتقويقويمختلطضعيفمختلطمختلطضعيف
تكرار الكلماتقويقويضعيفضعيفمختلطمختلطمختلط
تمييز المتحدثينغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّمغير مقيَّم
الحشو والإدراجات غير المدعومةقويقويضعيفمختلطمختلطمختلطمختلط
معدل الخطأ على مستوى الأحرف (CER)، الأقل أفضل1.83%3.54%6.41%5.58%7.98%3.18%4.21%
ملاحظات المراجعين وطريقة التصنيف
التفريغ الإنجليزي إجمالًا
المستوى هو نطاق معدل الخطأ المعروض: «قوي» عند 4% أو أقل، و«مختلط» فوق 4% ودون 6%، و«ضعيف» عند 6% أو أكثر.
المداخلات القصيرة
تضم المراجعة الإنجليزية مقطعين تقل مدة كل منهما عن خمس ثوانٍ. يطابق M3 وCohere Transcribe Arabic النصين المرجعيين كليهما؛ ويُظهر Google Latest Long أوضح فقدان في المقطعين القصيرين، بينما تُظهر الإعدادات الأربعة الأخرى فروقًا طفيفة في النص المفرّغ.
حذف النص
تُظهر المخرجات المراجَعة أدنى تركّز لعمليات الحذف لدى ElevenLabs Scribe v1 وGoogle Chirp 3 وM3؛ ويشكّل Cohere Transcribe Arabic وDeepgram Nova-3 وGoogle Latest Long مجموعة وسطى بنتيجة مقيدة؛ ويُظهر Sonix أشد فقدان للمحتوى تركّزًا. ويُصنَّف ElevenLabs Scribe v1 «قويًا» في معيار الحذف وحده؛ أما إدراجاته فتُصنَّف في صف مستقل.
علامات الترقيم
يُستبعد الترقيم من معدل الخطأ، فيبقى كل مدخل «مختلطًا» ما لم تُظهر المراجعة عيبًا متكررًا. ويُصنَّف ElevenLabs Scribe v1 «ضعيفًا» هنا لأنه أنتج ترقيمًا أكثر بكثير مما في النص المرجعي، وتسلسلات ترقيم مكررة.
الأسماء والأرقام والمصطلحات
تحققت المراجعة من بقاء الأسماء والاختصارات والأرقام ومصطلحات الأعمال، مثل RFP وOSS وIP وMatrix وMVP، ظاهرة في النص. وحقق M3 النتيجة الأكثر اتساقًا؛ ويُظهر Deepgram Nova-3 وSonix أكثر حالات فقدان الأسماء أو المصطلحات تكرارًا.
تكرار الكلمات
لا يُظهر M3 أي تكرار متجاور غير مدعوم، ويُظهر Cohere Transcribe Arabic تكرارًا واحدًا معزولًا. ويتركّز التكرار لدى ElevenLabs Scribe v1 وDeepgram Nova-3؛ ويُظهر Google Latest Long وGoogle Chirp 3 وSonix نمطًا وسطًا بنتيجة مقيدة.
تمييز المتحدثين
لم يُقيَّم تمييز المتحدثين بوصفه مقياس دقة منفصلًا في التقييم الإنجليزي. وأبقى M3 على ربط المشاركين من المنصة بوصفه قدرة في مسار المنتج؛ أما الإعدادات الخارجية فتلقت مقاطع مفصولة بحسب المشارك وقُيّمت على التفريغ وحده. ولذلك جاءت المدخلات كلها «غير مقيَّمة» في هذا الصف.
الحشو والإدراجات غير المدعومة
مخرجات M3 هي الأنظف في المراجعة. ويُظهر ElevenLabs Scribe v1 أوضح نمط متكرر للحشو والإدراج؛ وتُصنَّف المدخلات الأخرى بحسب التركّز النسبي الظاهر في المخرجات المراجَعة.
النطاق
تلخّص الصفوف النوعية مراجعة الأخطاء مقارنةً بالنص المرجعي الإنجليزي، وتتبع قاعدة التصنيف نفسها المعتمدة في المصفوفة العربية: «قوي» لنتيجة إيجابية واضحة، و«ضعيف» لعيب متكرر أو مركّز، و«مختلط» لنتيجة مقيدة، و«غير مقيَّم» حيث لم يُقيَّم المعيار. وهي ليست قياسات إضافية لمعدل الخطأ، ولا تُثبت دلالة إحصائية. ويكرر الصف الأخير وحده قيم معدل الخطأ الإجمالية.

أمثلة إنجليزية: ثلاثة مقاطع مختارة من التقييم

في كل مثال، يظهر مخرج كل نظام إلى جانب النص المرجعي المراجَع بشريًا.

الأمثلة توضيحات نوعية ولا تعيد حساب معدل الخطأ الإنجليزي الإجمالي. وتتوفر نصوص مرجعية متحقق منها بشريًا للمقاطع الثلاثة، فيمكن مقارنة كل مخرج مباشرة بما قيل.

مثال إنجليزي 1مصطلحات ورقم

Core42 وCompass في مداخلة مدتها ثانيتان

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

access to core 42 (مصطلح محفوظ) compass models (مصطلح محفوظ), right?

المرجع

access to core 42 compass models, right?

لماذا يهم هذا المثال. يطابق M3 النص المرجعي تمامًا، فيحتفظ بـ«core 42» و«compass models» وبكلمة «right» في الختام. ويحتفظ Cohere Transcribe Arabic أيضًا بالصياغة نفسها، بينما تغيّر الإعدادات الخمسة الأخرى واحدًا أو أكثر من هذه المصطلحات.

مثال إنجليزي 2معنى الكلمة الواحدة

بين «clear» و«good» أو «great» يتغيّر سجل الاجتماع

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

No, no, everything is clear (مصطلح محفوظ) for now. Thanks.

المرجع

No, no, everything is clear for now. Thanks.

لماذا يهم هذا المثال. في النص المرجعي كلمة «clear»، ويحتفظ بها M3، وكذلك Cohere Transcribe Arabic وElevenLabs Scribe v1 وDeepgram Nova-3. ويكتب Google Chirp 3 مكانها «good»، ويكتب Sonix «great»، ويحوّل Google Latest Long الجواب إلى «Not everything is clear»، فيعكس معناه.

مثال إنجليزي 3الدور واسم المشارك

«note taker» و«Adam» في سؤال قصير

المقطع الصوتي
  • مصطلح محفوظ
  • نص غير مدعوم
  • إدراج حشو
  • لا نص
M3

This is not your note taker (مصطلح محفوظ), Adam (مصطلح محفوظ)?

المرجع

This is not your note taker, Adam?

لماذا يهم هذا المثال. يطابق M3 النص المرجعي تمامًا، فيحتفظ بالنفي وبالدور «note taker» وباسم المشارك «Adam». ويطابقه Cohere Transcribe Arabic أيضًا؛ أما الإعدادات الخمسة الأخرى فتضيف حشوًا أو تحذف كلمة أو تغيّر الدور أو الاسم أو كليهما.

كيف أُجري التقييم الإنجليزي

يستخدم التقييم الإنجليزي اجتماعات عمل حقيقية باللغة الإنجليزية. وتعرض هذه الصفحة مدخلًا واحدًا ضُبط صراحةً على الإنجليزية لنظام M3 ولكل إعداد من الإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام.

  1. المادة المصدرية

    اجتماعات عمل حقيقية باللغة الإنجليزية. واقترن كل مقطع مقيَّم بنص مرجعي إنجليزي تحقق منه مراجع بشري بالاستماع إلى الصوت المصدر.

  2. إعدادات النماذج واللغة

    استخدم مدخل M3 المعروض الإعداد M3 + soxr + 1 s silence مع --language en. وضُبط كل إعداد خارجي أيضًا على الإنجليزية قبل التفريغ: Google Chirp 3، وهو النموذج chirp_3 في Speech-to-Text V2، وGoogle Latest Long، وهو النموذج latest_long في Speech-to-Text V1، وكلاهما مع en-US؛ وElevenLabs Scribe v1 بالنموذج scribe_v1 مع eng؛ وDeepgram Nova-3 بالنموذج nova-3 مع en؛ وCohere Transcribe Arabic، وهو النموذج cohere-transcribe-arabic-07-2026، أحدث نماذج التفريغ لدى Cohere ويغطي العربية والإنجليزية، مع language=en؛ وSonix مع en. وفي التقييم العربي المنفصل، استخدم Cohere Transcribe Arabic الإعداد language=ar بدل الكشف التلقائي عن اللغة.

  3. مدخلات التقييم نفسها

    قُيّم نظام M3 والإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام كلها على المقاطع الصوتية نفسها تمامًا وحدود المقاطع نفسها، مقابل النصوص المرجعية نفسها المتحقق منها بشريًا.

  4. المقياس

    جميع نتائج التقييم الإنجليزي في هذه الصفحة معدلات خطأ على مستوى الأحرف: عمليات الاستبدال والحذف والإدراج على مستوى الأحرف مقسومة على عدد حروف النص المرجعي بعد التطبيع.

  5. التطبيع

    تُهمل علامات الترقيم وحالة الأحرف اللاتينية والمسافات، باستثناء المسافة المفقودة التي تدمج كلمتين، إذ تُحتسب خطأ واحدًا.

  6. الأرقام المشتقة

    الدقة على مستوى الأحرف هي 100 ناقص معدل الخطأ. والانخفاض النسبي لـ M3 مقابل مدخل آخر هو (معدل خطأ ذلك المدخل ناقص معدل خطأ M3) مقسومًا على معدل خطأ ذلك المدخل، مقرّبًا إلى أقرب نسبة مئوية صحيحة.

خريطة الأدلة للتقييم الإنجليزي

الادعاءالحالة
معدل خطأ على مستوى الأحرف 1.83% لـ M3 مقابل 3.18% لـ Google Chirp 3، و3.54% لـ Cohere Transcribe Arabic، و4.21% لـ Sonix، و5.58% لـ Deepgram Nova-3، و6.41% لـ ElevenLabs Scribe v1، و7.98% لـ Google Latest Long.جدول النتائج الإنجليزية الإجمالية؛ معدل الخطأ الأقل أفضل.مُبلَّغ عنه في النتائج.
يستخدم التقييم الإنجليزي اجتماعات عمل حقيقية باللغة الإنجليزية مع نصوص مرجعية متحقق منها بشريًا.تحقق مراجع بشري من كل نص مرجعي مقيَّم بالاستماع إلى الصوت المصدر.تم التحقق منه في عملية التقييم.
ضُبط كل نظام مقيَّم صراحةً على الإنجليزية قبل التفريغ.M3 + soxr + 1 s silence مع en؛ وGoogle Chirp 3 وGoogle Latest Long مع en-US؛ وElevenLabs Scribe v1 مع eng؛ وDeepgram Nova-3 وCohere Transcribe Arabic وSonix مع en.تم التحقق منه في بيانات التشغيل.
قُيّمت المدخلات السبعة كلها على المقاطع الصوتية نفسها تمامًا بقواعد التطبيع نفسها.تُهمل علامات الترقيم وحالة الأحرف اللاتينية والمسافات؛ وتُحتسب المسافة المفقودة التي تدمج كلمتين خطأ واحدًا.مؤكد للتقييم الإنجليزي.
الدقة على مستوى الأحرف لـ M3 هي 98.17%، ومعدل خطئه أقل بـ 42% و48% و57% و67% و71% و77% من الإعدادات الخارجية الستة على التوالي.حساب على قيم معدل الخطأ الإجمالية المُبلَّغ عنها؛ الانخفاضات النسبية مقرّبة إلى نسب مئوية صحيحة.مشتق من القيم المُبلَّغ عنها.
تلخّص المصفوفة الإنجليزية التعامل مع المداخلات القصيرة، وحذف النص، والترقيم، والأسماء والمصطلحات، والتكرار، وتمييز المتحدثين، والإدراجات غير المدعومة، للمدخلات السبعة.مراجعة بحسب المعيار لتحليل الأخطاء مقارنةً بالنص المرجعي. يستخدم صف التفريغ الإجمالي نطاقات معدل الخطأ المعروضة؛ أما الصفوف الأخرى فملخصات نوعية للمراجعة، لا معدلات إجمالية إضافية.مُلاحظ في المراجعة؛ ملاحظات التصنيف تحت المصفوفة.
تعرض ثلاثة مقاطع إنجليزية قصيرة الصوت المصدر ومخرج M3 ومخرجات الإعدادات الخارجية الستة.تتوفر نصوص مرجعية متحقق منها بشريًا للمقاطع الثلاثة.موثّق نوعيًا مقابل النصوص المرجعية المتحقق منها بشريًا.

السرعة، وما يغطيه الرقم

مُتحقَّق منه. يعالج مسار تفريغ الاجتماعات في M3 اجتماعًا مدته ساعة في 45 ثانية على معالج رسومي L4، أي 80 ضعف الزمن الحقيقي. والرقم معالجة دفعية لصوت مسجل، مقيسة على أساس مدة الاجتماع؛ أما التسليم المباشر أثناء انعقاد الاجتماع فيُقاس على حدة. ولمسار إعداد المحاضر يصف الرقم مرحلة التفريغ: الزمن الذي يستغرقه M3 لمعالجة ساعة من الصوت المسجل بعد توفره. ويُحافَظ على هوية المتحدث والطوابع الزمنية وترتيب النص أثناء المعالجة (قدرة في المنتج).

ساعة من صوت الاجتماع في 45 ثانية

80 ضعف الزمن الحقيقي على معالج رسومي L4.

معالجة دفعية لمسار تفريغ الاجتماعات في M3 على معالج رسومي L4، لصوت مسجل.

داخل MeetriX

قدرة في المنتج. يقيّم المعيار التفريغ وحده. وداخل MeetriX، يعمل M3 ضمن مسار أطول: يُلتقط الصوت مع هوية المشارك مرفقة به منذ لحظة الالتقاط؛ وتُعالج فترات الصمت والمداخلات القصيرة وحدود الكلام قبل التفريغ؛ وتُفرَّغ العربية متعددة اللهجات مع كتابة الأسماء والمصطلحات الإنجليزية بصيغتها التجارية المتعارف عليها؛ ويبقى كل مقطع مرتبطًا بمتحدثه ووقته في الاجتماع ومصدره الصوتي؛ وتنتج مرحلة ما بعد الاجتماع الملخص والنقاط الرئيسية والقرارات والخطوات التالية التي تُرسل بالبريد الإلكتروني إلى المشاركين وفق سياسات الوصول والموافقة والاحتفاظ لديك. وفي النشر الذي خضع للتقييم، لم يستدعِ مسار التفريغ أي خدمة تفريغ خارجية، ويمكن لـM3 العمل داخل بنية تحتية يتحكم فيها العميل فتبقى الأصوات والنصوص والملخصات داخل حدود حوكمة بياناتك. وبقيت نسبة الكلام إلى المتحدثين المقدمة من المنصة مرتبطة طوال كل اجتماع مقيَّم في مسار قنوات المشاركين؛ وهذا بيان تغطية، ولا يُبلَّغ عن معدل خطأ منسوب إلى المتحدثين.

ملاحظة

قدرة في المنتج لا معيار قياس. لم تُقيَّم الملخصات والمحاضر والتسليم في هذا التقييم. وتغطي أرقام معدل الخطأ في هذه الصفحة التفريغ وحده.

كيف أُجري التقييم العربي

في التقييم العربي، أُعطي نظام M3 والإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام المادة نفسها وقُيّمت بالقواعد نفسها. وتختصر الخطوات أدناه البروتوكول وقواعد التقييم، ونشاركها قبل أي برنامج تجريبي حتى تُقاس نتيجتك بالطريقة نفسها.

  1. المادة المصدرية

    اجتماعات عمل عربية حقيقية متعددة اللهجات، مع نصوص مرجعية تحقق منها بشر لكل مقطع مقيَّم.

  2. فصل بيانات التقييم

    لم تُستخدم في تدريب M3 الاجتماعات والنصوص المرجعية المتحقق منها بشريًا التي اعتُمدت في هذا التقييم.

  3. الصوت نفسه لكل نظام

    تلقى نظام M3 والإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام الصوت المصدري نفسه، مقسمًا مسبقًا بواسطة مسار الالتقاط في M3 إلى مقاطع مفصولة بحسب المشارك. وقُيّمت الإعدادات الخارجية على التفريغ وحده؛ أما تمييز المتحدثين لديها، وهو الخطوة التي تفصل الصوت بحسب من يتكلم، فلم يُستخدم ولم يُقيَّم. وأُنتج كل رقم للإعدادات المقارنة في هذه الصفحة بتشغيل واجهة المزود البرمجية على صوت التقييم؛ ولم يُؤخذ أي رقم من منشورات المزودين.

  4. مدخلات التقييم نفسها

    خضع نظام M3 والإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام كلها للتقييم باستخدام المقاطع الصوتية نفسها وحدود المقاطع نفسها. وقُيّمت المخرجات كلها مقابل النصوص المرجعية نفسها المتحقق منها بشريًا بقواعد التطبيع وقواعد التقييم نفسها. ولم تُستخدم النصوص المرجعية إلا للتقييم، ولم تُقدَّم إلى أي نظام أثناء التفريغ.

  5. الإعدادات

    Google Chirp 3 هو Google Cloud Speech-to-Text V2 بالنموذج chirp_3 مع ar-XA؛ وGoogle Latest Long هو Google Cloud Speech-to-Text V1 بالنموذج latest_long مع ar-SA؛ وElevenLabs Scribe v1 هو النموذج scribe_v1 مع language_code=ara؛ وCohere Transcribe Arabic هو النموذج cohere-transcribe-arabic-07-2026، أحدث نماذج التفريغ لدى Cohere، وقد ضُبط صراحةً على language=ar في هذا التقييم العربي، وعلى language=en في التقييم الإنجليزي المنفصل؛ وشُغّل Deepgram Nova-3 وSonix، أي Sonix.ai، كما سُميا، من دون سلسلة نموذج إضافية. وشُغّل M3 بوصفه نظام الاجتماعات الكامل مع قنوات صوت مرتبطة بالمشاركين من مسار الالتقاط الخاص به.

  6. سبب استخدام ElevenLabs Scribe v1 في المقارنة

    للتحقق من أن استخدام Scribe v1 لم يُجحف بحق ElevenLabs، أعدنا تشغيل صوت التقييم نفسه باستخدام Scribe v2 في ظروف المدخلات والتقييم نفسها. ولم يحسّن Scribe v2 دقة التفريغ على هذه المادة، وكان أداء Scribe v1 أفضل قليلًا. ولذلك نُبقي على نتيجة Scribe v1 في المقارنة الرئيسية. ويعكس هذا الاختيار النتائج الملاحظة على مجموعة التقييم هذه، ولا ينبغي تفسيره بوصفه ترتيبًا عامًا لإصدارات نماذج ElevenLabs.

  7. المقياس

    معدل الخطأ على مستوى الأحرف = (عمليات الاستبدال + عمليات الحذف + عمليات الإدراج) مقسومًا على عدد حروف النص المرجعي المتحقق منه بشريًا، بعد التطبيع. والدقة على مستوى الأحرف = 100 ناقص معدل الخطأ.

  8. المكافئات

    تُعد الصيغة اللهجية وصيغتها الفصيحة الشيء نفسه ما دام المعنى واحدًا. وتُعد الكلمة الإنجليزية صحيحة سواء كُتبت بالحروف اللاتينية أو صوتيًا بالحروف العربية أو بكلمة عربية مكافئة. وتُقارن الأرقام بالقيمة (15 و١٥ وخمسة عشر الشيء نفسه) وتبقى ضمن المحتوى المقيَّم، وكذلك مصطلحات الأعمال الإنجليزية.

  9. ما يُهمل

    الترقيم كليًا؛ وحالة الأحرف اللاتينية؛ وتُطبَّع أشكال الحروف العربية مثل صور الألف؛ والمسافات، إلا أن المسافة المفقودة التي تدمج كلمتين تُحتسب خطأ واحدًا.

  10. الفروق المتبقية

    يُعد كل حرف مفقود أو مضاف أو مستبدل خطأ. ولا تدخل في معدل الخطأ إلا المقاطع ذات النص المرجعي المتحقق منه. ويُحتسب المخرج الفارغ مقابل نص مرجعي يحتوي على كلام حذفًا؛ ويُحتسب المخرج الإضافي غير المدعوم إدراجًا.

  11. المراجعة النوعية

    سجّل المراجعون لنظام M3 ولكل إعداد خارجي للتعرف على الكلام حذف المحتوى، والأسماء والمصطلحات الإنجليزية، والإدراجات الشبيهة بالحشو، والتغيرات اللغوية غير المتوقعة، والترقيم المكرر، وحلقات التكرار. ولم تُحسب معدلات إجمالية منفصلة.

خريطة الأدلة للتقييم العربي

الادعاءالحالة
معدل خطأ على مستوى الأحرف 1.62% لـ M3 مقابل 2.26% لـ Google Chirp 3، و4.93% لـ Cohere Transcribe Arabic، و5.01% لـ ElevenLabs Scribe v1، و6.09% لـ Deepgram Nova-3، و9.01% لـ Google Latest Long، و9.8% لـ Sonix؛ وانخفاضات نسبية قدرها 28% و67% و68% و73% و82% و83%.مجموعة التقييم نفسها من اجتماعات حقيقية متحقق منها بشريًا، بالنص المرجعي نفسه وقواعد التقييم نفسها.مُقاس.
سلوك نظام M3 وكل إعداد خارجي للتعرف على الكلام كما تلخصه المصفوفة (أخطاء في الأسماء، وحذف في بداية المقاطع، وأصوات شبيهة بالحشو، وانتقال إلى لغة أو كتابة أخرى، ورفض المقاطع الخالية من الكلام، وتعامل قوي مع المصطلحات الإنجليزية، وإفراط في علامات نهاية الجمل).مراجعة نوعية لمجموعة التقييم نفسها.مُلاحظ نوعيًا؛ لم تُحسب معدلات إجمالية منفصلة.
بقيت نسبة الكلام إلى المتحدثين المقدمة من المنصة مرتبطة طوال كل اجتماع مقيَّم.مسار قنوات المشاركين في M3؛ قُيّمت الإعدادات الخارجية على التفريغ وحده.مُقاس لمسار قنوات المشاركين في M3.
معالجة دفعية بـ 80 ضعف الزمن الحقيقي؛ 45 ثانية لكل ساعة من صوت الاجتماع.مسار تفريغ الاجتماعات في M3 لاجتماع مدته ساعة على معالج رسومي L4.مُتحقَّق منه؛ معالجة دفعية لصوت مسجل.
لا استدعاء لخدمة تفريغ خارجية.مسار التفريغ الذي خضع للتقييم.تم التحقق منه في النشر الذي خضع للتقييم.

الحدود

  • مجموعة تقييم واحدة لكل لغة. يأتي كل رقم لمعدل الخطأ على مستوى الأحرف من مجموعة تقييم واحدة من اجتماعات حقيقية متحقق منها بشريًا بلغتها، واحدة عربية وأخرى إنجليزية. وتبيّن كل منهما كيف جاءت المقارنة بين نظام M3 والإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام على تلك المادة، لا معدلًا عامًا لأي منها. اجتماعاتك ومزيج لهجاتك وميكروفوناتك هي المعيار الذي يهم.
  • مجموعتا تقييم منفصلتان بحسب اللغة. نتائج التقييمين العربي والإنجليزي كلها معدلات خطأ على مستوى الأحرف، لكن لكل مجموعة مادتها المصدرية. قارن الأنظمة داخل جدول كل لغة، ولا تقرأ 1.62% و1.83% بوصفهما ترتيبًا بين اللغتين.
  • لقطة زمنية. أُجري التقييم في سبتمبر 2026 بإعدادات خاصة بكل لغة، موصوفة في قسمَي منهجية التقييمين الإنجليزي والعربي. ويحدّث المزودون نماذجهم، فتصف الأرقام الإصدارات المتاحة وقت كل تشغيل.
  • هامش ضيق في الصدارة. في التقييم العربي، الفارق مع Google Chirp 3 هو 0.64 نقطة مئوية، وفي عدد من مقاطع الأمثلة لا يقل Google Chirp 3 اكتمالًا عن M3.
  • نطاق سرعة المعالجة. يصف رقما 45 ثانية لكل ساعة و80 ضعفًا معالجة دفعية لصوت مسجل على إعداد عتادي واحد، هو معالج رسومي L4. ويُقاس زمن الاستجابة المباشر على حدة.
  • الملاحظات النوعية بلا معدلات إجمالية. تتبع مستويات المصفوفة قاعدة واحدة مطبقة على صياغة ملاحظات المراجعين، وتُعرض مع عباراتها حتى يمكن الطعن فيها.
  • المستويات النوعية الإنجليزية ملخصات للمراجعة. لا يستخدم عتبات معدل الخطأ المعروضة إلا صف التفريغ الإجمالي. أما خلايا «قوي» و«مختلط» و«ضعيف» و«غير مقيَّم» الأخرى فتلخّص مراجعة الأخطاء مقارنةً بالنص المرجعي والفروق الملاحظة في النصوص المفرّغة؛ وليست معدلات إجمالية إضافية ولا اختبارات دلالة إحصائية.
  • لم يُقيَّم تمييز المتحدثين لدى الإعدادات الخارجية. تلقى كل إعداد خارجي صوتًا مفصولًا بحسب المشارك أعدّه M3. تعزل المقارنة التفريغ ولا تقول شيئًا عن كيفية نسبة تلك الإعدادات الكلام إلى المتحدثين على صوت مختلط. ونتيجة نسبة الكلام إلى المتحدثين لدى M3 بيان تغطية؛ ولا يُبلَّغ عن معدل خطأ منسوب إلى المتحدثين.
  • M3 ليس خاليًا من الأخطاء. تعرض الأمثلة العربية الاسم الأول المنطوق محذوفًا، وصيغة المفرد حيث يرد الجمع في النص المرجعي، وكلمات مضافة لا ترد فيه.

التقرير الأصلي منشور على lisan.com. استشهد بتلك الصفحة.

للاستشهاد بهذه الصفحة

Lisan Research (2026). M3: multilingual meeting transcription, measured on real meetings. Arabic and English, September 2026. Lisan, published 5 October 2026. https://lisan.com/company/research/m3/
BibTeX
@techreport{lisan2026m3,
  author = {Lisan Research},
  title = {M3: multilingual meeting transcription, measured on real meetings},
  institution = {Lisan},
  type = {Evaluation report},
  year = {2026},
  month = {October},
  note = {Arabic and English, September 2026. Published 5 October 2026},
  url = {https://lisan.com/company/research/m3/},
}

شغّل M3 على اجتماعاتك أنت

يشغّل البرنامج التجريبي M3 على عينة من اجتماعاتك مقابل نص مرجعي متحقق منه بشريًا، مع مشاركة قواعد التقييم قبل التشغيل، فتُقاس نتيجتك بالطريقة نفسها التي قيس بها هذا التقرير. أو ابدأ مجانًا وأحضره إلى اجتماعك التالي.

أسئلة شائعة

ماذا يعني معدل خطأ على مستوى الأحرف قدره 1.62% عمليًا؟

عمليًا، يقابل معدل خطأ على مستوى الأحرف قدره 1.62% نحو 16 تعديلًا على مستوى الأحرف في كل 1,000 من حروف النص المرجعي بعد تطبيق قواعد التطبيع المذكورة (تُعد الصيغ اللهجية والفصيحة، والإنجليزية اللاتينية والصوتية، وصيغ الأرقام الشيء نفسه). وقد قيس على اجتماعات عمل عربية حقيقية متعددة اللهجات مع نصوص مرجعية متحقق منها بشريًا، على المادة نفسها التي خضعت لها الإعدادات الخارجية الستة للتعرف على الكلام. وهو نتيجة على مجموعة تقييم واحدة، لا ضمان لكل قاعة.

هل هذا هو رقم معدل الخطأ في الكلمات الذي كان منشورًا على هذا الموقع؟

لا. لم يعد ذلك الرقم معتمدًا. يبلّغ هذا التقييم عن معدل الخطأ على مستوى الأحرف لنظام M3 مقابل ستة إعدادات خارجية للتعرف على الكلام مذكورة بأسمائها، بقواعد تقييم منشورة، ويحل محل كل رقم دقة سابق لـ MeetriX على هذا الموقع.

هل تحقق طرف مستقل من التقييم؟

لا. أجرته Lisan Research. ويُنشر البروتوكول وقواعد التقييم والأمثلة وخريطة الأدلة حتى يمكن إعادة التقييم، والبرنامج التجريبي على اجتماعاتك هو الطريقة للتحقق منه على مادتك.

هل يرسل MeetriX صوتنا إلى واجهة برمجية سحابية للتعرف على الكلام؟

في النشر الذي خضع للتقييم لم يستدعِ مسار التفريغ أي خدمة تفريغ خارجية (تم التحقق منه في النشر الذي خضع للتقييم). وبوصفه قدرة في المنتج، يمكن لـM3 العمل داخل بنية تحتية يتحكم فيها العميل فتبقى الأصوات والنصوص والملخصات داخل حدود حوكمة بياناتك؛ وخيارات النشر في صفحة الأمان (بالإنجليزية).

ماذا تقيس نتيجة 1.83% في التقييم الإنجليزي؟

هي معدل الخطأ على مستوى الأحرف لنظام M3 على مجموعة التقييم الإنجليزية، وهو مقياس النتيجة العربية نفسه. وعمليًا، يقابل معدل خطأ قدره 1.83% نحو 18 تعديلًا على مستوى الأحرف في كل 1,000 حرف من حروف النص المرجعي بعد تطبيق قواعد التطبيع المذكورة. وشُغّل كل نظام مقيَّم على المقاطع الصوتية نفسها تمامًا مع ضبط اللغة صراحةً على الإنجليزية، مقابل نصوص مرجعية تحقق منها مراجع بشري بالاستماع إلى الصوت. وتُهمل علامات الترقيم وحالة الأحرف اللاتينية والمسافات، إلا أن المسافة المفقودة التي تدمج كلمتين تُحتسب خطأ واحدًا.

هل يمكن مقارنة نتيجتي العربية والإنجليزية مباشرة؟

لا. كلاهما معدل خطأ على مستوى الأحرف، لكنهما يأتيان من مجموعتي تقييم منفصلتين بحسب اللغة. قارن الأنظمة داخل جدول كل لغة، ولا تقرأ 1.62% و1.83% بوصفهما ترتيبًا بين اللغتين.

كيف نشغّل برنامجًا تجريبيًا؟

احجز برنامجًا تجريبيًا أو راسل support@lisan.com. نتفق على عينة من اجتماعاتك، ونعدّ نصًا مرجعيًا متحقق منه بشريًا، ونشاركك قواعد التقييم قبل التشغيل، ونبلّغ عن النتيجة بالطريقة نفسها التي تعرضها هذه الصفحة.