Cómo evaluar los agentes de voz en 2025: más allá del agradecimiento maquinal de voz (ASR) y la tasa de error de palabras (WER) para el éxito de la tarea, la barcaza y el ruido de la quimera.
La optimización solo para el agradecimiento maquinal de voz (ASR) y la tasa de error de palabras (WER) es insuficiente para agentes de voz modernos e interactivos. La evaluación robusta debe calibrar el éxito de la tarea de extremo a extremo, el comportamiento y la latencia de inverso, y la quimera bajo el ruido, la […]