Introduction du standard PER pour mesurer la précision des moteurs Text-to-Speech

Deepgram a détaillé un cadre d'évaluation fondé sur le taux d'erreur de prononciation (PER, Pronunciation Error Rate) pour les modèles de synthèse vocale (TTS). Destiné à pallier les angles morts des métriques traditionnelles telles que le WER et le MOS, le PER analyse la fidélité au niveau phonétique afin de détecter précisément les erreurs critiques sur les noms de marques, les termes médicaux et les séquences alphanumériques dans les agents vocaux de production.