論文の概要: Full-Duplex-Bench-v3: Benchmarking Tool Use for Full-Duplex Voice Agents Under Real-World Disfluency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.04847v1
- Date: Mon, 06 Apr 2026 16:46:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-07 15:49:19.291489
- Title: Full-Duplex-Bench-v3: Benchmarking Tool Use for Full-Duplex Voice Agents Under Real-World Disfluency
- Title（参考訳）: Full-Duplex-Bench-v3:実世界拡散下でのフルDuplex音声エージェントのベンチマークツール
- Authors: Guan-Ting Lin, Chen Chen, Zhehuai Chen, Hung-yi Lee,
- Abstract要約: FDB-v3 (Full-Duplex-Bench-v3) は、自然言語条件下での音声モデルの評価と多段階ツールの使用のためのベンチマークである。
以前の作業とは異なり、データセットは5つのディスフルカテゴリにアノテートされた実際の人間のオーディオで構成されており、4つのタスクドメインにチェーンされたAPI呼び出しを必要とするシナリオとペアリングされています。
GPT-Realtime、Gemini Live 2.5、Gemini Live 3.1、Grok、Ultravox v0.7、従来のカスケードパイプライン(Whisper$rightarrow$rightarrow$TTS)の6つのモデル構成を精度、レイテンシ、ターンで評価した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 61.68376148916503
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We introduce Full-Duplex-Bench-v3 (FDB-v3), a benchmark for evaluating spoken language models under naturalistic speech conditions and multi-step tool use. Unlike prior work, our dataset consists entirely of real human audio annotated for five disfluency categories, paired with scenarios requiring chained API calls across four task domains. We evaluate six model configurations -- GPT-Realtime, Gemini Live 2.5, Gemini Live 3.1, Grok, Ultravox v0.7, and a traditional Cascaded pipeline (Whisper$\rightarrow$GPT-4o$\rightarrow$TTS) -- across accuracy, latency, and turn-taking dimensions. GPT-Realtime leads on Pass@1 (0.600) and interruption avoidance (13.5\%); Gemini Live 3.1 achieves the fastest latency (4.25~s) but the lowest turn-take rate (78.0\%); and the Cascaded baseline, despite a perfect turn-take rate, incurs the highest latency (10.12~s). Across all systems, self-correction handling and multi-step reasoning under hard scenarios remain the most consistent failure modes.
- Abstract（参考訳）: FDB-v3 (Full-Duplex-Bench-v3) は、自然言語条件下での音声モデルの評価と多段階ツールの使用のためのベンチマークである。
以前の作業とは異なり、データセットは5つのディスフルカテゴリにアノテートされた実際の人間のオーディオで構成されており、4つのタスクドメインにチェーンされたAPI呼び出しを必要とするシナリオとペアリングされています。
GPT-Realtime、Gemini Live 2.5、Gemini Live 3.1、Grok、Ultravox v0.7、および従来のカスケードパイプライン(Whisper$\rightarrow$GPT-4o$\rightarrow$TTS)の6つのモデル構成を精度、レイテンシ、ターンテイクディメンションにわたって評価した。
GPT-RealtimeはPass@1 (0.600) と割り込み回避 (13.5\%)、Gemini Live 3.1は最速のレイテンシ (4.25~s) を達成するが、最も低いターンテイクレート (78.0\%)、そしてカスケードベースラインは完全なターンテイクレートにもかかわらず、最高レイテンシ (10.12~s) を発生させる。
すべてのシステムにおいて、ハードシナリオ下での自己補正処理とマルチステップ推論は、最も一貫性のある障害モードのままである。
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