음성 에이전트는 점점 더 음성으로부터의 신뢰할 수 있는 도구 사용(tool use)을 요구하고 있지만, 저명한 도구 호출(tool-calling) 벤치마크들은 여전히 텍스트 기반으로 남아 있습니다. 본 연구에서는 도구 스키마(tool schema)와 정답 라벨(gold labels)을 다시 주석 처리(re-annotating)하지 않고도, 검증된 텍스트 벤치마크를 통제된 오디오 기반 도구 호출 평가로 변환할 수 있는지 연구합니다. 데이터셋에 구애받지 않는(dataset-agnostic) 우리의 프레임워크는 텍스트 음성 변환(text-to-speech), 화자 변이(speaker variation), 그리고 환경 소음(environmental noise)을 사용하여 기존 데이터셋의 주석을 보존하면서 쌍을 이루는 텍스트-오디오 인스턴스를 생성합니다. Confetti와 When2Call의 오디오 변환 버전에 대해 7개의 옴니모달(omni-modal) 모델을 광범위하게 평가한 결과, 우리의 프레임워크는 성능이 모델 및 작업에 따라 크게 달라짐을 보여줍니다. Gemini-3.1-Flash-Live는 가장 높은 Confetti 점수(70.4)를 얻은 반면, GPT-Realtime-1.5는 When2Call에서 가장 좋은 성능(71.9)을 보였습니다. Confetti에서 텍스트-음성 간의 격차(text-to-voice gap)는 Qwen3-Omni의 경우 1.8포인트에서 GPT-Realtime-1.5의 경우 4.8포인트까지 나타납니다. 실패 사례에 대한 표적 분석(targeted analysis)은 성능 저하가 음성 내 인자 값(argument values)에 대한 오해를 가장 자주 반영한다는 것을 보여줍니다. 실제 배포 시나리오를 고려하여, 우리는 텍스트 전용 결과, 모호성 기반의 재구성 스트레스 테스트(ambiguity-based reformulation stress test), 그리고 인간의 선호도에 대해 검증된 참조 없는 LLM-as-judge 프로토콜을 추가로 보고합니다. 특히, 우리는 최소 8B 파라미터를 가진 오픈 소스 Qwen3 판독기(judges)가 폐쇄형(proprietary) 판독기와 80% 이상의 일치도를 보인다는 것을 발견하였으며, 이는 개인정보를 보호하는 평가를 지원합니다. 전반적으로, 우리의 프레임워크는 목적에 맞게 구축된 오디오 코퍼스(audio corpora)를 보완하는, 검증 가능하고 재현 가능한 1단계 진단 도구를 제공합니다.