AudioLLMs(오디오 거대 언어 모델)는 도메인 설명이나 엔티티(entity) 목록과 같은 텍스트 프롬프트(textual prompts)를 조건으로 음성 인식을 가능하게 합니다. 그러나 이러한 모델들이 실제로 그러한 문맥(context)을 활용하는지, 아니면 사전 학습(pretraining) 과정에서 습득한 파라미터 지식(parametric knowledge)에 의존하는지는 여전히 불분명합니다. 기존의 벤치마크들은 고정된 프롬프팅 조건 하에서 전사(transcription)를 평가하며, 명시적인 문맥 입력을 포함하는 경우가 드물기 때문에 이 질문에 답할 수 없습니다. 우리는 8개의 인도 언어와 23개의 전문 도메인에 걸쳐 555명의 화자가 생성한 56시간 분량의 다국어 자연 음성 벤치마크인 IndicContextEval을 소개합니다. 우리는 메타데이터, 자연어 설명, 영어 및 현지 문자로 된 엔티티 목록, 그리고 잘못된 엔티티를 포함한 적대적 프롬프트(adversarial prompts)를 점진적으로 도입하는 7단계 프롬프팅 프레임워크를 설계했습니다. 5개의 모델을 평가한 결과, 문맥 활용 행동에서 상당한 차이가 있음이 드러났으며, 이는 AudioLLMs에서 문맥적 접지(contextual grounding)에 대한 명시적인 평가가 필요함을 강조합니다.