OpenAI는 5월 8일에 GPT-Realtime-Translate를 출시했습니다. 이는 실시간 음성 번역 (live speech translation)을 위해 특별히 제작된 그들의 첫 번째 모델이며, 70개 이상의 입력 언어를 지원합니다. 저는 VoiceFrom에서 실시간 번역 파이프라인을 구축해 왔기에, 제가 자체 시스템과 다른 세 개의 경쟁사(Google Meet, LiveVoice, Palabra)에 사용하는 것과 동일한 평가 하네스 (eval harness)를 통해 이를 실행해 보았습니다. 동일한 소스 오디오, 동일한 점수 산정 방식, 8개의 언어 쌍을 사용했습니다.

점수 산정 방식:
정확도 (Accuracy): GEMBA-MQM v2를 사용했습니다. 이는 단일 점수를 부여하는 대신 특정 번역 오류(유형 + 심각도)를 주석으로 다는 LLM 판사 (LLM judge)입니다. 세그먼트당 10회의 점수 산정 과정을 거쳤으며, 이상치 제거 (outlier removal) 및 역수 가중 평균 (rank-reciprocal weighted aggregation)을 적용했습니다. WMT24에서 1위를 차지했습니다.
지연 시간 (Latency): 자동화된 구어-청각 간격 (Automated Ear-Voice Span)을 측정했습니다. 이는 소스 문구가 발화된 시점과 번역이 재생되기 시작하는 시점 사이의 시간입니다.

분석 결과:

• VoiceFrom Pro가 8개의 언어 쌍 중 6개에서 OpenAI보다 더 정확했습니다.
• OpenAI가 가장 빠른 중앙값 지연 시간 (VoiceFrom의 7.3초 대비 5.4초)을 기록했습니다.
• Google Meet가 전체적으로 가장 빨랐지만, 정확도는 압도적으로 낮았습니다.
• 정확도의 격차가 지연 시간의 격차보다 훨씬 컸습니다.

흥미로운 트레이드오프 (tradeoff):
OpenAI는 빠르지만 더 많은 오류를 범합니다. Google은 가장 빠르지만 번역이 틀리는 경우가 많습니다. 시간이 조금 더 걸리는 플랫폼들이 의미를 정확하게 전달하는 경향이 있습니다.

차트와 오디오 샘플이 포함된 전체 벤치마크: Five platforms, one harness: a head-to-head live translation benchmark

자체 시스템에서 실행해보고 싶다면 평가 하네스 (eval harness)는 오픈 소스로 공개되어 있습니다: VoiceFrom/live-s2st-eval