Top 7 Methoden für Audio-Sentiment-Analyse

Da die Anzahl der Verbraucher zunimmt und sich die Daten der Nutzer täglich ansammeln, ist eine Datenexplosion keine Überraschung. Unternehmen nutzen Datenerfassung und Analysen, um den Umsatz, die Kundeneinblicke oder den Ruf der Marke zu verbessern. Obwohl Sprachdaten das direkteste Feedback sind, das Unternehmen von Kunden erhalten, vernachlässigen sie dessen Bedeutung oft.

Um besser zu verstehen, wie Kunden Produkte und Dienstleistungen bewerten, erfahren Sie, wie Sie die Stimmung in Audiodateien analysieren und die Top-7-Methoden, die Unternehmen implementieren können:

Was ist Audio-Sentiment-Analyse?

Traditionelle Sentiment-Analyse-Methoden stützen sich hauptsächlich auf geschriebene Texte wie Bewertungen, Feedback, Umfragen usw. Da die menschliche Sprache jedoch komplex ist, werden Nuancen wie Ironie, Sarkasmus oder Absichten im geschriebenen Inhalt nicht immer leicht verstanden.

Der akustische Ton in Audiodateien enthält reichhaltigere Informationen und gibt bessere Einblicke in die Gefühle.¹ Sentiment-Informationen können aus verschiedenen Sprachmerkmalen gewonnen werden, wie z. B.²

• Pitch
• Lautstärke
• Stimmfarbe
• andere frequenzbezogene Messgrößen

Daher können Emotionen besser erkannt werden, indem Sprachton und Textanalyse kombiniert werden, als wenn nur schriftliches Feedback berücksichtigt wird.

In den letzten Jahren haben Unternehmen begonnen, Audio-Sentiment-Analyse-Methoden zu implementieren, um die Gefühle ihrer Kunden besser zu verstehen und ihnen ein besseres Erlebnis zu bieten.

Um voreilige Investitionen in die Audio-Sentiment-Analyse zu vermeiden, haben wir diesen Artikel so kuratiert, dass sich Anwender und Entwickler mit der Technologie, ihrer Funktionsweise und den Methoden zur Umsetzung vertraut machen können.

Wie funktioniert Audio-Sentiment-Analyse?

Abbildung 1. Eine vereinfachte Gegenüberstellung von geschriebenen Inhalten und multimodaler (Text + Audio) Sentiment-Analyse

Quelle: CM-BERT: Cross-Modal BERT for Text-Audio Sentiment Analysis.³

Die Schritte der Audio-Sentiment-Analyse sind:

1. Audio sammeln

Audio sammeln

Beginnen Sie mit dem Sammeln von Audio. Sie können Live-Aufnahmen, vorab aufgezeichnete Dateien oder Audio von Online-Plattformen verwenden.

Sicherstellen der Qualität

Klares Audio ist unerlässlich. Versuchen Sie, Hintergrundgeräusche zu reduzieren und den Klang scharf zu halten. Stellen Sie auch sicher, dass Ihre Daten vielfältig sind; verschiedene Stimmen, Töne und Emotionen helfen Ihrem Modell, besser zu lernen.

Vorverarbeitung

Sobald es gesammelt ist, reinigen Sie das Audio. Dazu gehören das Entfernen von Rauschen, das Anpassen der Lautstärke und das Beschneiden von Stille. Diese Schritte bereiten das Audio für die nächsten Phasen vor.

2. Transkribieren in Text

Konvertieren von Audio in Text

Verwenden Sie Spracherkennungstools wie OpenAI’s Whisper, um gesprochene Wörter in Text umzuwandeln. Dieser Schritt ist für die meisten textbasierten Sentiment-Analyse-Modelle erforderlich.⁴

Bereinigen des Textes

Der transkribierte Text muss möglicherweise formatiert werden. Sie können zusätzliche Satzzeichen entfernen, alle Wörter kleinschreiben oder Sonderzeichen bereinigen.

3. Das Modell auswählen

Wählen Sie ein Modell, das gut mit Audio und Text funktioniert. Einige Modelle sind bereits auf emotionale oder gesprochene Sprache trainiert. Wählen Sie eines mit guter Genauigkeit und Flexibilität.

4. Ergebnisse interpretieren und nutzen

Verstehen der Ergebnisse

Nutzen Sie die Daten, um zu lernen, wie sich Menschen fühlen. Dies ist in Bereichen wie Kundenservice, Marketing und öffentlichem Feedback nützlich.

Visualisierung der Ergebnisse

Zeigen Sie die Sentiment-Scores in Diagrammen, Tabellen oder Dashboards an. Dies hilft den Menschen, den emotionalen Ton des Audios schnell zu erkennen.

7 Methoden zur Durchführung einer Audio-Sentiment-Analyse

Es gibt drei Hauptmethoden zur Durchführung einer Audio-Sentiment-Analyse.

1- Automatische Spracherkennung (ASR)

Abbildung 2. Ein Beispiel dafür, wie ASR funktioniert

Quelle: Sentiment extraction from natural audio streams⁵

Prozess: ASR transkribiert gesprochene Sätze mithilfe der Spracherkennung in Text. Der transkribierte Text wird dann mit Techniken der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) auf Sentiment analysiert.

Beispiel: In Call-Centern kann ASR Kundengespräche transkribieren, sodass Sentiment-Analyse-Modelle die Gesamtstimmung der Interaktion bestimmen können.

2- WaveNet (Analyse von Roh-Audio-Wellenformen)

Prozess: WaveNet analysiert Roh-Audio-Wellenformen direkt, um Audio-Features mithilfe von tiefen neuronalen Netzen zu extrahieren. Diese Methode erfordert keine Audio-Transkription und kann detaillierte Informationen im Audiosignal erfassen. Es ist eine probabilistische Methode, die mit einem multimodalen (Text+Audio) Datensatz state-of-the-art-Ergebnisse liefert.

Beispiel: WaveNet kann verschiedene Emotionen aus dem Ton und der Tonhöhe des Audios erkennen und eine gute Darstellung des emotionalen Zustands des Sprechers bieten.

3- Crossmodal bidirectional encoder representations from transformers (CM-BERT)

Abbildung 3. Die Architektur des CM-BERT-Netzwerks

Quelle: CM-BERT: Cross-Modal BERT for Text-Audio Sentiment Analysis.⁶

Prozess: Der CM-BERT-Ansatz basiert auf der Interaktion zwischen Text und Audio und passt dynamisch das Gewicht der Wörter an, indem er die Informationen aus verschiedenen Modalitäten vergleicht. Es verwendet Machine-Learning-Modelle, um sowohl das Audiosignal als auch seine Transkription zu analysieren und die Stärken beider Modalitäten zu nutzen.

Beispiel: In einem Projekt zur Analyse von Audioaufnahmen aus Podcasts kann CM-BERT Einblicke in das Sentiment geben, das sowohl in den gesprochenen Worten als auch in den Audio-Features ausgedrückt wird.

4- Mel-Frequency cepstral coefficients (MFCCs)

Prozess: MFCCs werden verwendet, um das kurzfristige Leistungsspektrum von Schall darzustellen. Sie werden aus Audioaufnahmen extrahiert und als Merkmale für Sentiment-Analyse-Modelle verwendet.

Beispiel: Durch die Analyse von MFCCs können Machine-Learning-Modelle verschiedene emotionale Zustände in Audiodateien erkennen, wie z. B. Glück, Traurigkeit oder Wut.

5- Prosodic features analysis

Prozess: Diese Methode analysiert prosodische Merkmale wie Intonation, Betonung und Rhythmus in der Sprache. Diese Merkmale sind entscheidend für das Verständnis des emotionalen Tons in Audioaufnahmen.

Beispiel: Die Analyse prosodischer Merkmale kann in Kundenservice-Interaktionen eingesetzt werden, um Stress oder Frustration in der Stimme eines Kunden zu identifizieren, was zur Verbesserung der Benutzeroberfläche und der Antwortstrategien beiträgt.

6- Deep neural networks (DNNs)

Prozess: DNNs können auf großen Datensätzen von Audioaufnahmen trainiert werden, um Muster zu erkennen und Sentiments zu klassifizieren. Sie sind in der Lage, komplexe Darstellungen von Audiodaten zu lernen.

Beispiel: DNNs können in Sentiment-Analyse-Projekten eingesetzt werden, bei denen eine hohe Genauigkeit erforderlich ist, z. B. bei Audio-Beiträgen in sozialen Medien, um die öffentliche Meinung zu messen.

7- Recurrent neural networks (RNNs) and long short-term memory (LSTM) networks

Abbildung 4. Rekurrente neuronale Netze mit zwei versteckten Schichten

Quelle: Classification and prediction of wave chaotic systems with machine learning techniques.⁷

Prozess: RNNs und LSTMs sind dafür ausgelegt, sequenzielle Daten zu verarbeiten, was sie für die Analyse zeitlicher Abhängigkeiten in Audiosignalen geeignet macht. Sie können den Verlauf von Emotionen im Zeitverlauf erfassen.

Beispiel: Bei der Analyse langer Audioaufnahmen wie Interviews oder Reden können RNNs und LSTMs die Veränderungen der Stimmung während der gesamten Audiodatei verfolgen.

Top 8 Anwendungen der Audio-Sentiment-Analyse

Audio-Sentiment-Analyse hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, verbessert Prozesse und bietet wertvolle Einblicke in verschiedenen Branchen.

1- Call-Center

In Call-Centern wird Audio-Sentiment-Analyse verwendet, um Kundeninteraktionen zu analysieren. Durch die Durchführung einer Sentiment-Analyse von Audioaufnahmen können Unternehmen die während der Anrufe geäußerte Stimmung bestimmen, sei sie positiv, negativ oder neutral. Diese Informationen können dazu beitragen, den Kundenservice zu verbessern, indem:

• Probleme identifizieren: Die frühzeitige Erkennung negativer Stimmungen ermöglicht es Call-Center-Agenten, Kundenbedenken effektiver anzusprechen.
• Schulungszwecke: Das Verständnis der emotionalen Zustände von Kunden während Anrufe kann zur Schulung von Agenten genutzt werden, um ihre Fähigkeit zu verbessern, mit verschiedenen Emotionen umzugehen.
• Qualitätssicherung: Die Ergebnisse der Sentiment-Analyse können zur Überwachung und Aufrechterhaltung der Servicequalität verwendet werden, um eine konsistente Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.

2- Emotionserkennung

Die Erkennung verschiedener Emotionen in Audioaufnahmen kann Benutzeroberflächen erheblich verbessern und empathischere KI-Systeme schaffen. Die Emotionserkennung durch Audio-Sentiment-Analyse umfasst:

• Personalisierte Erlebnisse: Anpassung der Antworten basierend auf den erkannten Emotionen, um ein persönlicheres und ansprechenderes Benutzererlebnis zu bieten.
• Anwendungen im Bereich psychische Gesundheit: Die Überwachung emotionaler Zustände kann Anwendungen im Bereich psychische Gesundheit unterstützen, indem sie Anzeichen von Stress, Angst oder Depression in Audioaufnahmen erkennt.
• Virtuelle Assistenten: Verbesserung der Interaktionen virtueller Assistenten, indem sie in der Lage sind, angemessener auf den emotionalen Ton des Benutzers zu reagieren.

3- Marktforschung

In der Marktforschung kann die Audio-Sentiment-Analyse von Audiodateien aus Fokusgruppen oder Kundenfeedback wertvolle Einblicke liefern. Durch die Analyse von Stimmungen in gesprochenen Antworten können Unternehmen:

• Kundenpräferenzen verstehen: Einblicke in die Meinungen der Kunden zu Produkten oder Dienstleistungen gewinnen, was Unternehmen hilft, fundierte Entscheidungen zu treffen.
• Produktentwicklung: Sentiment-Daten nutzen, um die Entwicklung und Verbesserung von Produkten basierend auf Kundenfeedback zu steuern.
• Wahrnehmung der Marke: Die öffentliche Stimmung gegenüber einer Marke überwachen und analysieren, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, ihre Strategien entsprechend anzupassen.

4- Social-Media-Überwachung

Audio-Sentiment-Analyse kann auch auf Audiodateien aus Podcasts oder Videoinhalten angewendet werden, die auf Social-Media-Plattformen geteilt werden. Diese Anwendung hilft bei:

• Analyse der öffentlichen Meinung: Analyse von Stimmungen in gesprochenen Inhalten, um die öffentliche Meinung zu verschiedenen Themen zu messen.
• Content-Strategie: Beeinflussung von Content-Erstellungsstrategien durch das Verständnis der emotionalen Reaktionen des Publikums auf verschiedene Arten von Inhalten.
• Trendanalyse: Identifizierung aufkommender Trends und Stimmungen in Social-Media-Gesprächen, um Unternehmen in die Lage zu versetzen, in ihren Marketingbemühungen einen Schritt voraus zu sein.

5- Gesundheitswesen

Im Gesundheitswesen kann Audio-Sentiment-Analyse auf Patient-Arzt-Interaktionen, Telemedizin-Konsultationen und Patientenfeedback angewendet werden. Dies kann zu folgenden Ergebnissen führen:

• Verbesserte Patientenversorgung: Das Verständnis der Patientenemotionen kann Gesundheitsdienstleistern helfen, empathischere und maßgeschneiderte Pflege anzubieten.
• Früherkennung von Erkrankungen: Die Erkennung von Veränderungen im emotionalen Zustand eines Patienten kann bei der Früherkennung psychischer Probleme oder anderer Erkrankungen unterstützen.
• Patientenzufriedenheit: Analyse von Patientenfeedback, um die Qualität der Gesundheitsdienstleistungen zu verbessern und die Patientenzufriedenheit zu gewährleisten.

6- Bildung

In Bildungseinrichtungen kann Audio-Sentiment-Analyse verwendet werden, um Schülerinteraktionen, Lehrerfeedback und Klassendiskussionen zu analysieren. Dies kann unterstützen:

• Schülerengagement: Das Verständnis der emotionalen Reaktionen von Schülern kann Lehrkräften helfen, ihre Lehrmethoden anzupassen, um die Schüler engagiert zu halten.
• Leistungsüberwachung: Die Überwachung der Stimmung in Schülerfeedback kann Einblicke in die Wirksamkeit von Bildungsprogrammen und Lehrstrategien geben.
• Emotionale Unterstützung: Identifizierung von Schülern, die möglicherweise zusätzliche emotionale Unterstützung benötigen, um rechtzeitige Interventionen zu ermöglichen.

7- Unterhaltungsindustrie

Die Unterhaltungsindustrie kann Audio-Sentiment-Analyse nutzen, um die Reaktionen des Publikums auf Filme, Musik und andere Medieninhalte zu analysieren. Dies kann zu folgenden Ergebnissen führen:

• Verbesserung von Inhalten: Nutzung der Ergebnisse der Sentiment-Analyse, um Skripte, Dialoge und den gesamten Inhalt basierend auf den Reaktionen des Publikums zu verbessern.
• Marketingstrategien: Anpassung von Marketingkampagnen, um besser auf die emotionalen Reaktionen des Publikums anzuspielen.
• Publikumsengagement: Erstellung von ansprechenderen und emotional resonanteren Inhalten durch das Verständnis der Publikumsstimmungen.

8- Personalwesen

Im Personalwesen kann Audio-Sentiment-Analyse auf Mitarbeiterfeedback, Interviews und Leistungsbeurteilungen angewendet werden. Dies kann verbessern:

• Mitarbeiterzufriedenheit: Analyse von Stimmungen in Mitarbeiterfeedback, um die Arbeitsbedingungen zu verbessern und Bedenken anzusprechen.
• Rekrutierungsprozesse: Verständnis der emotionalen Reaktionen von Kandidaten während Interviews, um bessere Einstellungsentscheidungen zu treffen.
• Leistungsmanagement: Nutzung von Sentiment-Daten zur Unterstützung von Leistungsbeurteilungen und zur Bereitstellung konstruktiven Feedbacks.

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Wie erfolgreich sind Audio-Sentiment-Analyse-Tools?

Ein Benchmarking-Experiment aus dem Jahr 2026 bewertete, wie gut moderne Modelle Sentiment direkt aus Sprachsignalen erkennen.⁸ Die Ergebnisse zeigen, dass die auf Audio basierende Sentiment-Analyse emotionale Hinweise wie Ton, Tonhöhe und Sprechgeschwindigkeit erfassen kann. Diese Hinweise gehen oft verloren, wenn Sprache in Text umgewandelt wird.

Die Studie testete mehrere bekannte Sprachmodelle, darunter HuBERT,⁹ Wav2Vec,¹⁰ und Whisper.¹¹ Wenn die Modelle kurze Phrasen analysierten, die mit verschiedenen emotionalen Tönen gesprochen wurden, war die Leistung relativ stark. Die Genauigkeit lag zwischen 78–91%, was darauf hindeutet, dass diese Modelle klare emotionale Signale in kontrollierter Sprache erkennen können.

Die Leistung sank jedoch, als die Modelle an komplexeren und abwechslungsreicheren Sätzen getestet wurden. In diesen Fällen fiel die Genauigkeit auf etwa 54–60%. Die Modelle hatten Schwierigkeiten, da sich die Bedeutung der Sätze, der Stil des Sprechers und der Kontext stärker unterschieden.

Insgesamt deuten die Ergebnisse darauf hin, dass Audio-Sentiment-Analyse-Tools gut funktionieren können, wenn emotionale Hinweise klar sind. Ihre Leistung nimmt jedoch in realistischen Gesprächen ab. Aus diesem Grund kombinieren viele Systeme Audiosignale und Textanalyse, um die Zuverlässigkeit zu verbessern.

Weiterführende Literatur

• Open-Source-Sentiment-Analyse-Tools
• Sentiment-Analyse-Benchmark-Tests
• Answer-Engine-Optimierungstools
• Emotion-AI-Tools getestet

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Referenzlinks

1.

APA PsycNet

2.

Towards Discriminative Representation Learning for Speech Emotion Recognition | IJCAI

3.

CM-BERT | Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia

4.

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5.

Speaker Emotion Recognition: Leveraging Self-Supervised Models for Feature Extraction Using Wav2Vec2 and HuBERT

6.

CM-BERT | Proceedings of the 28th ACM International Conference on Multimedia

7.

https://www.isca-archive.org/interspeech_2025/uniyal25_interspeech.pdf

8.

Speech emotion recognition using fine-tuned Wav2vec2.0 and neural controlled differential equations classifier - PMC

9.

[1908.04716] Classification and prediction of wave chaotic systems with machine learning techniques

arXiv preprint arXiv:1908.04716

10.

emotion2vec (emotion2vec)

11.

EU AI Act Article 5: The Complete Guide to Prohibited AI Practices – eyreACT: AI Compliance Automation Platform

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

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Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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