Los 7 mejores métodos para el análisis de sentimientos en audio

A medida que aumenta el número de consumidores y los datos de los usuarios se acumulan a diario, una explosión de datos no es ninguna sorpresa. Las empresas utilizan la recopilación y el análisis de datos para mejorar las ventas, los conocimientos de los clientes o la reputación de la marca. Aunque los datos de voz son la retroalimentación más directa que las empresas reciben de los clientes, a menudo pasan por alto su importancia.

Para entender mejor cómo los clientes evalúan los productos y servicios, explore cómo analizar el sentimiento en los archivos de audio y los ocho métodos principales que las empresas pueden implementar:

¿Qué es el análisis de sentimientos en audio?

Los métodos tradicionales de análisis de sentimientos se basan principalmente en textos escritos, como reseñas, comentarios, encuestas, etc. Sin embargo, dado que el lenguaje humano es complejo, matices como la ironía, el sarcasmo o las intenciones no siempre se entienden fácilmente en el contenido escrito. 

El tono acústico en los archivos de audio contiene información más rica y ofrece mejores perspectivas sobre los sentimientos.¹ Se puede obtener información sobre el sentimiento a partir de diversas características de la voz, como²

• tono
• volumen
• tono de voz
• otras medidas relacionadas con la frecuencia

Por lo tanto, las emociones pueden reconocerse mejor combinando el tono del habla y el análisis del contenido escrito que considerando solo la retroalimentación escrita.

En los últimos años, las empresas comenzaron a implementar métodos de análisis de sentimientos en audio para comprender mejor los sentimientos de sus clientes y brindarles una mejor experiencia.

¿Cómo funciona el análisis de sentimientos en audio?

Figura 1. Una comparación simplificada del análisis de sentimientos de contenido escrito y multimodal (texto + audio)

Fuente: CM-BERT: Cross-Modal BERT para análisis de sentimientos de texto y audio.³

Los pasos del análisis de sentimientos en audio son:

1. Recopilación de audio

Recopilación de audio

Comience recopilando audio. Puede usar grabaciones en vivo, archivos pregrabados o audio de plataformas en línea.

Garantizar la calidad

Un audio claro es esencial. Intente reducir el ruido de fondo y mantener el sonido nítido. Además, asegúrese de que sus datos sean diversos; diferentes voces, tonos y emociones ayudarán a su modelo a aprender mejor.

Preprocesamiento

Una vez recopilado, limpie el audio. Esto incluye eliminar el ruido, ajustar el volumen y recortar el silencio. Estos pasos preparan el audio para las siguientes fases.

2. Transcripción a texto

Conversión de audio a texto

Las herramientas de reconocimiento de voz convierten las palabras habladas en texto. Whisper de OpenAI sigue siendo una opción común, pero las versiones actuales, como large-v3 y la más rápida large-v3-turbo, han reemplazado la versión de 2022 que la mayoría de las guías aún citan. Las opciones más recientes, incluidos los modelos de transcripción GPT-4o de OpenAI, añaden etiquetado de hablantes incorporado. Eso elimina la necesidad de una herramienta separada para distinguir la voz de un agente de la de un cliente en una llamada grabada.

Limpieza del texto

El texto transcrito puede necesitar formato. Puede eliminar la puntuación adicional, poner todas las palabras en minúsculas o limpiar caracteres especiales.

3. Elección del modelo

Elija un modelo que funcione bien con audio y texto. Algunos modelos están entrenados en lenguaje emocional o hablado. Elija uno con buena precisión y flexibilidad.

4. Interpretación y uso de los resultados

Comprensión de los resultados

Utilice los datos para saber cómo se sienten las personas. Esto es útil en áreas como atención al cliente, marketing y retroalimentación pública.

Visualización de resultados

Muestre las puntuaciones de sentimiento en gráficos, tablas o paneles. Esto ayuda a las personas a ver rápidamente el tono emocional del audio.

7 métodos para realizar análisis de sentimientos en audio

Existen siete métodos principales para realizar análisis de sentimientos en audio.

1- Reconocimiento automático del habla (ASR)

Figura 2. Un ejemplo de cómo funciona el ASR

Fuente: Extracción de sentimientos de flujos de audio naturales⁴

Proceso: ASR transcribe oraciones habladas a texto utilizando reconocimiento de voz. Luego, el texto transcrito se analiza en busca de sentimientos mediante técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP).

Ejemplo: En los centros de llamadas, el ASR puede transcribir conversaciones con clientes, permitiendo que los modelos de análisis de sentimientos determinen el sentimiento general de la interacción.

2- WaveNet (Análisis de forma de onda de audio sin procesar)

Proceso: WaveNet analiza directamente las formas de onda de audio sin procesar para extraer características de audio mediante redes neuronales profundas. Este método no requiere transcripción de audio y puede capturar detalles intrincados en la señal de audio. Es un método probabilístico que ofrece resultados de última generación con un conjunto de datos multimodal (texto+audio).

Ejemplo: WaveNet puede detectar diferentes emociones a partir del tono y el tono del audio, proporcionando una buena representación del estado emocional del hablante.

WaveNet se creó principalmente para generar habla, no para evaluar sentimientos. Los equipos que hoy trabajan en el análisis de sentimientos a partir de la forma de onda recurren más a menudo a codificadores autosupervisados como Wav2Vec 2.0 o HuBERT, entrenados específicamente para representar tanto el contenido del habla como las señales vocales, como el tono.⁵ La idea central de WaveNet, aprender directamente de la forma de onda en lugar de características creadas manualmente, sigue siendo válida. El modelo específico ha sido reemplazado en gran medida por estos codificadores más nuevos.

3- Representaciones de codificador bidireccional crossmodal a partir de transformers (CM-BERT)

Figura 3. La arquitectura de la red CM-BERT

Fuente: CM-BERT: Cross-Modal BERT para análisis de sentimientos de texto y audio.³

Proceso: El enfoque CM-BERT se basa en la interacción entre texto y audio y ajusta dinámicamente el peso de las palabras comparando la información de diferentes modalidades. Utiliza modelos de aprendizaje automático para analizar tanto la señal de audio como su transcripción, aprovechando las fortalezas de ambas modalidades.

Ejemplo: En un proyecto que analiza grabaciones de audio de podcasts, CM-BERT puede ofrecer información sobre el sentimiento expresado tanto en las palabras habladas como en las características de audio.

4- Coeficientes cepstrales de frecuencia Mel (MFCCs)

Proceso: Los MFCC se utilizan para representar el espectro de potencia a corto plazo del sonido. Se extraen de las grabaciones de audio y se utilizan como características para los modelos de análisis de sentimientos.

Ejemplo: Al analizar los MFCC, los modelos de aprendizaje automático pueden reconocer diferentes estados emocionales en archivos de audio, como felicidad, tristeza o ira.

Los MFCC aún funcionan como un conjunto de características ligero y rápido, y siguen siendo una opción predeterminada razonable para equipos con presupuestos de cómputo ajustados. Los modelos autosupervisados más nuevos, como Wav2Vec 2.0, HuBERT y emotion2vec, superan actualmente a los sistemas basados en MFCC en la mayoría de los benchmarks publicados, ya que aprenden características directamente del audio sin procesar en lugar de depender de una fórmula fija.⁶ Los equipos que buscan la máxima precisión tienden a elegir uno de estos en su lugar.

5- Análisis de características prosódicas

Proceso: Este método analiza características prosódicas como la entonación, el acento y el ritmo en el habla. Estas características son cruciales para comprender el tono emocional en las grabaciones de audio.

Ejemplo: El análisis de características prosódicas se puede utilizar en las interacciones de atención al cliente para identificar el estrés o la frustración en la voz de un cliente, lo que ayuda a mejorar la interfaz de usuario y las estrategias de respuesta.

6- Redes neuronales profundas (DNNs)

Proceso: Las DNN se pueden entrenar con grandes conjuntos de datos de grabaciones de audio para reconocer patrones y clasificar sentimientos. Son capaces de aprender representaciones complejas de datos de audio.

Ejemplo: Las DNN se pueden emplear en proyectos de análisis de sentimientos donde se requiere una alta precisión, como en publicaciones de audio en redes sociales para medir la opinión pública.

emotion2vec, lanzado en 2024 y mantenido activamente hasta 2026, es un modelo de código abierto entrenado específicamente para extraer señales emocionales del audio sin procesar.⁷ Funciona en una sola GPU, es de uso gratuito y se ha convertido en una línea de base común en la investigación de emociones del habla: el papel que desempeña Whisper para la transcripción.

7- Redes neuronales recurrentes (RNNs) y redes de memoria a largo plazo (LSTM)

Figura 4. Redes neuronales recurrentes con dos capas ocultas

Fuente: Clasificación y predicción de sistemas caóticos de ondas con técnicas de aprendizaje automático.⁸

Proceso: Las RNN y las LSTM están diseñadas para manejar datos secuenciales, lo que las hace adecuadas para analizar dependencias temporales en señales de audio. Pueden capturar la progresión de las emociones.

Ejemplo: Al analizar grabaciones de audio largas, como entrevistas o discursos, las RNN y las LSTM pueden rastrear los cambios en el sentimiento a lo largo de todo el archivo de audio.

8- Modelos de lenguaje y audio grandes (LALMs)

Proceso: Un modelo de lenguaje y audio grande lee el audio y el texto en una sola pasada, dentro de un único modelo. Los métodos más antiguos dividen el trabajo en dos: un modelo convierte el habla en texto y otro modelo distinto lee ese texto en busca de sentimientos. Dividir el trabajo hace que se pierda información; un “Eso es genial” plano y sin entonación puede leerse como positivo cuando se puntúan las palabras. Un modelo de lenguaje y audio grande mantiene juntos el tono, el ritmo y la elección de palabras, por lo que detecta esa discrepancia.

Ejemplos en producción a partir de 2026 incluyen GPT-4o Audio de OpenAI, Gemini 2.5 de Google, y Qwen2.5-Omni de Alibaba. Cada uno acepta un clip de audio directamente y devuelve una transcripción, una etiqueta de emoción o ambas, sin exponer un paso de transcripción separado.

Ejemplo: Una plataforma de soporte enruta una llamada de un cliente directamente a uno de estos modelos. Devuelve una transcripción, una puntuación de sentimiento y una nota sobre dónde cambió el tono durante la llamada, todo a partir de una sola pasada sobre el audio.

Contrapartida: Estos modelos cuestan más por minuto de audio que los modelos más pequeños y creados para una tarea específica. Los equipos que manejan grandes volúmenes de llamadas a menudo ejecutan un modelo ligero de código abierto, como emotion2vec, como primer paso, y luego envían las llamadas marcadas a un modelo más grande para un análisis más detallado.⁹

Las 8 principales aplicaciones del análisis de sentimientos en audio

El análisis de sentimientos en audio tiene una amplia gama de aplicaciones en diversos campos, mejorando procesos y proporcionando información valiosa en todas las industrias.

1- Centros de llamadas

En los centros de llamadas, el análisis de sentimientos en audio se utiliza para analizar las interacciones con los clientes. Al realizar un análisis de sentimientos en las grabaciones de audio, las empresas pueden determinar el sentimiento expresado durante las llamadas, ya sea positivo, negativo o neutral. Esta información puede ayudar a mejorar el servicio al cliente mediante:

• Identificación de problemas: Detectar sentimientos negativos a tiempo permite a los agentes del centro de llamadas abordar las preocupaciones de los clientes de manera más efectiva.
• Fines de formación: Comprender los estados emocionales de los clientes durante las llamadas se puede utilizar para capacitar a los agentes, mejorando su capacidad para manejar diferentes emociones.
• Aseguramiento de la calidad: Los resultados del análisis de sentimientos se pueden utilizar para supervisar y mantener la calidad del servicio, garantizando una satisfacción constante del cliente.

2- Reconocimiento de emociones

Detectar diferentes emociones en grabaciones de audio puede mejorar significativamente las interfaces de usuario y crear sistemas de IA más empáticos. El reconocimiento de emociones mediante el análisis de sentimientos en audio implica:

• Experiencias personalizadas: Adaptar las respuestas en función de las emociones detectadas para proporcionar una experiencia de usuario más personalizada y atractiva.
• Aplicaciones de salud mental: La monitorización de los estados emocionales puede ayudar en aplicaciones de salud mental al reconocer signos de estrés, ansiedad o depresión en las grabaciones de audio.
• Asistentes virtuales: Mejorar las interacciones de los asistentes virtuales permitiéndoles responder de manera más adecuada al tono emocional del usuario.

3- Investigación de mercado

En la investigación de mercado, el análisis de sentimientos en audio de archivos de audio de grupos focales o comentarios de clientes puede proporcionar información valiosa. Al analizar los sentimientos en las respuestas habladas, las empresas pueden:

• Comprender las preferencias del consumidor: Obtener información sobre las opiniones de los clientes sobre productos o servicios, ayudando a las empresas a tomar decisiones informadas.
• Desarrollo de productos: Utilizar los datos de sentimiento para guiar el desarrollo y la mejora de productos basándose en los comentarios de los clientes.
• Percepción de marca: Supervisar y analizar el sentimiento del público hacia una marca, permitiendo a las empresas ajustar sus estrategias en consecuencia.

4- Monitoreo de redes sociales

El análisis de sentimientos en audio también se puede aplicar a archivos de audio de podcasts o contenido de video compartido en plataformas de redes sociales. Esta aplicación ayuda en:

• Análisis de la opinión pública: Analizar los sentimientos en el contenido hablado para medir la opinión pública sobre diversos temas.
• Estrategia de contenido: Influir en las estrategias de creación de contenido al comprender las reacciones emocionales de la audiencia a diferentes tipos de contenido.
• Análisis de tendencias: Identificar tendencias y sentimientos emergentes en las conversaciones de las redes sociales, permitiendo a las empresas mantenerse a la vanguardia en sus esfuerzos de marketing.

5- Atención sanitaria

En el sector de la atención sanitaria, el análisis de sentimientos en audio se puede aplicar a las interacciones entre pacientes y médicos, consultas de telemedicina y comentarios de los pacientes. Esto puede conducir a:

• Atención mejorada al paciente: Comprender las emociones del paciente puede ayudar a los proveedores de atención médica a ofrecer una atención más empática y personalizada.
• Detección temprana de afecciones: Reconocer cambios en el estado emocional de un paciente puede ayudar en la detección temprana de problemas de salud mental u otras afecciones.
• Satisfacción del paciente: Analizar los comentarios de los pacientes para mejorar la calidad de los servicios de atención médica y garantizar la satisfacción del paciente.

6- Educación

En entornos educativos, el análisis de sentimientos en audio se puede utilizar para analizar las interacciones de los estudiantes, los comentarios de los profesores y los debates en el aula. Esto puede apoyar:

• Participación de los estudiantes: Comprender las respuestas emocionales de los estudiantes puede ayudar a los educadores a ajustar sus métodos de enseñanza para mantener a los estudiantes comprometidos.
• Monitoreo del rendimiento: La monitorización del sentimiento en los comentarios de los estudiantes puede proporcionar información sobre la eficacia de los programas educativos y las estrategias de enseñanza.
• Apoyo emocional: Identificar a los estudiantes que pueden necesitar apoyo emocional adicional, permitiendo una intervención oportuna.

7- Industria del entretenimiento

La industria del entretenimiento puede aprovechar el análisis de sentimientos en audio para analizar las reacciones del público a películas, música y otros contenidos multimedia. Esto puede conducir a:

• Mejora del contenido: Utilizar los resultados del análisis de sentimientos para mejorar guiones, diálogos y contenido general basándose en las reacciones del público.
• Estrategias de marketing: Adaptar las campañas de marketing para que resuenen mejor con las respuestas emocionales del público.
• Compromiso del público: Crear contenido más atractivo y emocionalmente resonante al comprender los sentimientos del público.

8- Recursos Humanos

En recursos humanos, el análisis de sentimientos en audio se puede aplicar a los comentarios de los empleados, entrevistas y evaluaciones de desempeño. Esto puede mejorar:

• Satisfacción del empleado: Analizar los sentimientos en los comentarios de los empleados para mejorar las condiciones del lugar de trabajo y abordar las preocupaciones.
• Procesos de contratación: Comprender las respuestas emocionales de los candidatos durante las entrevistas para tomar mejores decisiones de contratación.
• Gestión del desempeño: Utilizar datos de sentimiento para apoyar las evaluaciones de desempeño y proporcionar comentarios constructivos.

Normas a conocer antes de implementar el análisis de sentimientos en audio en la UE

La Ley de IA de la UE prohíbe un uso específico de esta tecnología: inferir las emociones de un empleado a partir de su voz en el trabajo. Esa prohibición, en virtud del artículo 5(1)(f), es una de las disposiciones de prácticas prohibidas de la Ley y se aplica desde el 2 de febrero de 2025.¹⁰ Los reguladores nacionales, incluida la CNIL de Francia, han publicado orientaciones para prepararse para la aplicación a medida que el resto de la Ley se implementa gradualmente: las normas sobre IA de propósito general llegaron en agosto de 2025, y la mayoría de las disposiciones restantes alcanzarán su plena aplicación el 2 de agosto de 2026.

Qué está prohibido

• Leer las emociones de un empleado a partir de su voz, rostro u otra señal biométrica durante tareas laborales, entrevistas o evaluaciones de desempeño.

Lo que no está cubierto por la prohibición

• Sistemas que transcriben una reunión a texto.
• Sistemas centrados en la seguridad, como herramientas que detectan la fatiga del conductor.

Las dos excepciones

• Uso médico.
• Uso de seguridad.
• Evaluar el nivel de estrés de un agente de servicio al cliente con fines de formación no cumple con ninguno de los dos.

El uso de cara al cliente se trata de manera diferente: Leer el estado de ánimo de un cliente durante una llamada de soporte no está prohibido por la legislación de la UE. Sin embargo, fuera de la prohibición del lugar de trabajo y la educación, algunos despliegues de reconocimiento de emociones aún pueden calificarse como de alto riesgo según una parte separada de la Ley (Anexo III) y pueden desencadenar obligaciones de transparencia adicionales en virtud del artículo 50. La clasificación depende del despliegue específico, no del caso de uso en su conjunto.¹¹

Sanciones: Las multas por infringir la prohibición en el lugar de trabajo alcanzan los 35 millones de euros o el 7 % de los ingresos anuales globales de una empresa, lo que sea mayor.¹² Incluso antes de que existiera esta prohibición, la autoridad de protección de datos de Hungría ordenó a un banco que dejara de analizar el tono de voz de los empleados en virtud de las normas del RGPD, en lo que ahora se conoce como el caso del Banco de Budapest: una señal de que los reguladores ya trataban esto como un problema bajo la antigua ley de privacidad.¹³

Lo que esto significa para los métodos anteriores

• Evaluar el sentimiento del cliente en un centro de llamadas sigue siendo factible en toda la UE, sujeto a los controles de alto riesgo y transparencia mencionados anteriormente.
• Aplicar la misma evaluación a la voz de un agente, para realizar un seguimiento del estado de ánimo o el estrés durante un turno, está prohibido en virtud del artículo 5(1)(f), a menos que se aplique la excepción médica o de seguridad.
• Los casos de uso de entrevistas y evaluaciones de desempeño, mencionados en la sección de recursos humanos anterior, generalmente están totalmente prohibidos en lugar de ser simplemente de alto riesgo. Considérelos prohibidos en los despliegues en la UE sin una justificación médica o de seguridad confirmada, no como un “revisar antes del lanzamiento”.

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¿Qué tan exitosas son las herramientas de análisis de sentimientos en audio?

Un benchmark de 2025, AHELM, probó cómo los modelos de lenguaje y audio grandes manejan específicamente la detección de emociones, junto con otras nueve tareas de comprensión de audio.¹⁴ Gemini 2.5 Pro de Google lideró el grupo en general, encabezando cinco de las diez categorías, incluida la detección de emociones. Ningún modelo lideró todas las categorías. La elección de un modelo aún depende del caso de uso específico, no de la clasificación en una tabla de clasificación.

Un experimento de evaluación comparativa de 2026 evaluó qué tan bien los modelos modernos detectan el sentimiento directamente a partir de las señales del habla.¹⁵ Los resultados muestran que el análisis de sentimientos basado en audio puede capturar señales emocionales como el tono, el tono y la velocidad del habla. Estas señales a menudo se pierden cuando el habla se convierte en texto.

El estudio probó varios modelos de habla conocidos, incluidos HuBERT,¹⁶ Wav2Vec,¹⁷ y Whisper.¹⁸ Cuando los modelos analizaban frases cortas pronunciadas con diferentes tonos emocionales, el rendimiento era relativamente bueno. La precisión osciló entre el 78 y el 91 %, lo que indica que estos modelos pueden detectar señales emocionales claras en el habla controlada.

Sin embargo, el rendimiento disminuyó cuando los modelos se probaron en oraciones más complejas y variadas. En estos casos, la precisión cayó a alrededor del 54-60 %. Los modelos tuvieron dificultades porque el significado de las oraciones, el estilo del hablante y el contexto variaron más ampliamente.

En general, los resultados sugieren que las herramientas de análisis de sentimientos en audio pueden funcionar bien cuando las señales emocionales son claras. Sin embargo, su rendimiento disminuye en conversaciones realistas. Por esta razón, muchos sistemas combinan señales de audio y análisis de texto para mejorar la confiabilidad.

Lecturas adicionales

• Herramientas de análisis de sentimientos de código abierto
• Pruebas de referencia de análisis de sentimientos
• Herramientas de optimización para motores de respuestas
• Herramientas de IA emocional probadas

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Enlaces de referencia

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APA PsycNet

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Towards Discriminative Representation Learning for Speech Emotion Recognition | IJCAI

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

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

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

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

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

arXiv preprint arXiv:1908.04716

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emotion2vec (emotion2vec)

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

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Article 5: Prohibited AI Practices | EU Artificial Intelligence Act

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Article 99: Penalties | AI Act Service Desk

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DataGuidance

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AHELM: A Holistic Evaluation of Audio-Language Models

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Sentiment Analysis with Text and Audio Using AWS Generative AI Services: Approaches, Challenges, and Solutions | Artificial Intelligence

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[2106.07447] HuBERT: Self-Supervised Speech Representation Learning by Masked Prediction of Hidden Units

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[2006.11477] wav2vec 2.0: A Framework for Self-Supervised Learning of Speech Representations

18.

GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision · GitHub

Ezgi Arslan, PhD.

Analista de la Industria

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Ezgi tiene un doctorado en Administración de Empresas con especialización en finanzas y trabaja como Analista de la Industria en AIMultiple. Ella impulsa la investigación y los conocimientos en la intersección de la tecnología y los negocios, con experiencia en sostenibilidad, análisis de encuestas y sentimientos, aplicaciones de agentes de IA en finanzas, optimización de motores de respuestas, gestión de firewalls y tecnologías de adquisiciones.

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