Top 7 métodos para análise de sentimento em áudio

À medida que o número de consumidores aumenta e os dados dos usuários se acumulam diariamente, uma explosão de dados não é surpresa. As empresas usam coleta e análise de dados para melhorar vendas, insights de clientes ou reputação da marca. Embora os dados de voz sejam o feedback mais direto que as empresas recebem dos clientes, elas muitas vezes ignoram sua importância.

Para entender melhor como os clientes avaliam produtos e serviços, explore como analisar o sentimento em arquivos de áudio e os oito principais métodos que as empresas podem implementar:

O que é análise de sentimento em áudio?

Os métodos tradicionais de análise de sentimento dependem principalmente de textos escritos, como avaliações, feedbacks, pesquisas, etc. No entanto, como a linguagem humana é complexa, nuances como ironia, sarcasmo ou intenções nem sempre são facilmente compreendidas no conteúdo escrito.

O tom acústico em arquivos de áudio carrega informações mais ricas e fornece melhores insights sobre os sentimentos.¹ As informações de sentimento podem ser coletadas de várias características da voz, como²

• pitch
• intensidade
• tom de voz
• outras medidas relacionadas à frequência

Assim, as emoções podem ser melhor reconhecidas combinando a análise do tom da fala e do conteúdo escrito do que considerando apenas o feedback escrito.

Nos últimos anos, as empresas começaram a implementar métodos de análise de sentimento em áudio para entender melhor os sentimentos de seus clientes e proporcionar-lhes uma melhor experiência.

Como funciona a análise de sentimento em áudio?

Figura 1. Uma comparação simplificada entre análise de sentimento de conteúdo escrito e multimodal (texto + áudio)

Fonte: CM-BERT: Cross-Modal BERT para análise de sentimento em texto e áudio.³

As etapas da análise de sentimento em áudio são:

1. Coleta de áudio

Coleta de áudio

Comece coletando áudio. Você pode usar gravações ao vivo, arquivos pré-gravados ou áudio de plataformas online.

Garantindo a qualidade

Áudio claro é essencial. Tente reduzir o ruído de fundo e manter o som nítido. Além disso, certifique-se de que seus dados sejam diversificados; diferentes vozes, tons e emoções ajudarão seu modelo a aprender melhor.

Pré-processamento

Depois de coletado, limpe o áudio. Isso inclui remover ruídos, ajustar o volume e cortar silêncios. Essas etapas deixam o áudio pronto para as próximas fases.

2. Transcrição para texto

Convertendo áudio em texto

As ferramentas de reconhecimento de fala transformam as palavras faladas em texto. O Whisper da OpenAI continua sendo uma escolha comum, mas as versões atuais, como large-v3 e o mais rápido large-v3-turbo, substituíram o lançamento de 2022 que a maioria dos guias ainda cita. Opções mais recentes, incluindo os modelos de transcrição GPT-4o da OpenAI, adicionam rotulagem de falantes integrada. Isso elimina a necessidade de uma ferramenta separada para distinguir a voz de um agente da voz de um cliente em uma chamada gravada.

Limpando o texto

O texto transcrito pode precisar de formatação. Você pode remover pontuação extra, colocar todas as palavras em minúsculas ou limpar caracteres especiais.

3. Escolhendo o modelo

Escolha um modelo que funcione bem com áudio e texto. Alguns modelos são treinados em linguagem emocional ou falada. Escolha um com boa precisão e flexibilidade.

4. Interpretando e usando os resultados

Compreendendo os resultados

Use os dados para entender como as pessoas se sentem. Isso é útil em áreas como atendimento ao cliente, marketing e feedback público.

Visualizando resultados

Mostre as pontuações de sentimento em gráficos, tabelas ou painéis. Isso ajuda as pessoas a ver rapidamente o tom emocional do áudio.

7 métodos para conduzir análise de sentimento em áudio

Existem sete métodos principais para conduzir análise de sentimento em áudio.

1- Reconhecimento automático de fala (ASR)

Figura 2. Um exemplo de como o ASR funciona

Fonte: Extração de sentimento de fluxos de áudio naturais⁴

Processo: O ASR transcreve frases faladas em texto usando reconhecimento de fala. O texto transcrito é então analisado em busca de sentimento usando técnicas de processamento de linguagem natural (PLN).

Exemplo: Em centrais de atendimento, o ASR pode transcrever conversas com clientes, permitindo que os modelos de análise de sentimento determinem o sentimento geral da interação.

2- WaveNet (Análise de formas de onda de áudio bruto)

Processo: O WaveNet analisa diretamente as formas de onda de áudio bruto para extrair características de áudio usando redes neurais profundas. Este método não exige transcrição de áudio e pode capturar detalhes intrincados no sinal de áudio. É um método probabilístico que oferece resultados de ponta com um conjunto de dados multimodal (texto+áudio).

Exemplo: O WaveNet pode detectar diferentes emoções a partir do tom e do pitch do áudio, fornecendo uma boa representação do estado emocional do falante.

O WaveNet foi originalmente criado para gerar fala, não para pontuar sentimento. As equipes que trabalham hoje com sentimento a partir de formas de onda bruta recorrem com mais frequência a codificadores auto-supervisionados, como Wav2Vec 2.0 ou HuBERT, treinados especificamente para representar tanto o conteúdo da fala quanto pistas vocais, como o tom.⁵ A ideia central do WaveNet — aprender diretamente da forma de onda em vez de usar características construídas manualmente — ainda se mantém. O modelo específico foi, em sua maioria, substituído por esses codificadores mais novos.

3- Representações de codificador bidirecional transmodal de transformers (CM-BERT)

Figura 3. A arquitetura da rede CM-BERT

Fonte: CM-BERT: Cross-Modal BERT para análise de sentimento em texto e áudio.³

Processo: A abordagem CM-BERT depende da interação entre texto e áudio e ajusta dinamicamente o peso das palavras comparando as informações de diferentes modalidades. Ela usa modelos de aprendizado de máquina para analisar tanto o sinal de áudio quanto sua transcrição, aproveitando os pontos fortes de ambas as modalidades.

Exemplo: Em um projeto que analisa gravações de áudio de podcasts, o CM-BERT pode fornecer insights sobre o sentimento expresso tanto nas palavras faladas quanto nas características do áudio.

4- Coeficientes cepstrais de frequência Mel (MFCCs)

Processo: Os MFCCs são usados para representar o espectro de potência de curto prazo do som. Eles são extraídos de gravações de áudio e usados como características para modelos de análise de sentimento.

Exemplo: Ao analisar os MFCCs, os modelos de aprendizado de máquina podem reconhecer diferentes estados emocionais em arquivos de áudio, como felicidade, tristeza ou raiva.

Os MFCCs ainda funcionam como um conjunto de características leve e rápido, e continuam sendo uma opção padrão razoável para equipes com orçamentos computacionais apertados. Modelos auto-supervisionados mais recentes, como Wav2Vec 2.0, HuBERT e emotion2vec, agora superam os sistemas baseados em MFCCs na maioria dos benchmarks publicados, pois aprendem características diretamente do áudio bruto em vez de depender de uma fórmula fixa.⁶ As equipes que buscam maior precisão tendem a escolher um desses modelos.

5- Análise de características prosódicas

Processo: Este método analisa características prosódicas como entonação, ênfase e ritmo na fala. Essas características são cruciais para entender o tom emocional em gravações de áudio.

Exemplo: A análise de características prosódicas pode ser usada em interações de atendimento ao cliente para identificar estresse ou frustração na voz de um cliente, ajudando a melhorar a interface do usuário e as estratégias de resposta.

6- Redes neurais profundas (DNNs)

Processo: As DNNs podem ser treinadas em grandes conjuntos de dados de gravações de áudio para reconhecer padrões e classificar sentimentos. Elas são capazes de aprender representações complexas dos dados de áudio.

Exemplo: As DNNs podem ser empregadas em projetos de análise de sentimento onde alta precisão é necessária, como em publicações de áudio em redes sociais para medir a opinião pública.

O emotion2vec, lançado em 2024 e mantido ativamente até 2026, é um modelo de código aberto treinado especificamente para extrair sinais de emoção do áudio bruto.⁷ Ele é executado em uma única GPU, é gratuito para uso e se tornou uma referência comum em pesquisa de emoções na fala: o papel que o Whisper desempenha para a transcrição.

7- Redes neurais recorrentes (RNNs) e redes de memória de curto prazo longa (LSTM)

Figura 4. Redes neurais recorrentes com duas camadas ocultas

Fonte: Classificação e previsão de sistemas caóticos ondulatórios com técnicas de aprendizado de máquina.⁸

Processo: As RNNs e LSTMs são projetadas para lidar com dados sequenciais, o que as torna adequadas para analisar dependências temporais em sinais de áudio. Elas podem capturar a progressão das emoções.

Exemplo: Ao analisar gravações de áudio longas, como entrevistas ou discursos, as RNNs e LSTMs podem rastrear as mudanças de sentimento ao longo de todo o arquivo de áudio.

8- Modelos grandes de áudio-linguagem (LALMs)

Processo: Um modelo grande de áudio-linguagem lê áudio e texto em uma única passagem, dentro de um único modelo. Métodos mais antigos dividem o trabalho em dois: um modelo transforma a fala em texto, e um modelo separado lê esse texto para análise de sentimento. Dividir o trabalho perde informações; um “Que ótimo” monótono e sem emoção pode ser lido como positivo quando as palavras são pontuadas. Um modelo grande de áudio-linguagem mantém tom, ritmo e escolha de palavras juntos, por isso capta essa incompatibilidade.

Exemplos em produção incluem o GPT-4o Audio da OpenAI, o Gemini 2.5 da Google e o Qwen2.5-Omni da Alibaba. Cada um aceita diretamente um clipe de áudio e retorna uma transcrição, um rótulo de emoção ou ambos, sem expor uma etapa separada de transcrição.

Exemplo: Uma plataforma de suporte encaminha uma chamada de cliente diretamente para um desses modelos. Ele retorna uma transcrição, uma pontuação de sentimento e uma observação sobre onde o tom mudou durante a chamada, tudo em uma única passagem sobre o áudio.

Compensação: Esses modelos custam mais para executar por minuto de áudio do que modelos menores criados para tarefas específicas. Equipes que lidam com altos volumes de chamadas geralmente executam um modelo leve de código aberto, como o emotion2vec, como primeira passagem e, em seguida, enviam as chamadas sinalizadas para um modelo maior para uma análise mais detalhada.⁹

Top 8 aplicações da análise de sentimento em áudio

A análise de sentimento em áudio tem uma ampla gama de aplicações em vários campos, aprimorando processos e fornecendo insights valiosos em todos os setores.

1- Centrais de atendimento

Nas centrais de atendimento, a análise de sentimento em áudio é usada para analisar as interações com os clientes. Ao realizar a análise de sentimento em gravações de áudio, as empresas podem determinar o sentimento expresso durante as chamadas, seja positivo, negativo ou neutro. Essas informações podem ajudar a melhorar o atendimento ao cliente por meio de:

• Identificando problemas: Detectar sentimentos negativos cedo permite que os agentes da central de atendimento tratem as preocupações dos clientes de forma mais eficaz.
• Fins de treinamento: Compreender os estados emocionais dos clientes durante as chamadas pode ser usado para treinar os agentes, aprimorando sua capacidade de lidar com diferentes emoções.
• Garantia de qualidade: Os resultados da análise de sentimento podem ser usados para monitorar e manter a qualidade do serviço, garantindo a satisfação consistente do cliente.

2- Reconhecimento de emoções

Detectar diferentes emoções em gravações de áudio pode melhorar significativamente as interfaces do usuário e criar sistemas de IA mais empáticos. O reconhecimento de emoções por meio da análise de sentimento em áudio envolve:

• Experiências personalizadas: Adaptar as respostas com base nas emoções detectadas para proporcionar uma experiência de usuário mais personalizada e envolvente.
• Aplicações de saúde mental: Monitorar estados emocionais pode auxiliar em aplicações de saúde mental ao reconhecer sinais de estresse, ansiedade ou depressão em gravações de áudio.
• Assistentes virtuais: Melhorar as interações dos assistentes virtuais, permitindo que respondam de forma mais adequada ao tom emocional do usuário.

3- Pesquisa de mercado

Na pesquisa de mercado, a análise de sentimento em áudio de arquivos de áudio de grupos focais ou feedback de clientes pode fornecer insights valiosos. Ao analisar os sentimentos em respostas faladas, as empresas podem:

• Compreender as preferências do consumidor: Obter insights sobre as opiniões dos clientes sobre produtos ou serviços, ajudando as empresas a tomar decisões informadas.
• Desenvolvimento de produtos: Usar dados de sentimento para orientar o desenvolvimento e a melhoria de produtos com base no feedback dos clientes.
• Percepção da marca: Monitorar e analisar o sentimento do público em relação a uma marca, permitindo que as empresas ajustem suas estratégias de acordo.

4- Monitoramento de mídias sociais

A análise de sentimento em áudio também pode ser aplicada a arquivos de áudio de podcasts ou conteúdo de vídeo compartilhado em plataformas de mídia social. Esta aplicação ajuda em:

• Análise de opinião pública: Analisar sentimentos em conteúdo falado para medir a opinião pública sobre vários tópicos.
• Estratégia de conteúdo: Influenciar estratégias de criação de conteúdo ao compreender as reações emocionais do público a diferentes tipos de conteúdo.
• Análise de tendências: Identificar tendências e sentimentos emergentes nas conversas das mídias sociais, permitindo que as empresas fiquem à frente em seus esforços de marketing.

5- Saúde

No setor de saúde, a análise de sentimento em áudio pode ser aplicada a interações paciente-médico, consultas de telemedicina e feedback de pacientes. Isso pode levar a:

• Atendimento aprimorado ao paciente: Compreender as emoções do paciente pode ajudar os profissionais de saúde a oferecer um atendimento mais empático e personalizado.
• Detecção precoce de condições: Reconhecer mudanças no estado emocional de um paciente pode auxiliar na detecção precoce de problemas de saúde mental ou outras condições.
• Satisfação do paciente: Analisar o feedback do paciente para melhorar a qualidade dos serviços de saúde e garantir a satisfação do paciente.

6- Educação

Em ambientes educacionais, a análise de sentimento em áudio pode ser usada para analisar interações de alunos, feedback de professores e discussões em sala de aula. Isso pode apoiar:

• Engajamento dos alunos: Compreender as respostas emocionais dos alunos pode ajudar os educadores a ajustar seus métodos de ensino para mantê-los engajados.
• Monitoramento de desempenho: Monitorar o sentimento no feedback dos alunos pode fornecer insights sobre a eficácia dos programas educacionais e das estratégias de ensino.
• Apoio emocional: Identificar alunos que possam precisar de apoio emocional adicional, permitindo uma intervenção oportuna.

7- Indústria do entretenimento

A indústria do entretenimento pode aproveitar a análise de sentimento em áudio para analisar as reações do público a filmes, músicas e outros conteúdos de mídia. Isso pode levar a:

• Melhoria de conteúdo: Usar os resultados da análise de sentimento para melhorar roteiros, diálogos e o conteúdo geral com base nas reações do público.
• Estratégias de marketing: Adaptar campanhas de marketing para repercutir melhor com as respostas emocionais do público.
• Engajamento do público: Criar conteúdo mais envolvente e emocionalmente ressonante ao compreender os sentimentos do público.

8- Recursos Humanos

Em recursos humanos, a análise de sentimento em áudio pode ser aplicada a feedback de funcionários, entrevistas e avaliações de desempenho. Isso pode aprimorar:

• Satisfação dos funcionários: Analisar sentimentos no feedback dos funcionários para melhorar as condições de trabalho e tratar preocupações.
• Processos de recrutamento: Compreender as respostas emocionais dos candidatos durante as entrevistas para tomar melhores decisões de contratação.
• Gestão de desempenho: Usar dados de sentimento para apoiar avaliações de desempenho e fornecer feedback construtivo.

Regras a conhecer antes de implantar a análise de sentimento em áudio na UE

A Lei de IA da UE proíbe um uso específico dessa tecnologia: inferir as emoções de um funcionário a partir de sua voz no trabalho. Essa proibição, nos termos do Artigo 5(1)(f), é uma das disposições de práticas proibidas da Lei e se aplica desde 2 de fevereiro de 2025.¹⁰ Reguladores nacionais, incluindo a CNIL da França, publicaram orientações sobre como se preparar para a aplicação à medida que o restante da Lei entra em vigor: as regras de IA de uso geral chegaram em agosto de 2025, e a maioria das disposições restantes terá plena aplicação em 2 de agosto de 2026.

O que é proibido

• Ler emoções a partir da voz, do rosto ou de outro sinal biométrico de um funcionário durante tarefas de trabalho, entrevistas ou avaliações de desempenho.

O que não é coberto pela proibição

• Sistemas que transcrevem uma reunião em texto.
• Sistemas voltados à segurança, como ferramentas que detectam fadiga do motorista.

As duas exceções

• Uso médico.
• Uso de segurança.
• Pontuar o nível de estresse de um agente de atendimento ao cliente para fins de coaching não se qualifica para nenhuma das duas exceções.

O uso voltado ao cliente é tratado de forma diferente: Ler o humor de um cliente durante uma chamada de suporte não é proibido pela legislação da UE. Fora da proibição no local de trabalho e na educação, porém, algumas implantações de reconhecimento de emoções ainda podem se qualificar como de alto risco sob uma parte separada da Lei (Anexo III) e podem gerar deveres adicionais de transparência sob o Artigo 50. A classificação depende da implantação específica, não do caso de uso como um todo.¹¹

Penalidades: As multas por violar a proibição no local de trabalho chegam a €35 milhões ou 7% da receita anual global da empresa, o que for maior.¹² Mesmo antes de essa proibição existir, a autoridade de proteção de dados da Hungria ordenou que um banco parasse de analisar o tom de voz dos funcionários sob regras separadas do GDPR, no que agora é conhecido como o caso Budapest Bank: um sinal de que os reguladores estavam tratando isso como um problema sob a legislação de privacidade mais antiga.¹³

O que isso significa para os métodos acima

• Pontuar o sentimento do cliente em uma central de atendimento continua viável em toda a UE, sujeito às verificações de alto risco e transparência mencionadas acima.
• Aplicar a mesma pontuação à voz de um agente, para rastrear humor ou estresse durante um turno, é proibido nos termos do Artigo 5(1)(f), a menos que se aplique a exceção médica ou de segurança.
• Os casos de uso de entrevistas e avaliações de desempenho, mencionados na seção de recursos humanos acima, geralmente são proibidos totalmente, e não apenas de alto risco. Trate-os como inviáveis em implantações na UE sem uma justificativa médica ou de segurança confirmada, não como uma “revisão antes do lançamento”.

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Quão bem-sucedidas são as ferramentas de análise de sentimento em áudio?

Um benchmark de 2025, AHELM, testou como os modelos grandes de áudio-linguagem lidam especificamente com a detecção de emoções, juntamente com outras nove tarefas de compreensão de áudio.¹⁴ O Gemini 2.5 Pro da Google liderou o grupo no geral, ficando em primeiro lugar em cinco das dez categorias, incluindo detecção de emoções. Nenhum modelo isolado liderou todas as categorias. A escolha de um modelo ainda depende do caso de uso específico, não de uma posição no ranking.

Um experimento de benchmarking de 2026 avaliou como os modelos modernos detectam sentimento diretamente a partir de sinais de fala.¹⁵ Os resultados mostram que a análise de sentimento baseada em áudio pode capturar pistas emocionais como tom, pitch e velocidade da fala. Essas pistas muitas vezes se perdem quando a fala é convertida em texto.

O estudo testou vários modelos de fala bem conhecidos, incluindo HuBERT,¹⁶ Wav2Vec,¹⁷ e Whisper.¹⁸ Quando os modelos analisaram frases curtas faladas com diferentes tons emocionais, o desempenho foi relativamente forte. A precisão variou de 78–91%, indicando que esses modelos podem detectar sinais emocionais claros em fala controlada.

No entanto, o desempenho caiu quando os modelos foram testados em frases mais complexas e variadas. Nesses casos, a precisão caiu para cerca de 54–60%. Os modelos tiveram dificuldade porque o significado da frase, o estilo do falante e o contexto variaram mais amplamente.

No geral, os resultados sugerem que as ferramentas de análise de sentimento em áudio podem funcionar bem quando as pistas emocionais são claras. No entanto, seu desempenho diminui em conversas realistas. Por esse motivo, muitos sistemas combinam sinais de áudio e análise de texto para melhorar a confiabilidade.

Leituras adicionais

• Ferramentas de código aberto para análise de sentimento
• Testes de benchmark de análise de sentimento
• Ferramentas de otimização de mecanismos de resposta
• Ferramentas de IA emocional testadas

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Registro de alterações

5 atualizações

1. 202610 Mar

   Removido um link para um artigo relacionado na seção 'Escolhendo um Modelo de Análise de Sentimento'.

2. 202516 Jul

   Added the "Audio sentiment analysis steps" section.

3. 2 Jul

   Removido o gráfico da Figura 1 da seção O que é análise de sentimento de áudio?

4. 20246 Ago

   Expandida a seção "7 métodos de condução da análise de sentimento de áudio" com quatro novos métodos.

5. 202229 Set

   Reduzido o número de métodos de análise de sentimento de áudio de quatro para três.

Links de referência

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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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Cerrar este diálogo

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

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

Ezgi Arslan, PhD.

Analista da Indústria

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Ezgi possui um doutorado em Administração de Empresas com especialização em finanças e atua como Analista da Indústria na AIMultiple. Ela conduz pesquisas e insights na interseção entre tecnologia e negócios, com experiência em sustentabilidade, análise de pesquisas e de sentimento, aplicações de agentes de IA em finanças, otimização de mecanismos de resposta, gerenciamento de firewall e tecnologias de compras.

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