Os 7 Melhores Métodos para Análise de Sentimento em Áudio

À medida que o número de consumidores aumenta e os dados dos utilizadores se acumulam diariamente, uma explosão de dados não é surpresa. As empresas utilizam recolha de dados e análises para melhorar as vendas, as perceções dos clientes ou a reputação da marca. Embora os dados de voz sejam o feedback mais direto que as empresas recebem dos clientes, muitas vezes ignoram a 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, feedback, inquéritos, 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 transporta informações mais ricas e fornece melhores perceções sobre os sentimentos.¹ As informações de sentimento podem ser recolhidas de várias características da voz, como²

• tom de voz
• volume
• entoação
• outras medidas relacionadas com a frequência

Assim, as emoções podem ser melhor reconhecidas combinando a análise do tom de 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 dos seus clientes e proporcionar-lhes uma melhor experiência.

Como funciona a análise de sentimento em áudio?

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

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

As etapas da análise de sentimento em áudio são:

1. Recolha de áudio

Recolha de áudio

Comece por recolher o áudio. Pode usar gravações ao vivo, ficheiros pré-gravados ou áudio de plataformas online.

Garantir a qualidade

Um áudio claro é essencial. Tente reduzir o ruído de fundo e manter o som nítido. Além disso, certifique-se de que os seus dados são diversos, diferentes vozes, tons e emoções ajudarão o seu modelo a aprender melhor.

Pré-processamento

Uma vez recolhido, limpe o áudio. Isto inclui remover ruído, ajustar o volume e cortar o silêncio. Estas etapas preparam o áudio para as fases seguintes.

2. Transcrição para texto

Converter áudio em texto

As ferramentas de reconhecimento de fala transformam palavras faladas em texto. O Whisper da OpenAI continua a ser 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 orador incorporada. Isto elimina a necessidade de uma ferramenta separada para distinguir a voz de um agente da de um cliente numa chamada gravada.

Limpar o texto

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

3. Escolher 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. Interpretar e usar os resultados

Compreender os resultados

Use os dados para aprender como as pessoas se sentem. Isto é útil em áreas como serviço ao cliente, marketing e feedback público.

Visualizar resultados

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

7 métodos para realizar análise de sentimento em áudio

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

1- Reconhecimento automático de fala (ASR)

Figura 2. Um exemplo de como o ASR funciona

Fonte: Sentiment extraction from natural audio streams⁴

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

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

2- WaveNet (Análise bruta da forma de onda de áudio)

Processo: O WaveNet analisa formas de onda de áudio brutas diretamente para extrair características de áudio usando redes neuronais profundas. Este método não requer 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 detetar diferentes emoções a partir do tom e da entoação do áudio, fornecendo uma boa representação do estado emocional do orador.

O WaveNet foi construído principalmente para gerar fala, não para pontuar sentimento. As equipas que hoje trabalham com sentimento de forma de onda bruta recorrem mais frequentemente a codificadores auto-supervisionados como Wav2Vec 2.0 ou HuBERT, treinados especificamente para representar tanto o conteúdo da fala como pistas vocais como o tom.⁵ A ideia central do WaveNet, aprender diretamente da forma de onda em vez de características construídas manualmente, ainda se mantém. O modelo específico foi maioritariamente substituído por estes codificadores mais recentes.

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

Figura 3. A arquitetura da rede CM-BERT

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

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. Utiliza modelos de machine learning para analisar tanto o sinal de áudio como a sua transcrição, aproveitando os pontos fortes de ambas as modalidades.

Exemplo: Num projeto de análise de gravações de áudio de podcasts, o CM-BERT pode fornecer perceções sobre o sentimento expresso tanto nas palavras faladas como 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. São extraídos de gravações de áudio e usados como características para modelos de análise de sentimento.

Exemplo: Ao analisar MFCCs, os modelos de machine learning 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 a ser uma opção padrão razoável para equipas com orçamentos de computação apertados. Modelos auto-supervisionados mais recentes, como Wav2Vec 2.0, HuBERT e emotion2vec, superam agora 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.⁷ As equipas que procuram a máxima precisão tendem a escolher um destes em vez disso.

5- Análise de características prosódicas

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

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

6- Redes neuronais profundas (DNNs)

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

Exemplo: As DNNs podem ser empregues em projetos de análise de sentimento onde é necessária alta precisão, como em publicações de áudio nas redes sociais para avaliar 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.⁸ Funciona numa única GPU, é gratuito de usar e tornou-se uma linha de base comum na investigação de emoção na fala: o papel que o Whisper desempenha para a transcrição.

7- Redes neuronais recorrentes (RNNs) e redes de memória de longo curto prazo (LSTM)

Figura 4. Redes neuronais recorrentes com duas camadas ocultas

Fonte: Classification and prediction of wave chaotic systems with machine learning techniques.⁹

Processo: As RNNs e LSTMs são projetadas para lidar com dados sequenciais, tornando-as adequadas para analisar dependências temporais em sinais de áudio. Podem capturar a progressão das emoções.

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

8- Grandes modelos de linguagem de áudio (LALMs)

Processo: Um grande modelo de linguagem de áudio lê áudio e texto numa única passagem, dentro de um único modelo. Os métodos mais antigos dividem o trabalho em dois: um modelo transforma a fala em texto, e um modelo separado lê esse texto para sentimento. Dividir o trabalho perde informação; um "Isso é ótimo" plano e inexpressivo pode ser lido como positivo quando as palavras são pontuadas. Um grande modelo de linguagem de áudio mantém o tom, o ritmo e a escolha de palavras juntos, por isso deteta essa incompatibilidade.

Exemplos em produção a partir de 2026 incluem o GPT-4o Audio da OpenAI, o Gemini 2.5 da Google e o Qwen2.5-Omni da Alibaba. Cada um aceita um clip de áudio diretamente e devolve uma transcrição, uma etiqueta de emoção, ou ambos, sem expor uma etapa de transcrição separada.

Exemplo: Uma plataforma de suporte encaminha uma chamada de cliente diretamente para um destes modelos. Este devolve uma transcrição, uma pontuação de sentimento e uma nota sobre onde o tom mudou durante a chamada, tudo a partir de uma única passagem sobre o áudio.

Compensação: Estes modelos custam mais para executar por minuto de áudio do que modelos mais pequenos e específicos. As equipas que lidam com grandes volumes de chamadas frequentemente executam um modelo leve de código aberto, como o emotion2vec, como primeira passagem, e depois enviam as chamadas sinalizadas para um modelo maior para uma leitura mais detalhada.¹⁰

As 8 principais aplicações da análise de sentimento em áudio

A análise de sentimento em áudio tem uma vasta gama de aplicações em vários campos, melhorando processos e fornecendo perceções valiosas em todas as indústrias.

1- Call centers

Nos call centers, a análise de sentimento em áudio é usada para analisar interações com 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. Esta informação pode ajudar a melhorar o serviço ao cliente ao:

• Identificar problemas: Detetar sentimentos negativos precocemente permite que os agentes do call center abordem as preocupações dos clientes de forma mais eficaz.
• Fins de formação: Compreender os estados emocionais dos clientes durante as chamadas pode ser usado para treinar agentes, melhorando a sua capacidade de lidar com diferentes emoções.
• Garantia de Qualidade: Os resultados da análise de sentimento podem ser usados para monitorizar e manter a qualidade do serviço, assegurando uma satisfação consistente do cliente.

2- Reconhecimento de emoções

Detetar diferentes emoções em gravações de áudio pode melhorar significativamente as interfaces do utilizador e criar sistemas de IA mais empáticos. O reconhecimento de emoções através da análise de sentimento em áudio envolve:

• Experiências personalizadas: Adaptar respostas com base nas emoções detetadas para proporcionar uma experiência de utilizador mais personalizada e envolvente.
• Aplicações de saúde mental: Monitorizar estados emocionais pode ajudar em aplicações de saúde mental, reconhecendo sinais de stress, ansiedade ou depressão em gravações de áudio.
• Assistentes virtuais: Melhorar as interações dos assistentes virtuais, permitindo-lhes responder de forma mais apropriada ao tom emocional do utilizador.

3- Pesquisa de mercado

Na pesquisa de mercado, a análise de sentimento em áudio de arquivos de áudio de grupos de foco ou feedback de clientes pode fornecer perceções valiosas. Ao analisar sentimentos em respostas faladas, as empresas podem:

• Compreender as preferências do consumidor: Obter perceções 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.
• Perceção da marca: Monitorizar e analisar o sentimento do público em relação a uma marca, permitindo que as empresas ajustem as suas estratégias em conformidade.

4- Monitorização de redes sociais

A análise de sentimento em áudio também pode ser aplicada a arquivos de áudio de podcasts ou conteúdo de vídeo partilhado em plataformas de redes sociais. Esta aplicação ajuda em:

• Análise da opinião pública: Analisar sentimentos em conteúdo falado para avaliar 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 em conversas nas redes sociais, permitindo que as empresas se mantenham à frente nos seus esforços de marketing.

5- Cuidados de saúde

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

• Cuidados ao paciente melhorados: Compreender as emoções dos pacientes pode ajudar os prestadores de cuidados de saúde a oferecer cuidados mais empáticos e personalizados.
• Deteção precoce de condições: Reconhecer mudanças no estado emocional de um paciente pode ajudar na deteção precoce de problemas de saúde mental ou outras condições.
• Satisfação do paciente: Analisar o feedback dos pacientes para melhorar a qualidade dos serviços de saúde e garantir a satisfação do paciente.

6- Educação

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

• Envolvimento dos alunos: Compreender as respostas emocionais dos alunos pode ajudar os educadores a ajustar os seus métodos de ensino para manter os alunos envolvidos.
• Monitorização do desempenho: Monitorizar o sentimento no feedback dos alunos pode fornecer perceções sobre a eficácia dos programas educativos e estratégias de ensino.
• Apoio emocional: Identificar alunos que possam precisar de apoio emocional adicional, permitindo uma intervenção atempada.

7- Indústria do entretenimento

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

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

8- Recursos Humanos

Nos recursos humanos, a análise de sentimento em áudio pode ser aplicada ao feedback dos funcionários, entrevistas e avaliações de desempenho. Isto pode melhorar:

• Satisfação dos funcionários: Analisar sentimentos no feedback dos funcionários para melhorar as condições do local de trabalho e abordar 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 implementar análise de sentimento em áudio na UE

A Lei da IA da UE proíbe um uso específico desta tecnologia: inferir as emoções de um funcionário a partir da sua voz no trabalho. Essa proibição, ao abrigo do Artigo 5.º(1)(f), é uma das disposições de práticas proibidas da Lei e está em vigor desde 2 de fevereiro de 2025.¹¹ Os reguladores nacionais, incluindo a CNIL de França, publicaram orientações sobre a preparação para a aplicação à medida que o resto da Lei entra em vigor: as regras para IA de uso geral chegaram em agosto de 2025, e a maioria das disposições restantes atinge a aplicação plena em 2 de agosto de 2026.

O que é proibido

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

O que não é abrangido pela proibição

• Sistemas que transcrevem uma reunião para texto.
• Sistemas focados na segurança, como ferramentas que detetam fadiga do condutor.

As duas exceções

• Uso médico.
• Uso de segurança.
• Pontuar o nível de stress de um agente de serviço ao cliente para fins de coaching não se qualifica para nenhuma.

O uso voltado para o cliente é tratado de forma diferente: Ler o estado de espírito de um cliente durante uma chamada de suporte não é proibido pela lei da UE. Fora da proibição do local de trabalho e educação, no entanto, algumas implementações de reconhecimento de emoções ainda podem ser qualificadas como de alto risco ao abrigo de uma parte separada da Lei (Anexo III) e podem desencadear deveres de transparência adicionais ao abrigo do Artigo 50. A classificação depende da implementação específica, não do caso de uso como um todo.¹²

Penalidades: As multas por quebrar a proibição no local de trabalho atingem 35 milhões de euros ou 7% da receita anual global de uma empresa, o que for mais alto.¹³ Mesmo antes de esta proibição existir, a autoridade de proteção de dados da Hungria ordenou a um banco que parasse de analisar o tom de voz dos funcionários ao abrigo de regras separadas do RGPD, no que é agora conhecido como o caso Budapest Bank: um sinal de que os reguladores estavam a tratar isto como um problema sob a lei de privacidade mais antiga.¹⁴

O que isto significa para os métodos acima

• Pontuar o sentimento do cliente num call center mantém-se 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 o estado de espírito ou stress durante um turno, é proibido ao abrigo do Artigo 5.º(1)(f), a menos que se aplique a exceção médica ou de segurança.
• Os casos de uso de entrevista e avaliação de desempenho, mencionados na secção de recursos humanos acima, são geralmente proibidos totalmente em vez de meramente de alto risco. Trate-os como fora dos limites nas implementações da UE sem uma justificação 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 grandes modelos de linguagem de áudio lidam com a deteção de emoções especificamente, juntamente com nove outras tarefas de compreensão de áudio.¹⁵ O Gemini 2.5 Pro da Google liderou o grupo no geral, liderando cinco das dez categorias, incluindo deteção de emoções. Nenhum modelo liderou todas as categorias. A escolha de um modelo ainda depende do caso de uso específico, não de uma classificação de liderança.

Uma experiência de benchmarking de 2026 avaliou quão bem os modelos modernos detetam o sentimento diretamente de sinais de fala.¹⁶ Os resultados mostram que a análise de sentimento baseada em áudio pode capturar pistas emocionais como tom, altura e velocidade da fala. Estas pistas são muitas vezes perdidas quando a fala é convertida em texto.

O estudo testou vários modelos de fala bem conhecidos, incluindo HuBERT,¹⁷ Wav2Vec,¹⁸ e Whisper.¹⁹ Quando os modelos analisaram frases curtas faladas com diferentes tons emocionais, o desempenho foi relativamente forte. A precisão variou de 78–91%, indicando que estes modelos podem detetar sinais emocionais claros em fala controlada.

No entanto, o desempenho caiu quando os modelos foram testados em frases mais complexas e variadas. Nestes casos, a precisão caiu para cerca de 54–60%. Os modelos tiveram dificuldades porque o significado da frase, o estilo do orador e o contexto variavam 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, o seu desempenho diminui em conversas realistas. Por esta razão, muitos sistemas combinam sinais de áudio e análise de texto para melhorar a fiabilidade.

Leituras adicionais

• Ferramentas de Análise de Sentimento de Código Aberto
• Teste de Benchmark de Análise de Sentimento
• Ferramentas de Otimização para Motores de Resposta
• Ferramentas de IA de Emoção Testadas

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  note   = {AIMultiple. Acessado em 3 Julho 2026}
}

Links de referência

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APA PsycNet

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

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

Ezgi Arslan, PhD.

Analista de Indústria

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

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