Os 7 Principais Métodos para Análise de Sentimento em Áudio

À medida que o número de consumidores aumenta e os dados dos utilizadores se acumulam diariamente, a explosão de dados não é surpresa. As empresas utilizam a recolha e análise de dados para melhorar as vendas, a perceção do cliente ou a reputação da marca. Embora os dados de voz sejam o feedback mais direto que as empresas recebem dos clientes, muitas vezes subestimam a sua importância.

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

O que é a análise de sentimento em áudio?

Os métodos tradicionais de análise de sentimento baseiam-se principalmente em textos escritos, como avaliações, feedback, inquéritos, etc. No entanto, como a linguagem humana é complexa, nem sempre é fácil compreender nuances como ironia, sarcasmo ou intenções no conteúdo escrito.

O tom acústico nos ficheiros de áudio transporta informações mais ricas e oferece melhores perceções sobre os sentimentos.¹ As informações de sentimento podem ser recolhidas a partir de várias características da voz, tais como²

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

Assim, as emoções podem ser reconhecidas mais eficazmente 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 compreender 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 entre a análise de sentimento de conteúdo escrito e a multimodal (texto + áudio)

Fonte: CM-BERT: Cross-Modal BERT para Análise de Sentimento Texto-Áudio.³

As etapas da análise de sentimento em áudio são:

1. Recolher o áudio

Recolha de áudio

Comece por recolher o áudio. Pode utilizar 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 diversificados — diferentes vozes, tons e emoções ajudarão o seu modelo a aprender melhor.

Pré-processamento

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

2. Transcrever 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 o 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 precisar 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 utilizar os resultados

Compreender os resultados

Utilize 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 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 funciona o ASR

Fonte: Extração de sentimento de fluxos de áudio naturais⁴

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

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

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

Processo: A WaveNet analisa formas de onda de áudio bruto diretamente para extrair características de áudio utilizando redes neuronais profundas. Este método não requer transcrição de áudio e pode captar detalhes intrincados no sinal de áudio. É um método probabilístico que oferece resultados de última geração com um conjunto de dados multimodal (texto+áudio).

Exemplo: A WaveNet pode detetar diferentes emoções a partir do tom e da altura do áudio, fornecendo uma boa representação do estado emocional do orador.

A WaveNet foi construída principalmente para gerar fala, não para pontuar sentimentos. As equipas que hoje trabalham com sentimento a partir da forma de onda bruta recorrem mais frequentemente a codificadores auto-supervisionados como o Wav2Vec 2.0 ou o HuBERT, treinados especificamente para representar tanto o conteúdo da fala como pistas vocais como o tom.⁵ A ideia central da WaveNet, aprender diretamente da forma de onda em vez de características construídas manualmente, ainda se mantém. O modelo específico foi, na sua maioria, 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 para Análise de Sentimento Texto-Áudio.³

Processo: A abordagem CM-BERT baseia-se na interação entre texto e áudio e ajusta dinamicamente o peso das palavras comparando a informação de diferentes modalidades. Utiliza modelos de aprendizagem automática 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 os MFCCs, os modelos de aprendizagem automática podem reconhecer diferentes estados emocionais em ficheiros de áudio, como felicidade, tristeza ou raiva.

Os MFCCs ainda funcionam como um conjunto de características leve e rápido, e continuam a ser uma escolha padrão razoável para equipas com orçamentos de computação limitados. Modelos auto-supervisionados mais recentes, como o Wav2Vec 2.0, HuBERT e emotion2vec, superam agora os sistemas baseados em MFCCs na maioria dos benchmarks publicados, uma vez que aprendem características diretamente do áudio bruto em vez de dependerem de uma fórmula fixa.⁶ 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 compreender o tom emocional nas 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 utilizadas em projetos de análise de sentimento onde é necessária uma elevada 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 emocionais do áudio bruto.⁷ É executado numa única GPU, é de utilização gratuita e tornou-se uma referência comum na investigação de emoções na fala: o papel que o Whisper desempenha para a transcrição.

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

Figura 4. Redes neuronais recorrentes com duas camadas ocultas

Fonte: Classificação e previsão de sistemas caóticos de ondas com técnicas de aprendizagem automática.⁸

Processo: As RNNs e LSTMs são projetadas para lidar com dados sequenciais, tornando-as adequadas para analisar dependências temporais em sinais de áudio. Podem captar 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 ficheiro de áudio.

8- Modelos de linguagem de áudio de grande escala (LALMs)

Processo: Um modelo de linguagem de áudio de grande escala lê áudio e texto num único passo, 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 em busca de sentimento. Dividir o trabalho faz perder informação; um "Isso é ótimo" monótono e sem entoação pode ser lido como positivo quando as palavras são pontuadas. Um modelo de linguagem de áudio de grande escala mantém tom, ritmo e escolha de palavras juntos, por isso deteta essa discrepância.

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. 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 pelo 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 executam frequentemente 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 aprofundada.⁹

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- Centros de contacto

Nos centros de contacto, 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. Esta informação pode ajudar a melhorar o serviço ao cliente ao:

• Identificar problemas: Detetar sentimentos negativos precocemente permite que os agentes do centro de contacto 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 formar 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, garantindo 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 as respostas com base nas emoções detetadas para proporcionar uma experiência de utilizador mais personalizada e envolvente.
• Aplicações de saúde mental: Monitorizar os estados emocionais pode ajudar nas aplicações de saúde mental ao reconhecer sinais de stress, ansiedade ou depressão nas gravações de áudio.
• Assistentes virtuais: Melhorar as interações dos assistentes virtuais, permitindo-lhes responder de forma mais adequada ao tom emocional do utilizador.

3- Pesquisa de mercado

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

• Compreender as preferências dos consumidores: Obter perceções sobre as opiniões dos clientes sobre produtos ou serviços, ajudando as empresas a tomar decisões informadas.
• Desenvolvimento de produtos: Utilizar 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 ficheiros de áudio de podcasts ou conteúdo de vídeo partilhado em plataformas de redes sociais. Esta aplicação ajuda a:

• Análise da opinião pública: Analisar os sentimentos no conteúdo falado para avaliar a opinião pública sobre vários tópicos.
• Estratégia de conteúdo: Influenciar as 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 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-paciente, consultas de telemedicina e feedback dos 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 as interações dos alunos, o feedback dos professores e as 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 das 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 de conteúdo: Utilizar os resultados da análise de sentimento para melhorar guiões, diálogos e o conteúdo geral com base nas reações do público.
• Estratégias de marketing: Adaptar as campanhas de marketing para ressoarem 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 colaboradores, entrevistas e avaliações de desempenho. Isto pode melhorar:

• Satisfação dos colaboradores: Analisar os sentimentos no feedback dos colaboradores 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: Utilizar dados de sentimento para apoiar avaliações de desempenho e fornecer feedback construtivo.

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

A Lei da IA da UE proíbe uma utilização específica desta tecnologia: inferir as emoções de um trabalhador a partir da sua voz no local de trabalho. Esta proibição, ao abrigo do Artigo 5.º, n.º 1, alínea f), é uma das disposições de práticas proibidas da Lei e está em vigor desde 2 de fevereiro de 2025.¹⁰ Os reguladores nacionais, incluindo a CNIL de França, publicaram orientações sobre a preparação para a aplicação da lei 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 restantes disposições atingirá 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 trabalhador durante tarefas laborais, 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 delas.

A utilização voltada para o cliente é tratada 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, no entanto, algumas implementações de reconhecimento de emoções podem ainda qualificar-se 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.¹¹

Penalidades: As multas por violar a proibição no local de trabalho atingem 35 milhões de euros ou 7% da receita anual global de uma empresa, o que for mais elevado.¹² 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 já tratavam isto como um problema ao abrigo da legislação de privacidade mais antiga.¹³

O que isto significa para os métodos acima

• Pontuar o sentimento do cliente num centro de contacto continua a ser 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 monitorizar o humor ou stress durante um turno, é proibido ao abrigo do Artigo 5.º, n.º 1, alínea f), a menos que se aplique a exceção médica ou de segurança.
• Os casos de uso de entrevistas e avaliações de desempenho, mencionados na secção de recursos humanos acima, são geralmente proibidos de forma absoluta em vez de meramente de alto risco. Trate estes como interditos em implementações na UE sem uma justificação médica ou de segurança confirmada, e não como "rever antes de lançar".

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Qual é o sucesso das ferramentas de análise de sentimento em áudio?

Um benchmark de 2025, AHELM, testou como os modelos de linguagem de áudio de grande escala lidam com a deteção de emoções especificamente, juntamente com nove outras tarefas de compreensão de áudio.¹⁴ O Gemini 2.5 Pro da Google liderou o grupo no geral, destacando-se em cinco das dez categorias, incluindo a deteção de emoções. Nenhum modelo liderou todas as categorias. A escolha de um modelo ainda depende do caso de uso específico, e não de uma posição na tabela de classificação.

Uma experiência de benchmarking de 2026 avaliou quão bem os modelos modernos detetam o sentimento diretamente a partir de sinais de fala.¹⁵ Os resultados mostram que a análise de sentimento baseada em áudio pode captar pistas emocionais como tom, altura e velocidade da fala. Estas pistas perdem-se frequentemente 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 entre 78–91%, indicando que estes modelos podem detetar sinais emocionais claros em fala controlada.

No entanto, o desempenho diminuiu 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
• Testes de Benchmark de Análise de Sentimento
• Ferramentas de Otimização para Motores de Resposta
• Ferramentas de IA Emocional Testadas

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}

Links de referência

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APA PsycNet

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

Ezgi Arslan, PhD.

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Ezgi possui um PhD em Administração de Empresas com especialização em finanças e atua como Analista da Indústria na AIMultiple. Ela impulsiona pesquisas e insights na interseção de tecnologia e negócios, com expertise abrangendo sustentabilidade, análises de pesquisas e sentimento, aplicações de agentes de IA em finanças, otimização de mecanismos de resposta, gerenciamento de firewall e tecnologias de procurement.

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