João Henrique
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# Glossário da análise emocional
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## Modelo utilizado
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O classificador local é `superb/wav2vec2-base-superb-er`, executado com
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`transformers` e PyTorch. O modelo foi treinado para classificação de emoção
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em fala e retorna quatro classes: `neu`, `hap`, `ang` e `sad`.
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## Campos do JSON
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### `emocao`
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Classe emocional mais provável para o segmento de áudio.
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### `confianca_emocao`
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Probabilidade atribuída pelo classificador à classe escolhida, entre `0` e
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`1`. Não é uma certeza nem uma medida de qualidade da transcrição. Um valor
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de `0.58`, por exemplo, indica uma classificação fraca/moderada; valores
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próximos de `1` indicam maior segurança relativa do modelo.
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### `palavras`
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Lista de palavras reconhecidas pelo Whisper, cada uma com seu intervalo de
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tempo no arquivo original ou na timeline projetada.
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### `caracteristicas_acusticas`
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Campo reservado para medidas como pitch, energia, velocidade da fala e
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pausas. Ainda não é preenchido pelo classificador atual.
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## Glossário das classes
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| Código | Significado | Interpretação editorial |
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| `neu` | Neutral | Fala sem sinal emocional forte ou com expressão equilibrada. |
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| `hap` | Happy | Sinal acústico associado a alegria, animação ou entusiasmo. |
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| `ang` | Angry | Sinal acústico associado a irritação, tensão ou intensidade agressiva. |
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| `sad` | Sad | Sinal acústico associado a tristeza, abatimento ou baixa energia. |
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Os códigos são abreviações do modelo: `hap` significa *happy* e `ang`
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significa *angry*. Eles não devem ser interpretados como diagnóstico do
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estado emocional real da pessoa. Ruído, sotaque, idioma, contexto, atuação,
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ironia e qualidade da gravação podem alterar a classificação.
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## Decisão de uso no editor
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A emoção é calculada por segmento/frase, enquanto as palavras mantêm seus
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timestamps individuais. Isso permite usar a emoção como sinal editorial para
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ordenar ou sugerir cortes sem atribuir uma emoção artificial a cada palavra.
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