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João Henrique b9bf3b2863 feat: criado repositório jhonny-editor no Gitea
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2026-09-08 16:13:27 -04:00

2.0 KiB

Glossário da análise emocional

Modelo utilizado

O classificador local é superb/wav2vec2-base-superb-er, executado com transformers e PyTorch. O modelo foi treinado para classificação de emoção em fala e retorna quatro classes: neu, hap, ang e sad.

Campos do JSON

emocao

Classe emocional mais provável para o segmento de áudio.

confianca_emocao

Probabilidade atribuída pelo classificador à classe escolhida, entre 0 e 1. Não é uma certeza nem uma medida de qualidade da transcrição. Um valor de 0.58, por exemplo, indica uma classificação fraca/moderada; valores próximos de 1 indicam maior segurança relativa do modelo.

palavras

Lista de palavras reconhecidas pelo Whisper, cada uma com seu intervalo de tempo no arquivo original ou na timeline projetada.

caracteristicas_acusticas

Campo reservado para medidas como pitch, energia, velocidade da fala e pausas. Ainda não é preenchido pelo classificador atual.

Glossário das classes

Código Significado Interpretação editorial
neu Neutral Fala sem sinal emocional forte ou com expressão equilibrada.
hap Happy Sinal acústico associado a alegria, animação ou entusiasmo.
ang Angry Sinal acústico associado a irritação, tensão ou intensidade agressiva.
sad Sad Sinal acústico associado a tristeza, abatimento ou baixa energia.

Os códigos são abreviações do modelo: hap significa happy e ang significa angry. Eles não devem ser interpretados como diagnóstico do estado emocional real da pessoa. Ruído, sotaque, idioma, contexto, atuação, ironia e qualidade da gravação podem alterar a classificação.

Decisão de uso no editor

A emoção é calculada por segmento/frase, enquanto as palavras mantêm seus timestamps individuais. Isso permite usar a emoção como sinal editorial para ordenar ou sugerir cortes sem atribuir uma emoção artificial a cada palavra.