音频搜索应用中的情感检测依赖于分析语音信号，以识别诸如高兴、悲伤、愤怒或中立等情感状态。这通过结合信号处理、机器学习和语言分析来实现。目标是从音频数据中提取与特定情感相关的有意义的模式，从而使语音助手、客户服务工具或内容推荐系统等应用能够进行情境化响应。
第一步包括从原始音频中进行特征提取。常见的声学特征包括音高（基频）、强度（响度）、语速以及梅尔频率倒谱系数（MFCCs）等频谱特征。例如，更高的音高变化可能表明兴奋，而较慢的语速和较低的音高可能暗示悲伤。这些特征通常会进行归一化，以考虑录音条件或说话者差异带来的变化。提取后，这些特征作为机器学习模型的输入。传统方法使用诸如支持向量机（SVMs）或随机森林等分类器，它们在标记数据集上进行训练。然而，像卷积神经网络（CNNs）或循环神经网络（RNNs）这样的深度学习模型已变得更为普遍，因为它们可以自动从声谱图或原始波形中学习复杂的模式。例如，CNN 可以分析语音的时频表示，以检测特定于情感的模式。
除了声学特征之外，还会分析韵律（节奏、重音和语调）以及语言内容（所说的词语）。语音转文本 API 等工具可以转录音频，从而能够对文本本身进行情感分析。结合声学和语言数据通常可以提高准确性——例如，检测讽刺需要语调和词语的共同分析。实际应用中可能会使用混合模型，例如将声学特征输入到神经网络中，同时使用 BERT 等基于 Transformer 的模型处理文本。挑战包括处理背景噪声、多语言支持以及情感表达的文化差异。通常使用 Librosa 等开源库进行特征提取，或使用 PyTorch 构建自定义模型。CREMA-D 或 IEMOCAP 等数据集提供了带有情感标签的语音样本用于训练。对于部署，优先选择边缘兼容模型（例如 TensorFlow Lite），以降低在实时客户呼叫分析等应用中的延迟。