Ciência

Cada afirmação técnica, com a força de evidência que ela realmente tem

Organizamos a bibliografia por pilar tecnológico. Onde a ciência é sólida, mostramos o estudo e o número exato. Onde é framework proprietário, dizemos isso sem rodeio.

Explorador de evidências

Evidência forte

Depressão e retardo psicomotor

Voz menos variável em F0, mais pausas e fala mais lenta em quadros depressivos — replicado em múltiplos estudos independentes.

Zhao, Q. et al. (2022). Vocal Acoustic Features as Potential Biomarkers for Identifying/Diagnosing Depression: A Cross-Sectional Study. Frontiers in Psychiatry. 71 pacientes deprimidos, 62 controles. MFCC7 preditivo do PHQ-9 (β=0.90, p=0.01); MFCC9 correlacionado com HAMD ansiedade/somatização (r=−0.34, β=−0.45, p=0.049); acurácia discriminante de 89,66%. DOI 10.3389/fpsyt.2022.815678 — texto integral conferido diretamente na fonte.
Taguchi, T. et al. (2018). Major depressive disorder discrimination using vocal acoustic features. Journal of Affective Disorders. MFCC2 discrimina MDD com sensibilidade 77,8% / especificidade 86,1%. DOI 10.1016/j.jad.2017.08.038
Quatieri, T. & Malyska, N. (2012). Vocal-Source Biomarkers for Depression: A Link to Psychomotor Activity. Interspeech. DOI 10.21437/interspeech.2012-311

Ressalva de rigor: os mesmos padrões (F0 reduzida, prosódia achatada) também aparecem em Parkinson, degeneração frontotemporal, ELA e esquizofrenia. Não é um marcador específico de depressão isoladamente — é um sinal transdiagnóstico de lentificação neuromotora, e tratamos como tal.

Evidência forte

MFCC e derivadas temporais (Δ, ΔΔ)

Coeficientes cepstrais estáticos e suas derivadas capturam dinâmica temporal relevante para estado afetivo e coordenação articulatória.

Williamson, J. et al. (2013). Vocal biomarkers of depression based on motor incoordination. Proc. 3rd ACM AVEC Workshop. DOI 10.1145/2512530.2512531
Davis, S. & Mermelstein, P. (1980). Comparison of parametric representations for monosyllabic word recognition in continuously spoken sentences. IEEE Trans. ASSP. — fundamento conceitual dos MFCCs, citado diretamente no motor do FROID.

Ressalva: deltas nem sempre superam o MFCC estático — depende de tarefa e classificador.

Evidência emergente

Prosódia na mania e bipolaridade

F0 dinâmico e velocidade de fala mudam com o estado de humor, mas com alta variabilidade intra e interindividual.

Guidi, A. et al. (2015). Automatic analysis of speech F0 contour for the characterization of mood changes in bipolar patients. Biomedical Signal Processing and Control. DOI 10.1016/j.bspc.2014.10.011
Anmella, G. et al. (2024). Automated Speech Analysis in Bipolar Disorder: The CALIBER Study Protocol and Preliminary Results. Journal of Clinical Medicine. Resultados preliminares/protocolares. DOI 10.3390/jcm13174997

Honestidade científica: Pal et al. (2025), Annals of Indian Psychiatry, não encontrou diferença significativa em F0, intensidade, jitter ou shimmer entre mania, depressão e eutimia (DOI 10.4103/aip.aip_221_24). Incluímos esse resultado contrário de propósito.

Infraestrutura forte Dissimulação: contestado

Dinâmica facial (FACS + modelos de Markov)

Modelagem de onset/apex/offset de Unidades de Ação com HMM/HSMM é metodologia madura em visão computacional.

Valstar, M. & Pantic, M. (2012). Fully Automatic Recognition of the Temporal Phases of Facial Actions. IEEE TSMC-B. DOI 10.1109/tsmcb.2011.2163710
Hamm, J. et al. (2011). Automated Facial Action Coding System for dynamic analysis of facial expressions in neuropsychiatric disorders. Journal of Neuroscience Methods, 200(2), 237–256.
Kawulok, M. et al. (2021). Dynamics of facial actions for assessing smile genuineness. PLoS ONE. DOI 10.1371/journal.pone.0244647

Ressalva importante: a hipótese clássica do "sorriso de Duchenne" (AU6+AU12 = sorriso genuíno) é contestada por pesquisa recente, que encontrou que AU6 se correlaciona com intensidade do sorriso, não com autenticidade emocional. O FROID usa essa configuração como um fator entre vários, não como detector isolado de dissimulação.

Evidência fraca

Micro-tremor vocal (5–12 Hz) e ativação autonômica

Existe literatura real sobre microtremor vocal fisiológico e sobre F0/jitter/shimmer reagindo a estresse em geral.

Schoentgen, J. (2002). Modulation frequency and modulation level owing to vocal microtremor. Journal of the Acoustical Society of America. DOI 10.1121/1.1492820 — caracteriza o microtremor em vozes normais/disfônicas; não estabelece o vínculo autonômico/psiquiátrico específico que o FROID monitora.
De Lacerda Veiga, D. et al. (2025). The Fundamental Frequency of Voice as a Potential Stress Biomarker: A Systematic Review and Meta-Analysis. Stress and Health. Heterogeneidade alta, evidência insuficiente para uso clínico isolado. DOI 10.1002/smi.70112

Este é o pilar mais experimental do sistema — tratamos os índices subharmonic_energy_5_12hz como sinal exploratório, não como biomarcador validado.

Sem base científica publicada Framework proprietário

As 12 Zonas de Percepção

A física por trás (densidade espectral de potência via FFT) é real. O mapeamento de faixas de Hz específicas para dicotomias emocionais não tem nenhuma fonte revisada por pares — segue o padrão de frequências solfeggio/chakra, e a origem real é a tecnologia comercial de biofeedback de voz.

Comunicamos isso explicitamente como heurística de produto FROID — nunca como neurociência validada.

Metodologia de verificação

Como chegamos a esta bibliografia

Cada citação nesta página foi conferida de forma independente — DOI resolvido, e no caso do estudo-âncora (Zhao et al., 2022), o texto integral foi lido na fonte original para confirmar que os números batem exatamente com o que o FROID cita.