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. O FROID não a implementa: o motor converte blendshapes em 16 AUs por quadro e cruza seis combinações de co-ocorrência, sem modelo de Markov e sem fases temporais. O que está maduro aqui é o campo, não este produto — ver os limites declarados.

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.

Uma evidência que não vem do sinal

A percepção do paciente sobre a própria expressão

Tudo acima nesta página trata do que a máquina mede. Esta seção trata de outra coisa, e de uma que não depende de nenhum índice funcionar: o que o paciente diz ao se reconhecer — ou ao não se reconhecer — naquilo que acabou de expressar.

O que o paciente percebe de si é dado clínico

Quando alguém escuta a própria fala devolvida, ou vê descrita a própria expressão, a reação a isso não é acessório da sessão — é matéria dela. O paciente reconhece, estranha, corrige, recusa. Cada uma dessas reações aponta para onde há algo a trabalhar.

É a diferença entre o que a pessoa diz e o que ela percebe ter dito. Essa distância, quando aparece, costuma marcar exatamente o assunto que importa.

Discordar é tão informativo quanto concordar

«Isso não sou eu» carrega tanta informação clínica quanto «é exatamente isso». A leitura útil não é a que o paciente confirma; é a que ele tem alguma coisa a dizer sobre.

Por isso o FROID não pede validação ao paciente. Devolver a expressão dele para que ele reaja é o objetivo. Uma reação de recusa é resultado, não falha.

Guia de assunto, não medida

A percepção do paciente sobre a própria expressão orienta onde o trabalho vai — que tema merece tempo, o que ficou de fora, o que ele evitou nomear. É bússola de conteúdo.

O que ela não é: confirmação de índice. Que o paciente concorde com uma leitura não a torna correta, e que discorde não a torna errada. São duas perguntas diferentes, e misturá-las produziria uma validação circular — o instrumento se aprovando pela boca de quem ele mede.

Por que essa evidência é mais robusta que a nossa

Ela não passa pelo nosso pipeline. Não depende de microfone, de captura acústica, de modelo, nem de o motor estar medindo em vez de simular. É testemunho direto, colhido pelo profissional na sala.

A consequência prática importa: quando um índice do FROID falha ou fica indisponível, o que o paciente relatou sobre si continua valendo integralmente. As duas fontes são independentes, e é justamente por isso que vale manter as duas.

Ressalva de rigor: auto-relato tem limites conhecidos e bem documentados — desejabilidade social, viés de memória, e o fato de que nem tudo o que importa é acessível à consciência de quem fala. Ele não é padrão-ouro nem árbitro dos índices. É uma fonte independente, com forças e fraquezas distintas das do sinal acústico, e o valor está exatamente em serem distintas.

O que ainda não sabemos

O Data-Froid, e o que ele pode e não pode provar

Esta página separa ciência publicada de metodologia própria. O Data-Froid pertence à segunda coluna hoje — e é o caminho pelo qual parte dela pode, com o tempo, migrar para a primeira. Vale dizer com precisão o que isso significa, e o que não significa.

O que ele permite

Testar a heurística contra a distribuição real

O IPM e o IDM são hoje heurística de produto: a forma FROID de organizar sinais que a literatura estuda há décadas. Uma base grande permite perguntar se os cortes que adotamos correspondem a algo — se a distribuição se comporta como o modelo prevê, se os agrupamentos se repetem, e o que não se sustenta quando o número cresce.

Permite também auditar viés: verificar se a leitura se comporta de modo diferente por sotaque, faixa etária ou tom de pele — que é a checagem que modelos treinados fora do Brasil quase nunca sofrem.

O que ele não faz

Uma base grande não é um ensaio clínico

Volume não substitui desenho experimental. O Data-Froid é observacional: mostra o que se associa a quê, entre quem usou a plataforma — não estabelece causalidade, não tem grupo de controle, e carrega o viés de quem procura atendimento e de quem escolhe esta ferramenta.

Nada que saia dele, por si só, valida um índice como instrumento clínico. O que ele oferece é evidência de convergência e hipótese qualificada — o insumo de uma validação, não a validação.

Onde isso deixa o leitor. Enquanto essa comparação não estiver feita e publicada, o IPM e o IDM continuam declarados como heurística — e é assim que aparecem em todo o site, inclusive nos relatórios. Preferimos dizer que ainda não sabemos a apresentar como validado o que não foi. O mecanismo que torna essa base possível está em Tecnologia; o que ela devolve a quem atende, em Profissionais.

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.