广告效果测试新方法：用SenseVoiceSmall分析用户反应

在广告投放和用户体验优化中，如何准确捕捉观众的真实情绪反应一直是个难题。传统方式依赖问卷调查或眼动仪等硬件设备，成本高、样本小、反馈滞后。而现在，借助阿里巴巴达摩院开源的SenseVoiceSmall多语言语音理解模型，我们可以通过分析用户观看广告时的语音语调、笑声、掌声甚至背景音乐，快速判断他们的情绪波动和注意力变化。

这不仅适用于直播带货中的实时反馈分析，也能用于短视频广告的效果评估、产品发布会现场反应监测等多个场景。本文将带你了解如何使用集成 Gradio WebUI 的 SenseVoiceSmall 镜像，无需编程基础即可完成广告音频的情感与事件识别分析，为营销决策提供数据支持。

1. 为什么广告测试需要“听懂”声音？

你有没有注意到，当一段广告播放时，观众的第一反应往往是脱口而出的一句“哇！”、“这也太假了吧”，或者突然爆发出笑声？这些非结构化的语音片段，其实蕴含着比打分更高的真实反馈。

传统的语音识别（ASR）只能告诉你“说了什么”，但SenseVoiceSmall能进一步回答：

• 说话人是开心还是反感？
• 哪个时间点引发了笑声或掌声？
• 是否有背景音乐干扰表达？
• 用户语气是否犹豫、激动或愤怒？

这种能力被称为富文本转录（Rich Transcription），它把语音信息从“文字记录”升级为“行为洞察”。对于广告主来说，这意味着可以精准定位视频中哪些画面/台词真正打动了用户，哪些部分让人想快进。

2. SenseVoiceSmall 模型核心能力解析

2.1 多语言高精度识别

SenseVoiceSmall 支持五种主流语种的混合识别，特别适合跨区域市场推广的内容分析：

• 中文普通话
• 英语
• 粤语
• 日语
• 韩语

无需预先指定语言，模型可自动识别并切换，极大提升了多语种广告素材的处理效率。

2.2 情感识别：捕捉情绪波动

模型内置情感分类器，能识别以下常见情绪标签：

例如，在一段促销广告中如果出现多个<|ANGRY|>标签集中在“限时抢购”环节，说明用户可能觉得套路感太强。

2.3 声音事件检测：还原现场氛围

除了人声内容，环境音也是重要信号源：

通过这些标签的时间分布图谱，你可以绘制出一条“观众情绪曲线”，直观看到广告节奏是否合理。

3. 快速部署与使用指南

本镜像已预装完整运行环境，包含 Python 3.11、PyTorch 2.5、FunASR 库及 Gradio 可视化界面，支持 GPU 加速推理（如 NVIDIA RTX 4090D），实现秒级音频转写。

3.1 启动 WebUI 服务

若镜像未自动启动服务，请按以下步骤操作：

# 安装必要依赖（通常已预装） pip install av gradio

创建app_sensevoice.py文件：

import gradio as gr from funasr import AutoModel from funasr.utils.postprocess_utils import rich_transcription_postprocess # 初始化模型 model = AutoModel( model="iic/SenseVoiceSmall", trust_remote_code=True, device="cuda:0", # 使用GPU加速 vad_model="fsmn-vad", vad_kwargs={"max_single_segment_time": 30000} ) def sensevoice_process(audio_path, language): if audio_path is None: return "请上传音频文件" res = model.generate( input=audio_path, language=language, use_itn=True, batch_size_s=60, merge_vad=True, merge_length_s=15 ) if len(res) > 0: raw_text = res[0]["text"] clean_text = rich_transcription_postprocess(raw_text) return clean_text else: return "识别失败" # 构建界面 with gr.Blocks(title="SenseVoice 智能语音识别") as demo: gr.Markdown("# 🎙 SenseVoice 广告情绪分析平台") gr.Markdown(""" **功能亮点：** - 自动识别中英日韩粤五语种 - 😄 实时标注开心、愤怒、悲伤等情绪 - 🔊 检测掌声、笑声、BGM等声音事件 """) with gr.Row(): with gr.Column(): audio_input = gr.Audio(type="filepath", label="上传广告录音或用户反馈音频") lang_dropdown = gr.Dropdown( choices=["auto", "zh", "en", "yue", "ja", "ko"], value="auto", label="语言选择" ) submit_btn = gr.Button("开始分析", variant="primary") with gr.Column(): text_output = gr.Textbox(label="富文本识别结果", lines=15) submit_btn.click( fn=sensevoice_process, inputs=[audio_input, lang_dropdown], outputs=text_output ) demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=6006)

运行服务：

python app_sensevoice.py

3.2 本地访问方式

由于服务器默认不开放公网端口，需通过 SSH 隧道转发：

ssh -L 6006:127.0.0.1:6006 -p [SSH端口] root@[服务器IP]

连接成功后，在本地浏览器打开： http://127.0.0.1:6006

即可进入可视化操作界面，上传音频进行分析。

4. 实际案例：一段电商广告的情绪分析

假设我们有一段 30 秒的手机促销广告录音，来自直播间用户的集体反应。上传后得到如下输出（节选）：

<|HAPPY|> 这价格也太香了吧！<|LAUGHTER|> <|NEUTRAL|> 参数听着还行... <|BGM|> [背景音乐渐强] <|ANGRY|> 又是限量抢购？耍人呢？ <|APPLAUSE|> 哇这摄像头真清楚！

我们可以提取关键信息：

优化建议：

• 弱化“限量”话术，改为“首批现货供应”
• 加强摄像头功能的讲解比重
• 调整背景音乐音量，避免盖过人声

5. 如何应用于你的广告测试流程？

5.1 小规模测试：单条广告优化

适用场景：新品发布前内部评审、A/B 测试不同版本脚本

操作流程：

1. 录制目标人群观看广告时的语音反馈（可用手机录制小组讨论）
2. 批量上传至 SenseVoiceSmall 分析
3. 提取高频情绪词和事件标签
4. 对比不同版本的情绪曲线峰值位置
5. 选择更能激发正向情绪的版本上线

5.2 大规模监测：直播带货实时反馈

适用场景：电商直播、发布会回放、社交媒体评论语音采集

增强方案：

• 搭配自动化脚本定时抓取直播片段
• 使用 FFmpeg 切割每 5 分钟音频段
• 批量调用模型生成情绪趋势图
• 设置警报机制：当<|ANGRY|>出现频率超过阈值时提醒运营介入

5.3 数据整合：构建广告效果评分模型

你可以将 SenseVoiceSmall 的输出结构化，作为机器学习特征输入：

{ "happy_count": 7, "angry_count": 2, "laughter_count": 5, "applause_count": 3, "bgm_ratio": 0.38, "avg_emotion_score": 0.61 }

结合最终转化率数据，训练一个预测模型，未来仅凭一段试看反馈就能预估广告 ROI。

6. 注意事项与最佳实践

6.1 音频格式建议

• 采样率：推荐 16kHz，模型会自动重采样，但原始质量越高越好
• 声道：单声道即可，立体声不影响识别
• 编码：WAV 或 MP3 均可，避免使用 AAC 或 Opus 等复杂编码

6.2 提升识别准确性的技巧

• 尽量减少多人同时说话的重叠语音
• 控制环境噪音，避免空调、风扇等持续低频噪声
• 若已知语言种类，手动选择对应语种而非使用auto

6.3 结果解读要点

• 方括号内的标签是模型推断结果，不代表绝对事实
• 多次重复实验取平均值更可靠
• 结合上下文判断情绪，例如“笑骂”可能是正面调侃而非负面情绪

7. 总结

SenseVoiceSmall 为广告效果测试带来了全新的可能性——不再依赖主观问卷，而是通过“听懂”用户的声音来获取第一手情绪数据。无论是笑声、掌声还是那句不经意的吐槽，都是宝贵的优化线索。

借助其强大的多语言支持、情感识别与声音事件检测能力，配合 Gradio 可视化界面，即使是非技术人员也能快速上手，完成从音频上传到情绪分析的全流程。

更重要的是，这种方法成本极低、响应迅速、可规模化复制，特别适合需要高频迭代内容的数字营销团队。

现在就开始尝试吧，让你的下一支广告，真正“听见”用户的心声。

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