A informação não-verbal possui um papel importante na comunicação humana. Além de estar intimamente relacionada ao significado da linguagem falada, a maneira como as palavras são ditas transmite grande parte da informação: de fato, um texto falado pode assumir diferentes interpretações de acordo com a forma como ele é apresentado.

A partir do questionamento da interpretação humana de textos falados, buscamos desenvolver um corpus de fala, que possibilitasse a investigação da capacidade humana de reconhecer a emoção transmitida em um texto.   

O objetivo inicial de nossa pesquisa consistia na elaboração e o desenvolvimento de um corpus de fala para reconhecimento de emoções. No entanto, após uma análise inicial de artigos na área, incluímos também outros tipos de mídia  no repositório. Posteriormente, este corpus pode ser utilizado como base de dados para treinamento de sistemas de reconhecimento de emoções.

Iniciamos os estudos realizando pesquisas e testes de ferramentas computacionais. Cada ferramenta possui uma aplicação em uma etapa no desenvolvimento da base de dados. Classificamos estas ferramentas em: criação de formulários via web, suítes colaborativas, edição e conversão de vídeo, edição de áudio e edição de arquivos na extensão XML. Testamos as ferramentas pesquisadas e selecionamos as que atendiam as necessidades de nossa pesquisa.  

Após testar algumas possíveis ferramentas, acabamos optando por desenvolver a base de dados no software Tidia, utilizando os recursos disponíveis para o ensino à distância para implementar um sistema colaborativo para a construção de nossa base de dados. Nesta plataforma, cada voluntário que acessa o sistema deve responder a um conjunto de 20 questões sorteadas automaticamente pelo Tidia, dando a opinião sobre qual a emoção sendo transmitida no trecho do arquivo multimídia apresentado.

Embora o sistema possua algumas limitações no que diz respeito à coleta e análise dos dados, a criação do banco de dados foi bem sucedida. Os resultados coletados foram compilados e compõem agora um banco de dados a ser utilizado no treinamento de sistema para classificação de emoções. A metodologia, no entanto, pode ser útil a outros tipos de pesquisa baseada em uma análise subjetiva, contando com a colaboração de voluntários para isso.