Realidade virtual · Senac PB | CEP-JP

VoxVR

Treinamento de oratória em realidade virtual.

Um auditório virtual em que estudantes assumem o palco, falam diante de uma plateia simulada e recebem, ao final, uma avaliação da voz, do ritmo e do olhar.

Auditório virtual do VoxVR visto do fundo: plateia nas poltronas, palco, púlpito e o painel com a identificação do Senac.
Captura real — o auditório visto do fundo: plateia, palco e púlpito.
Plataforma
Meta Quest 2 e Meta Quest 3
Tecnologia
Unity 6, C#, OpenXR e XR Interaction Toolkit
Contexto
Senac PB, Centro de Educação Profissional de João Pessoa (CEP-JP)
Treinos
Treino Básico, com indicadores durante a fala, e Treino Intermediário

01 — O problema

Ensaiar sozinho não prepara para encarar a plateia.

Falar em público se aprende falando em público, e as chances de ensaiar diante de uma plateia são poucas e expostas. Ensaiar sozinho não reproduz o momento de encarar as pessoas, e quase nunca deixa um retorno objetivo sobre o que melhorar.

02 — A proposta

Um palco para errar, repetir e ver o progresso.

O VoxVR coloca o estudante no palco de um auditório virtual, junto ao púlpito e diante de mais de cem pessoas sentadas. Ele fala como falaria de verdade. O aplicativo acompanha a apresentação e devolve uma nota por indicador, com sugestões para o próximo treino.

03 — Como funciona

Da abertura ao retorno, em cinco etapas.

Cada etapa abaixo mostra uma captura real do aplicativo.

  1. 01 / 05

    Abertura

    A tela de abertura aparece dentro do próprio auditório, com a identidade do aplicativo.

    Tela de abertura do VoxVR exibida dentro do auditório virtual.
  2. 02 / 05

    Escolha do treino

    No menu, o estudante escolhe com o controle entre o Treino Básico, com orientações em tempo real, e o Treino Intermediário, com tempo livre.

    Menu inicial com os cartões Treino Básico e Treino Intermediário.
  3. 03 / 05

    No palco

    Ele assume a posição de palestrante, junto ao púlpito, diante da plateia virtual.

    Visão do palestrante: a plateia virtual sentada nas poltronas do auditório.
  4. 04 / 05

    A apresentação

    No Treino Básico, de 3 minutos, indicadores de tempo, volume, velocidade e olhar acompanham a fala, com dicas curtas na parte inferior da visão.

    Treino Básico em andamento: indicadores de volume, velocidade e direcionamento do olhar e uma dica na parte inferior.
  5. 05 / 05

    O retorno

    Ao terminar, a tela de resultado mostra a nota geral, a avaliação de cada indicador e sugestões de melhoria.

    Tela Treinamento concluído com a nota geral e a avaliação de volume, velocidade, olhar e pausas.

04 — O que é medido

Cada número diz de onde vem.

A nota geral é a média ponderada dos indicadores que puderam ser avaliados. Abaixo, como o código mede cada um.

Indicadores avaliados pelo VoxVR, fonte da medida e observações
IndicadorComo é medidoObservação
Volume Intensidade do sinal do microfone, em dBFS. Não são decibéis acústicos. Falar alto demais também penaliza.
Velocidade Palavras reconhecidas, quando o aparelho oferece reconhecimento de fala, ou a cadência da voz. Pela cadência, o valor é uma estimativa, e o app mostra isso na tela.
Olhar Orientação da cabeça em relação ao centro da plateia. Não há rastreamento ocular. Conta como voltado à plateia até 35° para os lados e 25° na vertical.
Pausas Trechos de silêncio agrupados durante a fala. De 0,6 s a 3 s é pausa natural, sem custo. A partir de 3 s, pausa longa.
Tempo Duração da apresentação no Treino Intermediário. Referência de 5 minutos: entre 4:30 e 5:30 vale nota máxima.

Classificação por indicador: a partir de 85 pontos, Excelente; de 70, Bom; de 50, Regular; abaixo, Precisa melhorar. O tempo só entra na nota do Treino Intermediário.

05 — Decisões técnicas

O que o código se recusa a fingir.

Um feedback só ajuda se for confiável. Estas escolhas protegem isso.

01

Dado ausente não vira nota ruim

Cada indicador precisa de pelo menos 10 s de dados para ser avaliado. O que não pôde ser medido aparece como "não avaliado" e sai da média ponderada, em vez de puxar a nota para baixo.

02

Honestidade sobre o que é estimado

Sem reconhecimento de fala no aparelho, a velocidade é estimada pelos picos de intensidade da voz. O app identifica esse valor como estimado no HUD e no resultado.

03

Olhar pela cabeça, não pelos olhos

Medir pela orientação da cabeça funciona nos headsets do público-alvo, que não têm rastreamento ocular, e é explicado ao usuário como tal.

04

Privacidade por padrão

Não há cadastro. A voz é analisada em tempo real e não é gravada nem armazenada pelo aplicativo.

05

Desempenho em headset autônomo

A plateia usa pooling de instâncias e as cenas têm iluminação pré-calculada, para caber no orçamento de processamento de um headset que roda sem computador.

06

Feedback que respeita o desempenho

As mensagens levam os números reais da sessão, variam entre treinos e seguem regras: não elogiam indicador com nota baixa nem criticam o que não foi medido.

06 — Desafios

O que deu trabalho.

Microfone no Quest
A captura de áudio em Android e Quest tem histórico de comportamento inconsistente com permissões e latência. Por isso ela foi isolada numa cena de teste própria antes de construir a sessão de discurso em cima dela.
Uma plateia que não pese
Mais de cem pessoas virtuais na cena, com reações sutis durante as pausas, num aparelho com orçamento apertado de processamento.
Uma nota que faça sentido
A fórmula original foi substituída por indicadores com faixas de tolerância e regras explícitas, documentadas e testáveis por simulação no editor.

07 — Meu papel

Do conceito ao headset.

  • Concepção da experiência e do fluxo de treino.
  • Programação em C# na Unity: sessão de discurso, captura e análise da voz, olhar, plateia, avaliação e interface em VR.
  • Integração com OpenXR e XR Interaction Toolkit para Meta Quest.
  • Documentação das regras de avaliação e do plano de desenvolvimento.

Personagens, animações, modelos 3D, texturas e sons vêm de bibliotecas de terceiros (Mixamo, Sketchfab, Poly Haven e Freesound), com as licenças conferidas e registradas no projeto. Código, integração, montagem das cenas e regras de avaliação são meus.

08 — Galeria

As telas, como são.

Capturas geradas a partir das cenas do próprio aplicativo. Os indicadores e as notas exibidos são valores de exemplo.

09 — O projeto hoje

Realidade virtual aplicada à educação.

O VoxVR roda no Meta Quest 2 e no Meta Quest 3 com o ciclo completo de prática: o estudante escolhe o treino, apresenta diante da plateia e, ao final, recebe a avaliação da voz, do ritmo e do olhar.

O plano de desenvolvimento registra como próximas etapas um painel para o professor acompanhar os treinos e o reconhecimento de fala local.

O VoxVR está ligado ao contexto educacional do Senac PB, no Centro de Educação Profissional de João Pessoa (CEP-JP), e explora o uso de ambientes imersivos no desenvolvimento de habilidades de comunicação. Não é um produto comercial independente.

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