La gestión acústica es muy importante para detectar posibles eventos en el contexto de un entorno inteligente (SE). En trabajos anteriores, propusimos un middleware reflexivo para la gestión acústica (ReM-AM) y sus ciclos autónomos de tareas de análisis de datos, junto con su arquitectura impulsada por ontologías. En este trabajo, nuestro objetivo es desarrollar un sistema de reconocimiento de emociones para ReM-AM que utilice eventos sonoros, en lugar de habla, como su enfoque principal. El sistema se basa en un patrón sonoro para el reconocimiento de emociones y el ciclo autónomo de análisis de sonido inteligente (ISA), definido por tres tareas: extracción de variables, análisis de datos sonoros y recomendación de emociones. Incluimos un estudio de caso para probar nuestro sistema de reconocimiento de emociones en una simulación de un cine inteligente, con diferentes situaciones que ocurren. La implementación y verificación de las tareas muestran un rendimiento prometedor en el estudio de caso, con un 80% de precisión en el reconocimiento de sonido, y su comportamiento general muestra que puede contribuir a mejorar el bienestar de las personas presentes en el entorno.