情绪变化识别在人机交互、情绪计算等对话智能领域中具有重要价值，显著增强了模型对动态语境的理解能力。本次报告将介绍对话与语音中的情绪建模任务，分析其研究背景与应用意义，并重点讲解两类代表性方法：人格感知的图神经网络PCGNet，以及基于Transducer的细粒度帧级建模框架ENT和FENT，进而探讨情绪边界检测、个性建模等前沿问题与未来发展方向。
一段话，多个情绪？模型如何识别“情绪变化”的蛛丝马迹-杨桢弘原创文章，作者：BFS，如若转载，请注明出处：https://www.isclab.org.cn/2025/04/14/%e4%b8%80%e6%ae%b5%e8%af%9d%ef%bc%8c%e5%a4%9a%e4%b8%aa%e6%83%85%e7%bb%aa%ef%bc%9f%e6%a8%a1%e5%9e%8b%e5%a6%82%e4%bd%95%e8%af%86%e5%88%ab%e6%83%85%e7%bb%aa%e5%8f%98%e5%8c%96%e7%9a%84/