1、人机语音通信研究进展：MCPN模型解析

人机语音通信研究进展：MCPN模型解析

在当今数字化时代，网络技术和社交网络蓬勃发展，互联网通信已成为人们日常生活的重要组成部分。在这样的背景下，开发具有共情能力的对话系统需求日益凸显，而对话中的情感识别（ERC）则是实现这一目标的重要基础。

1. ERC会议概况

2022年12月15 - 18日在中国合肥举办了一场在语音信号处理领域极具影响力的活动，众多专家、学者和研究人员齐聚于此，分享他们的想法、研究成果和经验，有力地推动了该领域的持续进步和发展。此次活动共收到91篇投稿，其中21篇全文和7篇短文被接受。每篇论文都分配了3名或更多的审稿人进行同行评审，每位审稿人负责6 - 10篇论文。

活动的组织架构如下：
| 角色 | 人员 | 所属单位 |
| — | — | — |
| 主席 | 包长春 | 北京工业大学 |
| 主席 | 党建武 | 天津大学 |
| 主席 | 方正 | 清华大学 |
| 主席 | 戴礼荣 | 中国科学技术大学 |
| 程序主席 | 凌振华 | 中国科学技术大学 |
| 程序主席 | 高建清 | 科大讯飞股份有限公司 |
| 程序主席 | 俞凯 | 上海交通大学 |
| 程序主席 | 贾佳 | 清华大学 |

2. ERC任务面临的挑战

ERC的任务是识别对话中每个话语的情感。然而，由于对话是实时进行的，历史话语在对话的不同时刻对目标话语可能产生不同的影响。此外，对话中说话者之间存在复杂的交互过程，这增加了ERC任务的难度。同时，现有ERC方法难以有效解决相似情感的误分类问题，例如幸福和兴奋、愤怒和沮丧等。 </