1. 面试官：介绍一种基于语音的情感识别数据集，并解释其在情感识别研究中的重要性。

2. 面试官：设计一种创新的语音情感识别数据标注方法，并说明其优势和适用场景。

3. 面试官：探讨语音情感识别中的数据标注难点，并提出应对策略。

4. 面试官：如何评价目前常用的情感识别数据集在真实场景中的适用性和局限性？

5. 面试官：分析语音情感识别中的情感表达差异，并提出对应的模型改进方案。

6. 面试官：探讨情感识别数据集的样本不平衡问题，给出处理方法并评估其效果。

7. 面试官：介绍一种用于情感识别的深度学习模型，并分析其在小样本情况下的有效训练策略。

8. 面试官：针对跨语种情感识别的挑战，提出一种跨语种数据集构建和标注方法。

9. 面试官：探讨一种基于多模态信息融合的情感识别系统框架，并说明其优势以及应用前景。

10. 面试官：结合情感识别和社交媒体数据，设计一种创新的情感识别数据集构建方案，并说明其应用场景和意义。