Wir präsentieren EmoBERTa: Speaker-Aware Emotion Recognition in Conversation mit RoBERTa, ein einfaches aber ausdrucksstarkes Verfahren zur Lösung der ERC-Aufgabe (Emotionserkennung in Gesprächen). Durch einfaches Voranstellen von Sprecher-Namen vor Äußerungen und Einfügen von Trenntoken zwischen den Äußerungen in einem Dialog kann EmoBERTa intra- und interspeakerbezogene Zustände sowie Kontextinformationen end-to-end lernen, um die Emotion des aktuellen Sprechers vorherzusagen. Unsere Experimente zeigen, dass wir mit einem grundlegenden und unkomplizierten Ansatz eine neue State-of-the-Art-Leistung auf zwei etablierten ERC-Datensätzen erreichen. Wir haben unseren Code und die Modelle unter https://github.com/tae898/erc öffentlich zugänglich gemacht.