目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑：
- 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。
- 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。
- 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。
- 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。
- 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。
- 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。
- 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。