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申请/专利权人：浙江极氪智能科技有限公司;浙江吉利控股集团有限公司
摘要：本发明提供一种车机系统说话人身份识别方法、装置、设备及介质，该方法首先对语音日志数据进行分类聚类处理，生成多个说话人的语音类别数据；然后将当前用户的说话人注册数据输入至说话人识别模型中进行训练，生成初始认证模型；接着通过模型，对多个语音类别数据与说话人注册数据进行比较，获取与当前用户关联的语音类别数据；最后将比较获取的语音类别数据和说话人注册数据进行组合，重新训练说话人识别模型，生成目标认证模型。在认证模型后续使用中，通过获取认证模型判决阈值高的待认证语音，并使用这些语音定期进行认证模型的更新，从而实现认证模型的自更新、自学习。本发明通过持续更新说话人识别模型，保证认证模型说话人识别准确率。
主权项：1.一种车机系统说话人身份识别方法，其特征在于，包括：获取车机系统采集的语音日志数据和当前用户输入的说话人注册数据；对所述语音日志数据进行分类处理，以生成多个语音类别数据；将所述说话人注册数据输入至说话人识别模型中进行训练，生成所述当前用户的初始认证模型；通过所述初始认证模型，对多个所述语音类别数据与所述说话人注册数据进行比较，以获取与所述当前用户关联的所述语音类别数据；以及将所述当前用户关联的语音类别数据和所述说话人注册数据进行组合，重新训练所述说话人识别模型，以生成所述当前用户的目标认证模型。
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