基于端对端学习的汽车功能个性化推送方法及系统

本发明公开了一种基于端对端学习的汽车功能个性化推送方法及系统，属于车辆工程技术领域。包括：获取车辆中驾驶员的语音数据；将所述语音数据输入至最优性格特征预测模型进行处理，获取驾驶员对应的性格特征预测结果；将所述性格特征预测结果与用户标签结合，控制所述车辆的功能推送模式；其中，利用预训练的表征模型和预测器，通过端对端学习策略进行训练，得到最优性格特征预测模型。本发明通过端到端的神经网络深度学习技术来实现驾驶人员的人格特质识别，开发成本低，且更容易地完成算法的迭代升级，实时性更强；解决了现有技术中存在的基于语音进行特征识别，处理效率低下且成本高的问题。