模型训练方法、语音推荐方法以及电子设备

本申请公开了一种模型训练方法、语音推荐方法以及电子设备，该模型训练方法包括：对从多个数据源获得的目标用户的用户数据进行聚类处理得到用户标签体系数据；根据用户标签体系数据，获取目标用户对应在多个数据源的用户偏好数据；通过迁移学习，将目标用户对应在多个数据源的用户偏好数据迁移至车载语音场景，获得样本数据，并通过样本数据对初始预测模型训练，获得用于预测车载语音场景中的不同语音对话场景下的用户偏好数据的用户偏好预测模型，以通过用户偏好预测模型预测用户在不同车载语音对话场景下的用户偏好数据，进而基于用户偏好数据进行语音推荐，实现了个性化的车载语音推荐。