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申请/专利权人：深圳前海微众银行股份有限公司

摘要：本发明公开了一种网约车司乘纠纷的制止方法、终端设备、存储介质以及计算机程序产品，通过采集网约车司乘人员之间的实时对话语音；将所述实时对话语音输入预设的司乘纠纷识别模型，以供所述司乘纠纷识别模型识别所述实时对话语音并输出识别结果，其中，所述司乘纠纷识别模型为根据网约车司乘对话样本进行联邦学习训练得到；若所述识别结果标识所述司乘人员之间存在纠纷行为，则输出预设的纠纷制止提示对所述纠纷进行制止。本发明仅能够通过司乘人员之间的实时对话语音识别出该司乘人员是否存在纠纷行为，并在识别到存在纠纷行为的情况下，输出提示以及时的制止该纠纷行为，无需依赖繁杂的视频监控等技术，降低了对于终端算力和通信带宽的需求。

主权项：1.一种网约车司乘纠纷的制止方法，其特征在于，所述网约车司乘纠纷的制止方法应用于客户端，所述方法包括：根据网约车司乘对话样本进行联邦学习训练得到司乘纠纷识别模型；采集网约车司乘人员之间的实时对话语音；将所述实时对话语音输入所述司乘纠纷识别模型，以供所述司乘纠纷识别模型识别所述实时对话语音并输出识别结果，其中，所述司乘纠纷识别模型为根据网约车司乘对话样本进行联邦学习训练得到；若所述识别结果标识所述司乘人员之间存在纠纷行为，则输出预设的纠纷制止提示对所述纠纷进行制止，所述识别结果为与“沟通良好”、“存在沟通障碍”或者“存在纠纷行为”的样本标签相对应，标识所述司乘人员之间沟通状态的结果标识，所述纠纷制止提示为通过语音和或者视频播报方式进行输出，以提示所述司乘人员将执行纠纷应急操作的提示，其中，所述纠纷应急操作包括紧急录像和或者报警；所述根据网约车司乘对话样本进行联邦学习训练得到司乘纠纷识别模型的步骤包括：向服务器加密上传网约车用户标识，以供所述服务器根据各所述加密的网约车用户标识针对所述网约车司乘对话样本进行样本对齐；接收所述服务器下发的经过样本对齐后各所述网约车用户标识各自对应的训练样本，并利用所述训练样本进行本地模型训练生成模型参数；上传所述模型参数至所述服务器，以供所述服务器根据各所述模型参数更新各所述客户端本地待确认的司乘纠纷识别模型，直至所述司乘纠纷识别模型收敛或者达到预设迭代训练轮次。

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