1.一种智能驾舱语音分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的智能驾舱语音分析方法，其特征在于，所述特征提取模型为支持多任务学习的神经网络中的特征提取器，多个所述特征分类模型为支持多任务学习的神经网络中的多个分类器；所述特征提取模型和多个所述特征分类模型通过如下方式得到：
3.根据权利要求2所述的智能驾舱语音分析方法，其特征在于，所述根据各个所述目标特征表征得到与所述语音信息对应的目标特征识别结果的步骤之后还包括：
4.根据权利要求2或3所述的智能驾舱语音分析方法，其特征在于：
5.根据权利要求4所述的智能驾舱语音分析方法，其特征在于，以样本语音信息的声学特征样本作为输入，以与所述样本语音信息对应的多个任务特征标签作为输出，对支持多任务学习的神经网络进行训练的步骤中：
6.根据权利要求1所述的智能驾舱语音分析方法，其特征在于，还包括如下步骤：
7.一种智能驾舱语音分析装置，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括至少一个处理器和至少一个存储器，至少一个所述存储器中存储有程序信息，至少一个所述处理器读取所述程序信息后执行权利要求1-6任一项所述的智能驾舱语音分析方法。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有程序信息，计算机读取所述程序信息后执行权利要求1-6任一项所述的智能驾舱语音分析方法。
10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括权利要求7所述的智能驾舱语音分析装置或权利要求8所述的电子设备或权利要求9所述的存储介质。