1.一种用户身份识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一训练样本子集包括n个用户的语音音频，所述第二训练样本子集包括m个用户的平凡发音音频；所述第一训练样本子集中每个用户有两个语音音频；所述第二训练样本子集中每个用户有一个平凡发音音频；所述第一训练样本子集还包括用于标识所述语音音频所属用户的用户标签，n大于或等于m，n和m均为正整数。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标损失函数的表达式如下：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述交叉熵损失函数的表达式如下：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述输出结果中包括由所述嵌入层模型输出的与所述第一训练样本子集中的各个语音音频对应的向量，以及由所述嵌入层模型输出的与所述第二训练样本子集中的各个平凡发音音频对应的向量，所述设定的三元损失函数的表达式如下：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述从所述至少一个候选负样本中确定所述目标负样本，包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述用户身份识别模型，对实时发音音频进行识别，以确定所述实时发音音频所属用户的身份，包括：