1.一种基于声纹识别的身份验证方法，其特征在于，该方法包括：

接收第一客户端发送的带有用户身份标识的身份验证请求，从第一客户端采集用户的当前语音数据，为所述当前语音数据构建当前声纹鉴别向量，根据用户身份标识确定所述用户身份标识对应的标准声纹鉴别向量；

利用预先确定的距离计算公式，计算当前声纹鉴别向量与标准声纹鉴别向量之间的距离，根据计算的距离分析是否通过声纹验证，并生成声纹验证结果发送给第一客户端；

当声纹验证结果为声纹验证通过时，从第二客户端获取人工验证结果；

当人工验证结果为人工验证失败时，根据预先确定的分析算法再次对用户身份进行分析，生成验证分析结果，当验证分析结果为验证分析通过时，判断用户身份验证通过，或者，当验证分析结果为验证分析失败时，判断用户身份验证失败；及当声纹验证结果为声纹验证失败，且人工验证结果为人工验证通过时，向第一客户端提出预先确定的附加问题，并从第一客户端获取用户针对所述附加问题的附加答案，将获取的附加答案与预先确定的标准附加答案进行比对分析；及当所述附加答案与所述标准附加答案一致时，判断用户身份验证通过，或者，当所述附加答案与所述标准附加答案不一致时，判断用户身份验证失败。

2.如权利要求1所述的基于声纹识别的身份验证方法，其特征在于，该方法还包括：当声纹验证结果为声纹验证通过，且人工验证结果为人工验证通过时，判断用户身份验证通过；或当声纹验证结果为声纹验证失败，且人工验证结果为人工验证失败时，判断用户身份验证失败。

3.如权利要求1或2所述的基于声纹识别的身份验证方法，其特征在于，所述“根据预先确定的分析算法再次对用户身份进行分析”的步骤具体包括：若对用户进行人工身份验证的问题是答案为第一类型答案的第一类型问题，根据预先确定的第一分析规则对用户针对该第一类型问题的第一类型答案进行分析，输出验证分析结果；或若对用户进行人工身份验证的问题是答案为第二类型答案的第二类型问题，根据预先确定的第二分析规则对用户针对该第二类型问题的第二类型答案进行分析，输出验证分析结果。

4.如权利要求3所述的基于声纹识别的身份验证方法，其特征在于，所述“根据预先确定的第一分析规则对用户针对该第一类型问题的第一类型答案进行分析”的步骤具体包括：获取用户针对第一类型问题输入的第一类型答案，将第一类型答案和标准答案进行比对，识别出差异部分，并确定该差异部分的各个预设差异类型的差异数值；及根据预先定义的预设差异类型与预设差异阈值的映射关系，将所述差异部分的各个预设差异类型的差异数值与对应的预设差异阈值进行比对分析，输出验证分析结果。

5.如权利要求4所述的基于声纹识别的身份验证方法，其特征在于，所述预设差异类型包括差异部分数量、错误位数、区间差异度、区间匹配度。

6.如权利要求3所述的基于声纹识别的身份验证方法，其特征在于，所述“根据预先确定的第二分析规则对用户针对该第二类型问题的第二类型答案进行分析”的步骤具体包括：获取用户针对第二类型问题输入的第二类型答案，将该第二类型答案转换成字符串；

根据预先确定的第二类型答案差异值分析算法将所述字符串与预先确定的标准答案字符串进行比对分析，生成对应的第二类型答案差异值；及当所述第二类型答案差异值小于或者等于预设汉字答案阈值时，确定验证分析通过，或者，当所述第二类型答案差异值大于预设的第二类型答案差异值阈值时，确定验证分析失败。

7.如权利要求6所述的基于声纹识别的身份验证方法，其特征在于，所述“根据预先确定的第二类型答案差异值分析算法将所述字符串与预先确定的标准答案字符串进行比对分析，生成对应的第二类型答案差异值”的步骤具体包括：将转换的字符串逐字进行字母拆分，重新组合生成第二类型答案词包；

将所述第二类型答案词包与预先确定的标准答案词包进行字符匹配，生成对应的字母匹配集合值；及根据预先确定的计算公式计算所述字母匹配集合值与标准集合值之间的集合差异值，并将该集合差异值作为所述第二类型答案差异值。

8.一种身份验证服务器，其特征在于，该服务器包括：存储器、处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的基于声纹识别的身份验证程序，该程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于声纹识别的身份验证方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于声纹识别的身份验证程序，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于声纹识别的身份验证方法的步骤。