1.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括存储器及与所述存储器连接的处理器，所述存储器中存储有可在所述处理器上运行的处理程序，所述处理程序被所述处理器执行时实现如下步骤：生成步骤，在接收到客户端计算机发送的携带用户身份标识的身份验证请求后，生成与该用户身份标识对应的图形码的图形码参数，并将该图形码参数发送给该客户端计算机，供该客户端计算机生成及显示与该图形码参数对应的图形码，所述图形码参数包括随机秘钥和声纹数据采集链接地址；

分析步骤，在手持终端解析图形码得到随机秘钥和声纹数据采集链接地址后，接收手持终端通过声纹数据采集链接地址发送的携带有随机秘钥的声纹验证请求，并分析发送给该客户端计算机的图形码参数中的随机秘钥与从手持终端接收的随机秘钥是否一致；

获取步骤，若是，则建立与该手持终端的语音数据采集信道，并基于该语音数据采集信道获取从该手持终端采集的用户的当前声纹验证语音数据；

验证步骤，构建该当前声纹验证语音数据对应的当前声纹鉴别向量，根据预定的用户身份标识与标准声纹鉴别向量的映射关系，确定该用户身份标识对应的标准声纹鉴别向量，计算当前声纹鉴别向量与标准声纹鉴别向量之间的距离，基于计算的距离生成身份验证结果，并将该身份验证结果发送给该客户端计算机。

2.根据权利要求1所述的服务器，其特征在于，所述分析步骤，具体包括：所述服务器接收手持终端通过声纹数据采集链接地址发送的携带有随机秘钥的声纹验证请求，分析接收到该随机秘钥的次数是否大于预设次数；

若小于等于该预设次数，则分析发送给该客户端计算机的图形码参数中的随机秘钥与从手持终端接收的随机秘钥是否一致。

3.根据权利要求1所述的服务器，其特征在于，所述图形码参数还包括图形码的有效时间，所述分析步骤，具体包括：所述服务器接收手持终端通过声纹数据采集链接地址发送的携带有随机秘钥的声纹验证请求，分析接收到该随机秘钥的时间是否处于该图形码的有效时间范围内；

若处于该图形码的有效时间范围内，则分析接收到该随机秘钥的次数是否大于预设次数；

若小于等于该预设次数，则分析发送给该客户端计算机的图形码参数中的随机秘钥与从手持终端接收的随机秘钥是否一致。

4.根据权利要求1至3任一项所述的服务器，其特征在于，所述构建该当前声纹验证语音数据对应的当前声纹鉴别向量的步骤，具体包括：对当前声纹验证语音数据进行处理，以提取预设类型声纹特征，并基于该预设类型声纹特征构建对应的声纹特征向量；

将该声纹特征向量输入预先训练的背景信道模型中，以构建该当前声纹验证语音数据对应的当前声纹鉴别向量；

所述计算当前声纹鉴别向量与标准声纹鉴别向量之间的距离，基于计算的距离生成身份验证结果的步骤包括：计算该当前声纹鉴别向量与标准声纹鉴别向量之间的余弦距离： 为

所述标准声纹鉴别向量，为当前声纹鉴别向量；

若所述余弦距离小于或者等于预设的距离阈值，则生成验证通过的信息；

若所述余弦距离大于预设的距离阈值，则生成验证不通过的信息。

5.一种声纹验证的方法，其特征在于，所述声纹验证的方法包括：

S1，在接收到客户端计算机发送的携带用户身份标识的身份验证请求后，服务器生成与该用户身份标识对应的图形码的图形码参数，并将该图形码参数发送给该客户端计算机，供该客户端计算机生成及显示与该图形码参数对应的图形码，所述图形码参数包括随机秘钥和声纹数据采集链接地址；

S2，在手持终端解析图形码得到随机秘钥和声纹数据采集链接地址后，所述服务器接收手持终端通过声纹数据采集链接地址发送的携带有随机秘钥的声纹验证请求，并分析发送给该客户端计算机的图形码参数中的随机秘钥与从手持终端接收的随机秘钥是否一致；

S3，若是，则所述服务器建立与该手持终端的语音数据采集信道，并基于该语音数据采集信道获取从该手持终端采集的用户的当前声纹验证语音数据；

S4，构建该当前声纹验证语音数据对应的当前声纹鉴别向量，根据预定的用户身份标识与标准声纹鉴别向量的映射关系，确定该用户身份标识对应的标准声纹鉴别向量，计算当前声纹鉴别向量与标准声纹鉴别向量之间的距离，基于计算的距离生成身份验证结果，并将该身份验证结果发送给该客户端计算机。

6.根据权利要求5所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述步骤S2，具体包括：所述服务器接收手持终端通过声纹数据采集链接地址发送的携带有随机秘钥的声纹验证请求，分析接收到该随机秘钥的次数是否大于预设次数；

若小于等于该预设次数，则分析发送给该客户端计算机的图形码参数中的随机秘钥与从手持终端接收的随机秘钥是否一致。

7.根据权利要求5所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述图形码参数还包括图形码的有效时间，所述步骤S2，具体包括：所述服务器接收手持终端通过声纹数据采集链接地址发送的携带有随机秘钥的声纹验证请求，分析接收到该随机秘钥的时间是否处于该图形码的有效时间范围内；

若处于该图形码的有效时间范围内，则分析接收到该随机秘钥的次数是否大于预设次数；

若小于等于该预设次数，则分析发送给该客户端计算机的图形码参数中的随机秘钥与从手持终端接收的随机秘钥是否一致。

8.根据权利要求5至7任一项所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述构建该当前声纹验证语音数据对应的当前声纹鉴别向量的步骤，具体包括：对当前声纹验证语音数据进行处理，以提取预设类型声纹特征，并基于该预设类型声纹特征构建对应的声纹特征向量；

将该声纹特征向量输入预先训练的背景信道模型中，以构建该当前声纹验证语音数据对应的当前声纹鉴别向量；

所述计算当前声纹鉴别向量与标准声纹鉴别向量之间的距离，基于计算的距离生成身份验证结果的步骤包括：计算该当前声纹鉴别向量与标准声纹鉴别向量之间的余弦距离： 为

所述标准声纹鉴别向量，为当前声纹鉴别向量；

若所述余弦距离小于或者等于预设的距离阈值，则生成验证通过的信息；

若所述余弦距离大于预设的距离阈值，则生成验证不通过的信息。

9.根据权利要求8所述的声纹验证的方法，其特征在于，所述对当前声纹验证语音数据进行处理，以提取预设类型声纹特征，并基于该预设类型声纹特征构建对应的声纹特征向量的步骤，具体包括：对所述当前声纹验证语音数据进行预加重、分帧和加窗处理，对每一个加窗进行傅立叶变换得到对应的频谱，将所述频谱输入梅尔滤波器以输出得到梅尔频谱；

在梅尔频谱上进行倒谱分析以获得梅尔频率倒谱系数MFCC，基于所述梅尔频率倒谱系数MFCC组成对应的声纹特征向量。

10.一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处理程序，所述处理程序被处理器执行时实现如权利要求5至9中任一项所述的声纹验证的方法的步骤。