1.一种电子耳蜗控制方法，其特征在于，包括：采集待处理的原始语音信号；

对所述原始语音信号进行预处理，得到预处理后的语音信号；

提取所述预处理后的语音信号中的语音特征；

使用预设的语种识别模型对所述语音特征进行处理，得到语种识别结果，所述语种识别模型用于进行语种的识别，预先经过预设的训练样本集合训练得到；

从预设的语言处理策略库中选取目标策略，并控制电子耳蜗使用所述目标策略进行工作，所述目标策略为与所述语种识别结果对应的语言处理策略。

2.根据权利要求1所述的电子耳蜗控制方法，其特征在于，所述对所述原始语音信号进行预处理，得到预处理后的语音信号包括：使用预设的高通滤波器对所述原始语音信号进行处理，得到高通滤波信号；

根据预设的归一化值对所述高通滤波信号进行增益调整，得到增益信号；

对所述增益信号进行分帧及加窗处理，得到加窗信号；

对所述加窗信号进行傅里叶变换，并使用预设的Gammatone滤波器组对傅里叶变换后的信号进行处理，得到Gammatone滤波信号；

对所述Gammatone滤波信号进行离散余弦变换，得到所述预处理后的语音信号。

3.根据权利要求2所述的电子耳蜗控制方法，其特征在于，所述根据预设的归一化值对所述高通滤波信号进行增益调整，得到增益信号包括：计算所述高通滤波信号的平均幅度；

根据所述归一化值和所述高通滤波信号的平均幅度计算增益系数；

使用所述增益系数对所述高通滤波信号进行增益调整。

4.根据权利要求1所述的电子耳蜗控制方法，其特征在于，所述提取所述预处理后的语音信号中的语音特征包括：提取所述预处理后的语音信号的梅尔频率倒谱系数；

根据所述梅尔频率倒谱系数计算偏移差分倒谱；

根据所述偏移差分倒谱进行倒谱均值相减，并使用预设的高斯混合模型对倒谱均值相减后的所述偏移差分倒谱进行处理，得到高斯化特征；

对所述高斯化特征进行线性判别分析及特征变换，得到变换后的特征；

对所述变换后的特征进行去噪处理，得到所述语音特征。

5.根据权利要求4所述的电子耳蜗控制方法，其特征在于，在根据所述偏移差分倒谱进行倒谱均值相减之前，还包括：对所述原始语音信号进行能量计算并取对数，得到对数能量结果；

使用预设的均值滤波器对所述对数能量结果进行平滑处理，得到平滑能量结果；

根据所述平滑能量结果确定所述原始语音信号的端点。

6.一种电子耳蜗控制装置，其特征在于，包括：语音信息采集模块，用于采集待处理的原始语音信号；

预处理模块，用于对所述原始语音信号进行预处理，得到预处理后的语音信号；

语音特征提取模块，用于提取所述预处理后的语音信号中的语音特征；

语种识别模块，用于使用预设的语种识别模型对所述语音特征进行处理，得到语种识别结果，所述语种识别模型用于进行语种的识别，预先经过预设的训练样本集合训练得到；

策略选取模块，用于从预设的语言处理策略库中选取目标策略，并控制电子耳蜗使用所述目标策略进行工作，所述目标策略为与所述语种识别结果对应的语言处理策略。

7.根据权利要求6所述的电子耳蜗控制装置，其特征在于，所述预处理模块包括：高通滤波单元，用于使用预设的高通滤波器对所述原始语音信号进行处理，得到高通滤波信号；

增益调整单元，用于根据预设的归一化值对所述高通滤波信号进行增益调整，得到增益信号；

分帧加窗单元，用于对所述增益信号进行分帧及加窗处理，得到加窗信号；

Gammatone滤波单元，用于对所述加窗信号进行傅里叶变换，并使用预设的Gammatone滤波器组对傅里叶变换后的信号进行处理，得到Gammatone滤波信号；

离散余弦变换单元，用于对所述Gammatone滤波信号进行离散余弦变换，得到所述预处理后的语音信号。

8.根据权利要求6所述的电子耳蜗控制装置，其特征在于，所述语音特征提取模块包括：梅尔频率倒谱系数提取单元，用于提取所述预处理后的语音信号的梅尔频率倒谱系数；

偏移差分倒谱计算单元，用于根据所述梅尔频率倒谱系数计算偏移差分倒谱；

高斯化特征计算单元，用于根据所述偏移差分倒谱进行倒谱均值相减，并使用预设的高斯混合模型对倒谱均值相减后的所述偏移差分倒谱进行处理，得到高斯化特征；

特征变换单元，用于对所述高斯化特征进行线性判别分析及特征变换，得到变换后的特征；

去噪处理单元，用于对所述变换后的特征进行去噪处理，得到所述语音特征。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可读指令，其特征在于，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的电子耳蜗控制方法的步骤。

10.一种电子耳蜗，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，其特征在于，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至5中任一项所述的电子耳蜗控制方法的步骤。