1.一种异常通话对象的判断方法，应用于服务器，其特征在于，包括：获取第一通话语音，以及获取第二通话语音，其中所述第一通话语音是第一用户端与第一对象端的通话语音，所述第二通话语音是第二用户端与第二对象端的通话语音；

根据预设的声音数据提取方法，分别从所述第一通话语音和所述第二通话语音中提取出所述第一对象端的第一声音数据以及所述第二对象端的第二声音数据；

根据预设的电子音判断方法，判断所述第一声音数据是否为电子音，并且判断所述第二声音数据是否为电子音；

若所述第一声音数据和所述第二声音数据均为电子音，则构建通话通道，所述通话通道用于接通所述第一对象端和所述第二对象端；

记录所述第一对象端和所述第二对象端的通话内容，并将所述通话内容输入预设的情绪波动识别模型中进行处理，得到所述第一对象端的第一情绪波动值和所述第二对象端的第二情绪波动值；

判断所述第一情绪波动值和所述第二情绪波动值是否均小于预设的情绪波动阈值；

若所述第一情绪波动值和所述第二情绪波动值均小于预设的情绪波动阈值，则判定所述第一对象端与所述第二对象端均为异常通话对象。

2.根据权利要求1所述的异常通话对象的判断方法，其特征在于，所述根据预设的声音数据提取方法，分别从所述第一通话语音和所述第二通话语音中提取出所述第一对象端的第一声音数据以及所述第二对象端的第二声音数据的步骤,包括：获取预存的第一用户端对应的第一声纹特征，以及获取预存的第二用户端对应的第二声纹特征；

根据预设的说话人聚类技术，对所述第一通话语音进行聚类处理，从而得到具有不同声纹特征的两个第一语音集，并将不符合所述第一声纹特征的所述第一语音集记为所述第一对象端的第一声音数据；

根据预设的说话人聚类技术，对所述第二通话语音进行聚类处理，从而得到具有不同声纹特征的两个第二语音集，并将不符合所述第二声纹特征的所述第二语音集记为所述第二对象端的第二声音数据；

提取所述第一声音数据和所述第二声音数据。

3.根据权利要求1所述的异常通话对象的判断方法，其特征在于，所述根据预设的电子音判断方法，判断所述第一声音数据是否为电子音的步骤,包括：根据所述第一声音数据，生成所述第一声音数据对应的波形图的表达函数F(t)；

根据公式：

H(t)＝min(G(t),m),其中 E(t)＝F(t)‑f(t)，获取函数H(t),其中f(t)为预设的电子音的波形图的表达函数，E(t)为所述函数F(t)与所述函数f(t)的差值函数， 为所述差值函数对时间的微分函数，t为时间，m为预设的大于0的误差参数值；

获取所述函数H(t)在时间轴上不等于m时的第一时间长度和等于m时的第二时间长度，根据公式：贴合程度值＝所述第一时间长度/(所述第一时间长度+所述第二时间长度)，计算出所述贴合程度值，并判断所述贴合程度值是否大于预设的贴合阈值；

若所述贴合程度值大于预设的贴合阈值，则判定所述第一声音数据为电子音。

4.根据权利要求1所述的异常通话对象的判断方法，其特征在于，所述根据预设的电子音判断方法，判断所述第一声音数据是否为电子音，并且判断所述第二声音数据是否为电子音的步骤之后,包括：若所述第一声音数据和所述第二声音数据中仅有一者为电子音，则将为电子音的第一声音数据或者第二声音数据记为嫌疑声音数据，所述嫌疑声音数据对应对象端记为嫌疑对象端；

构建通话通道以接通所述嫌疑对象端与预设的应答机器人；

记录所述嫌疑对象端与预设的应答机器人的通话内容，并将通话内容输入预设的情绪波动识别模型中进行处理，得到所述嫌疑对象端的嫌疑情绪波动值；

判断嫌疑情绪波动值是否小于预设的情绪波动阈值；

若嫌疑情绪波动值小于预设的情绪波动阈值，则判定所述嫌疑对象端为异常通话对象。

5.根据权利要求4所述的异常通话对象的判断方法，其特征在于，所述记录所述嫌疑对象端与预设的应答机器人的通话内容，并将通话内容输入预设的情绪波动识别模型中进行处理，得到所述嫌疑对象端的嫌疑情绪波动值的步骤之前,包括：利用所述应答机器人在通话通道中输入刺激声音，其中所述刺激声音包括噪音、音量大于预设音量阈值的声音或者频率高于预设频率阈值的声音；

生成通话记录指令，其中所述通话记录指令用于指示记录所述嫌疑对象端与预设的应答机器人的通话内容，所述通话内容至少包括所述嫌疑对象端针对所述刺激声音的回复。

6.根据权利要求1所述的异常通话对象的判断方法，其特征在于，所述将所述通话内容输入预设的情绪波动识别模型中进行处理，得到所述第一对象端的第一情绪波动值和所述第二对象端的第二情绪波动值的步骤,包括：从所述通话内容中分离出所述第一对象端的第一语音片段集合和所述第二对象端的第二语音片段集合；

采集所述第一语音片段集合的第一声音特征数据和所述第二语音片段集合中的第二声音特征数据；

根据公式：情绪波动值＝(声音特征数据的最大值‑声音特征数据的最小值)/声音特征数据的平均值，计算得到所述第一对象端对应的第一情绪波动值和所述第二对象端对应的第二情绪波动值。

7.根据权利要求1所述的异常通话对象的判断方法，其特征在于，所述获取第一通话语音，以及获取第二通话语音，其中所述第一通话语音是第一用户端与第一对象端的通话语音，所述第二通话语音是第二用户端与第二对象端的通话语音的步骤之前，包括：获取所述第一对象端和所述第二对象端的电话号码和电话号码激活时间；

判断所述第一对象端和所述第二对象端的电话号码是否均属于预设的非正常数据库；

若所述第一对象端和所述第二对象端的电话号码均不属于预设的非正常数据库，则判断所述电话号码激活时间是否均晚于预设的时间点；

若所述电话号码激活时间均晚于预设的时间点，则生成通话语音获取指令，所述通话语音获取指令用于指示获取第一通话语音，以及获取第二通话语音。

8.一种异常通话对象的判断装置，应用于服务器，其特征在于，包括：通话语音获取单元，用于获取第一通话语音，以及获取第二通话语音，其中所述第一通话语音是第一用户端与第一对象端的通话语音，所述第二通话语音是第二用户端与第二对象端的通话语音；

声音数据提取单元，用于根据预设的声音数据提取方法，分别从所述第一通话语音和所述第二通话语音中提取出所述第一对象端的第一声音数据以及所述第二对象端的第二声音数据；

电子音判断单元，用于根据预设的电子音判断方法，判断所述第一声音数据是否为电子音，并且判断所述第二声音数据是否为电子音；

通话通道构建单元，用于若所述第一声音数据和所述第二声音数据均为电子音，则构建通话通道，所述通话通道用于接通所述第一对象端和所述第二对象端；

通话内容记录单元，用于记录所述第一对象端和所述第二对象端的通话内容，并将所述通话内容输入预设的情绪波动识别模型中进行处理，得到所述第一对象端的第一情绪波动值和所述第二对象端的第二情绪波动值；

情绪波动阈值判断单元，用于判断所述第一情绪波动值和所述第二情绪波动值是否均小于预设的情绪波动阈值；

异常通话对象判定单元，用于若所述第一情绪波动值和所述第二情绪波动值均小于预设的情绪波动阈值，则判定所述第一对象端与所述第二对象端均为异常通话对象。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。