1.一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1，获取检测音频中的音频数据，所述音频数据包括时域特征数据、IP数据和检测音频元数据；

S2，通过时域特征分析模型对时域特征数据进行第一数据分析，生成时域目标；

S3，通过IP比对模型对获取的IP数据进行第二数据分析，生成IP标注；

S4，通过元数据分析模型对获取的检测音频元数据进行第三数据分析，生成元数据标注；

S5，通过标注匹配模型将生成IP标注和元数据标注进行匹配分析，得出网络识别目标；

S6，对检测音频中的时域目标和网络识别目标进行整合分析，对该检测音频生成可信度标记。

2.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，其特征在于，所述时域特征数据包括短时能量Ste和零交叉率Zcr，所述短时能量Ste描述音频信号在不同时间窗口内的能量大小，通过将音频信号分帧，计算每帧内样本的平方和来得到，所述零交叉率Zcr描述声音信号在短时间内通过零点的次数，用于表示信号的周期性和波形形状,过零点指的是音频信号从正向到负向或从负向到正向的交替点。

3.根据权利要求2所述的一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，其特征在于，所述第一数据分析步骤为：获取检测音频中的短时能量Ste和零交叉率Zcr，将零交叉率Ste和短时能量Zcr作为输入特征，将时域目标作为输出变量，然后通过时域特征分析模型采用不同的权重比的分析方法，对短时能量Ste和零交叉率Zcr进行数值进行公式化分析，得出时域因子ρ；

在时域特征分析模型中，设置时域因子比对阈值ρ1和ρ2，其中ρ1＞ρ2，将时域因子ρ代入时域因子比对阈值ρ1和ρ2中，若时域因子ρ大于零且小于时域因子比对阈值ρ2或者时域因子ρ大于时域因子比对阈值ρ1时，对该检测音频生成高风险时域目标，若时域因子ρ大于时域因子比对阈值ρ2且时域因子ρ小于时域因子比对阈值ρ1时，则对该检测音频生成低风险时域目标。

4.根据权利要求3所述的一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，其特征在于，所述第二数据分析步骤包括一级分析步骤与二级分析步骤；

所述一级分析步骤如下：

所述IP标注包括IP相似标注和IP差异标注，通过抓包工具获取音频内容的IP地址A，并通过IP地址追踪技术对音频上传位置进行追踪，确定上传音频设备地理位置，将追踪到的地址设置为IP地址B，在IP比对模型中对IP地址A与IP地址B进行一级分析，若IP地址A与IP地址B之间相同，则生成IP相似标注，若IP地址A与IP地址B之间不相同，进行二级分析。

5.根据权利要求4所述的一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，其特征在于，所述二级分析步骤如下：将IP地址A和IP地址B与地理位置进行关联，根据IP地址A和IP地址B，计算周边范围五公里但不限于五公里内的IP地址范围，对每个IP地址范围进行衍射，生成IP大类，IP地址A与IP地址B所对应的IP大类为IP地址AD与IP地址BD，将IP地址AD和IP地址BD进行整合分析，计算它们之间的覆盖范围相似比P，在IP比对模型中设置覆盖相似比阈值P1，将覆盖范围相似比P代入相似比阈值P1中进行比对，若覆盖范围相似比P大于相似比阈值P1，则生成IP相似标注，若覆盖范围相似比P小于相似比阈值P1，则生成IP差异标注。

6.根据权利要求5所述的一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，其特征在于，第三数据分析的步骤为：元数据分析模型中可通过联网对网络上的音频元数据进行实时更新与获取，将从检测音频中获取的检测音频元数据和元数据分析模型中获取的网络音频元数据与进行比对分析，生成元数据相似度Som0；

所述元数据标注包括元数据高相似标注、元数据中相似标注和元数据低相似标注，在元数据分析模型中设置相似度比对阈值Som1和Som2，将匹配生成的元数据相似度Som0代入相似度比对阈值Som1和Som2进行比较，其中，相似度比对阈值Som1小于相似度比对阈值Som2；

当元数据相似度Som0大于零且元数据相似度Som0小于相似度比对阈值Som1时，对该检测音频生成元数据低相似标注；当元数据相似度Som0大于相似度比对阈值Som1且元数据相似度Som0小于相似度比对阈值Som2时，对该检测音频生成元数据中相似标注；当元数据相似度Som0大于相似度比对阈值Som2时，对该检测音频生成元数据高相似标注。

7.根据权利要求6所述的一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，其特征在于，网络识别目标的生成流程为：所述网络识别目标包括网络吻合目标、网络存疑目标和网络差异目标，通过标注匹配模型对检测音频内部生成的IP标注和元数据标注进行匹配分析，当检测音频内同时具有IP差异标注和元数据高相似标注时、IP差异标注和元数据低相似度标注、IP差异标注和元数据中相似度标注时或IP相似标注和元数据高相似度标注时，对该检测音频进行网络吻合目标的生成；当检测音频内同时具有IP相似标注和元数据中相似标注时，对该检测音频进行网络存疑目标的生成；当检测音频同时具有IP相似标注和元数据低相似标注时，对该检测音频进行网络差异目标的标注。

8.根据权利要求7所述的一种基于声纹识别的音频鉴伪方法，其特征在于，所述可信度标记的生成步骤为：所述可信标记包括第一可信标记、第二可信标记和第三可信标记，

当同一检测音频内同时存有低风险时域目标和网络差异目标，对该检测音频生成第一可信标记；

当同一检测音频内同时存有低风险时域目标和网络存疑目标，对该检测音频生成第二可信标记

当同一检测音频内同时存有低风险时域目标和网络吻合目标、高风险时域目标和网络吻合目标或高风险时域目标和网络存疑目标时，对该检测音频生成三可信标记。