1.一种基于人工智能的语音识别管理系统，其特征在于：该系统包括语音接收处理单元、语音特征减缓单元、语音函数框选处理单元、文本逻辑调节单元；

所述语音接收处理单元，用于接收源自接听装置的语音信号并对其进行分析；

所述语音特征减缓单元，用于将接收到的语音信号进行分类截取；

所述语音函数框选处理单元，用于根据接警员询问问题次数所对应的时间长度决定是否对文本逻辑调节单元进行调用；

所述文本逻辑调节单元，用于对接收到的语音信号在完成文本信息转换后，开展文本缺失判断，通过对存在缺失的文本进行语句归正处理，完成对接收到的语音信号的语言逻辑整理；

所述文本逻辑调节单元包括语音文本转换单元、缺损部分汇总单元、优先级分析单元、语句处理归正单元、关键词向量整合单元、语句向量逻辑关系单元、特征语句插入补足影响单元、语句容错率检测调整单元、完整语句逻辑分析单元、关键字核对上报单元和特征调取分析单元；

所述语音文本转换单元，用于将接收到的语音信号进行分析并转化成文本信息，从而能够辅助接警员了解到事件的真相；

所述缺损部分汇总单元，用于判断通过语音转化的文本中所缺失的成分，并分析语句为部分缺失或者完全缺失；

所述优先级分析单元，用于当检测到文本中同时出现部分缺失和完全缺失情形时，部分缺失的优先级高于完全缺失；

所述语句处理归正单元，用于对非连续语句的文字进行分词处理，删除文本中的重复词语和无效词语；

所述关键词向量整合单元，用于将分词后的语句形成不同的语句向量，并将语句向量组合成正确的语句成分；

所述语句向量逻辑关系单元，用于分析部分缺失的语句向量与左右语句向量的逻辑关系，判断是否能够组成一个通顺的句型；

所述完整语句逻辑分析单元，用于判断是否需要进行填补语句成分，判断所添补的语句成分对整个语句的影响程度；

所述特征语句插入补足影响单元，用于在语句向量删除或者补足后对组合后的语句向量所产生的影响；

所述语句容错率检测调整单元，用于判断当前语句是否为地址段，当检测到为地址段时，进一步检测所添加或者删除的语句向量中是否包含有容错率较高的语句出现，当存在容错率较高的语句向量出现时，向报警人员进行具体核实；

所述关键字核对上报单元，用于检测是否存在容错率较高的关键词向量，并将容错率高的关键词向量进行上报，并对该关键字向量按照语音识别错误率高低次数在地图上标记；

所述特征调取分析单元，用于检测到接警员针对关键字调节该关键字所对应的语音特征部分。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的语音识别管理系统，其特征在于：对语音信号进行分析的步骤如下：步骤D01：核对接警员与报警人的语音信号，并将语音信号分成不同语音段特征，根据语音段特征段进行分析；当检测到语音信号中包含有低音信号转换成高音信号的次数超过预设次数时，跳转到步骤D02；

步骤D02：对步骤D01所在语音信号进行截取，分析接警员所问问题的频率次数是否高于预设频率次数，如是，则进一步分析是否为缺少语句向量，并跳转到步骤D03；如不是，则为正常沟通询问；

步骤D03：针对缺少语句向量以及语句向量与后方语句间的逻辑关系，判断是完全缺失或者是部分缺失，并进行有效添加；并判断是否包含有影响程度较高的语句缺少语句成分；

如有，则跳转到步骤D04；

步骤D04：判断在影响程度较高语句成分中对所缺少关键字进行历史记录调取，直至能够匹配出正确的关键字并核对正确性。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的语音识别管理系统，其特征在于：在所述步骤D01中，对语音段特征段进行分析的步骤为：D010：将所生成的语音段按照语音幅度特征进行分析，并截取生成若干低频段和高频段语音信号；

D011：判断语音信号段中是否包含有高频段转换成低频段的语音成分，如有，则自动截取所对应段的语音信号。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的语音识别管理系统，其特征在于：根据所截取的语音信号，分成若干语音段集合为W={w1,w2,w3...wn},n为所截取的语音段落数，其中高频语音段的集合为F={f1,f2,f3...fs}，低频语音段的集合为L={l1,l2,l3...lo},其中，s、o是指高频语音段和低频语音段的总段数，上述高频语音段所对应的幅值集合为H={h1,h2,h3...hs}，上述低频语音段所对应的幅值集合为P={p1,p2,p3...po}，经检测到包括有若干高频语音段与低频语音段为相邻语音段时，当检测到hi‑pj>y时，i、j分别为高频语音段与低频语音段幅值集合的段落数，则对当前语音段进行分析；否则，为正常转换。

5.根据权利要求2或4所述的一种基于人工智能的语音识别管理系统，其特征在于：在所述步骤D02‑D03中，判断所截取的高频段与低频段转换中，接警员针对问题询问报警人的时间区间为[ta，tb]>标准时间[tc,td]，且在时间区间内针对问题所询问的次数是否大于预设次数,如上述条件满足，则进一步分析所缺少的语句向量，ta是指询问报警人的开始时间，tb是指询问报警人的结束时间，tc是指标准时间的开始时间，td是指标准时间的结束时间；

检测当前所缺少语句向量在整体语句中的重要程度，将所检测到的语句向量进行分词；在语句中，已有且存在语句向量的集合为Y={ , , ... }，所缺少语句向量的集合为X={ , , ... }，其中r是指无需补充语句向量的个数、e是指需要进行补充语句向量的个数，将 与 进行合并，形成单独语句a，判断单独语句a形成后对了解整体语句的影响程度；

检测a+ ，判断 成为整个语句不同部分的影响程度：

当检测到 成为语句中的主体部分时，则该语句向量对整个语句的影响程度较高；

当检测到 成为语句中的修饰部分时，则该语句向量对整个语句的影响程度较低；

当检测到 成为语句中的补语部分时，则该语句向量对整个语句的影响程度介于主体部分和修饰部分所带来的影响程度之间；

并使用如下公式进行判断，ZY=ZYk+ZYs,ZYs= ；

当检测到所添加语句向量 不能够识别语句中的逻辑关系时，需要叠加或者自行添加语句向量，直至能够清楚了解该语句向量的逻辑关系，其中ZY是指影响值，ZYk是指初步影响值，ZYs是指第二影响值， 是指影响系数， 所缺少的语句向量。

6.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的语音识别管理系统，其特征在于：所述步骤D04中，检索关键字的主体部分是否为详细地址，当检测到为具体地址时，判断地址中是否包含有语音音调相近且同区域范围的名称，通过大数据及时调取语音音调相近并报警的次数并按照发生次数从高到低进行排序，同时核对该区域的地理位置面貌，判断是否包含有相同地理位置面貌的环境所在；并将所检索到的结果通过人工向报警人进行询问；如若该地理位置与报警人所描述地址并不相同，则调取其它范围所在名称；如若相同，则标记该区域发生报警次数，警示其它人。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的语音识别管理系统，其特征在于：当检测到多次未查询到正确地址时，判断报警人音调高低的分布，分析检测是否由于对方嘴部与报警人所持有设备距离过大导致所接收语音信号无法调节处理；

在一平面内，设定报警人嘴部位置为S=(a,b)，所持有设备的中心位置在平面内所处中心位置为L=(c,d)，所持有设备的长和宽为J和G，报警人嘴部与所持有设备之间的夹角为，当检测到夹角度数小于标准夹角度数时，同时检测到语音信号的幅度大于预设幅度时，则表示当前报警人的说话声音较大，应有效调节声音幅度并使得声音幅度减小；

当检测到夹角度数大于标准夹角度数时，同时检测到语音信号的幅度小于标准幅度时，则表示当前人的说话声音较小，应有效调节声音幅度并使得声音幅度提高。

8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的语音识别管理系统，其特征在于：可通过多种降噪方式对语音信号中的噪音进行调节。