1.一种语音康复训练方法，其特征在于，包括：

构建语音康复训练案例库，并获取语音康复训练案例库中语音康复训练数据的音素标注和细粒度声学特征；其中细粒度为局部分析维度；

获取被试者语音反馈数据，通过语音康复训练数据的音素标注和细粒度声学特征对被试者语音反馈数据进行不同粒度的声学分析，获得不同粒度的声学分析结果；

对不同粒度的声学分析结果进行统计，通过统计结果绘制被试者语音画像，结合被试者语音画像，从语音康复训练案例库中选择匹配语音康复训练案例供被试者训练，并对每次训练获得的被试者语音反馈数据进行声学分析和选择匹配语音康复训练案例的迭代过程，修正被试者的训练；

所述构建语音康复训练案例库，包括：

收集未标注的语音康复训练数据；

分析汉语语音特征，对未标注的语音康复训练数据进行音素标注，并对比不同标注结果，整合得到带音素的语音康复训练数据，并将带音素的语音康复训练数据中每个数据进行音素标注；

对带音素的语音康复训练数据进行细粒度声学特征的标注，得到细粒度的语音案例库，并以细粒度的语音案例库为基础构建语音康复训练案例库通过语音康复训练数据的音素标注和细粒度声学特征对被试者语音反馈数据进行不同粒度的声学分析，获得不同粒度的声学分析结果，包括：获取被试者语音反馈数据对应的语音音素标注；其中每个语音音素标注包括音节类型和若干个音节，每个音节包括声母标注、韵母标注和声调标注；

对语音音素标注中的每个音节分别进行声学发声特征的标注；

声学发声特征标注后，对比评估语音音素标注和对应语音康复训练数据的音素标注，记录粗粒度的声纹分析结果；

声学发声特征标注后，对比评估被试者语音反馈数据的细粒度声学特征和对应语音康复训练数据的细粒度声学特征，得到细粒度的声学特征差异；

对不同粒度的声学分析结果进行统计，通过统计结果绘制被试者语音画像，包括：对粗粒度的声纹分析结果进行频次统计，获得被试者语音障碍的粗粒度画像；

对更新后细粒度的声学特征差异进行频次统计，获得被试者语音障碍的细粒度画像；

通过粗粒度画像和细粒度画像共同构建被试者语音画像；

所述结合被试者语音画像，从语音康复训练案例库中选择匹配语音康复训练案例供被试者训练，包括：以粗粒度画像中的不同语音障碍为训练案例分组单位，在语音康复训练案例库中依次选择匹配细粒度画像特征的语音康复训练案例；

根据已选择语音康复训练案例的语音障碍类型将该语音康复训练案例分配到不同的分组，并重复选择匹配细粒度画像特征的语音康复训练案例过程，直至每个分组中推荐的匹配语音康复训练案例达到预设数目为止；

使用每个分组中推荐的匹配语音康复训练案例供被试者训练。

2.如权利要求1所述的一种语音康复训练方法，其特征在于，所述对语音音素标注中的每个音节分别进行声学发声特征的标注，具体为：获取所述音节的声母标注，并根据已确定的声母发声类型自动标注声母发声特征；

获取所述音节的韵母标注，并根据已构建的韵母发声类型自动标注韵母发声特征；

获取所述音节的声调标注，并根据已构建的声调发声类型自动标注声调发声特征；

根据标注的声母发声特征、韵母发声特征和声调发声特征构建音节的细粒度声学特征。

3.如权利要求1所述的一种语音康复训练方法，其特征在于，所述对比评估语音音素标注和对应语音康复训练数据的音素标注，记录粗粒度的声纹分析结果，包括：构建关键字为语音障碍类型名称的哈希表，其中哈希表的值为语音障碍错误次数；

提取语音康复训练数据中音素标注的音节类型和每个音节的声母标注、韵母标注和声调标注；

提取语音音素标注的音节类型和每个音节的声母标注、韵母标注和声调标注；

分别比较语音康复训练数据中音素标注和语音音素标注对应的音节类型、声母标注与声母标注、韵母标注与韵母标注，以及声调标注与声调标注，如果不同，则将哈希表中对应关键字的值加1，作为粗粒度的声纹分析结果。

4.如权利要求3所述的一种语音康复训练方法，其特征在于，所述对比评估被试者语音反馈数据的细粒度声学特征和对应语音康复训练数据的细粒度声学特征，得到细粒度的声学特征差异，包括：根据被试者语音反馈数据对应初始细粒度声学特征差异构建哈希表，哈希表的关键字为声母错误或声调错误，哈希表的值为声学特征错语次数；

提取语音康复训练数据中细粒度声学特征的每个音节，并提取被试者细粒度声学特征的每个音节；

分别比较语音康复训练数据中细粒度声学特征和被试者细粒度声学特征对应的音节，在不同时结合声母、韵母和声调标注生成细粒度发声特征关键字，在哈希表中查找该关键字，若该关键字不存在时在哈希表中新建关键字，其值设置为1，作为更新后细粒度的声学特征差异。

5.一种如权利要求1‑4任一项所述语音康复训练方法的系统，其特征在于，包括：构建模块，用于构建语音康复训练案例库，并获取语音康复训练案例库中语音康复训练数据的音素标注和细粒度声学特征；

分析模块，用于获取被试者语音反馈数据，通过语音康复训练数据的音素标注和细粒度声学特征对被试者语音反馈数据进行不同粒度的声学分析，获得不同粒度的声学分析结果；

推荐模块，用于对不同粒度的声学分析结果进行统计，通过统计结果绘制被试者语音画像，结合被试者语音画像，从语音康复训练案例库中选择匹配语音康复训练案例供被试者训练，并对每次训练获得的被试者语音反馈数据进行声学分析和选择匹配语音康复训练案例的迭代过程，修正被试者的训练。

6.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器及处理器，所述存储器中储存有程序，所述程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行如权利要求1至4中任一项所述一种语音康复训练方法的步骤。