1.一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，包括分析纠正平台，所述分析纠正平台通信连接有识别分析模块、语义分析模块、字符纠正模块以及存储模块；
2.根据权利要求1所述的一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，统一系数的获取过程包括：选取所有识别数据组中的第一个字符组成第一比对数据组，将第一比对数据组中出现次数最多的元素字符标记为识别字符，将识别字符的数量与n的比值标记为识别系数，通过存储模块获取到识别阈值。
3.根据权利要求2所述的一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，将识别系数与识别阈值进行比较：若识别系数小于识别阈值，则将对应的识别字符标记为分歧字符；若识别系数大于等于识别阈值，则将对应的识别字符标记为统一字符；
4.根据权利要求3所述的一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，对语音数据的识别精确性是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到统一阈值，将语音数据的统一系数与统一阈值进行比较：若统一系数小于统一阈值，则判定语音数据的识别精确性不满足要求，将n个识别数据组通过分析纠正平台发送至语义分析模块；若统一系数大于等于统一阈值，则判定语音数据的识别精确性满足要求，将n个识别数据组通过分析纠正平台发送至字符纠正模块。
5.根据权利要求4所述的一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，将语义数据组标记为异常数据组或正常数据组的具体过程包括：随机选取语义数据组中的一个字符并判定该字符是否在n个语义字符段中均有出现：若是，则将对应字符标记为规划字符；若否，则将对应字符标记为独立字符。
6.根据权利要求4所述的一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，将语义数据组中的所有字符全部标记为规划字符或独立字符之后，将规划字符的字符数量与语义数据组中的字符数量比值标记为规划系数，通过存储模块获取到规划阈值，将规划系数与规划阈值进行比较：若规划系数小于规划阈值，则判定识别数据组存在语义识别异常，将对应的语义数据组标记为异常数据组；若规划系数大于等于规划阈值，则判定识别数据组不存在语义识别异常，将对应的语义数据组标记为正常数据组。
7.根据权利要求6所述的一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，对识别数据组的语义识别状态是否满足要求进行判定的具体过程包括：通过存储模块获取到异常阈值，将异常系数与异常阈值进行比较：若异常系数小于异常阈值，则判定识别数据组的语义识别状态满足要求，将n个识别数据组通过分析纠正平台发送至字符纠正模块；若异常系数大于等于异常阈值，则判定识别数据组的语义识别状态不满足要求，生成重新识别信号并将重新识别信号发送至分析纠正平台，分析纠正平台接收到重新识别信号后将重新识别信号发送至识别分析模块。
8.根据权利要求7所述的一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，字符纠正模块对识别数据组进行字符纠正分析的具体过程包括：获取识别数据组的分歧数据fq与独立数据dl；分歧数据fq为识别数据组中的字符被标记为分歧字符的次数，独立数据dl为识别数据组中的字符被标记为独立字符的次数；通过分歧数据fq与独立数据dl进行数值计算得到识别数据组的偏差系数pc；将偏差系数pc数值最小的识别数据组标记为基准数据组，将基准数据组中被标记为分歧字符或独立字符的字符标记为纠正字符，将第一个纠正字符的前一个字符标记为前置字符，由n个识别数据组中排序与纠正字符相同的字符和前置字符组成n个前置词组，获取前置词组在n个识别数据组中的出现次数并标记为前置词组的优先值，将优先值最大的前置词组的第二个字符标记为替换字符；直至所有纠正字符全部被替换字符进行替换，将替换后的基准数据组发送至分析纠正平台。
9.根据权利要求1-8任一项所述的一种基于智能化语音数据识别的分析纠正系统，其特征在于，该基于智能化语音数据识别的分析纠正系统的工作方法，包括以下步骤：