1.一种考勤方法，其特征在于，包括：
通过考勤设备中的音频采集装置接收用户的声音信号；
判断所述声音信号中是否包含预设的考勤请求关键词；
如果是，通过所述考勤设备中的摄像装置获取所述用户的当前的面部图像信号；其中，所述面部图像信号包括面部灰度信号、面部肤色信号和面部纹理信号中的一种或多种；
对所述面部图像信号进行特征提取，生成所述用户的实际特征数据；
将所述实际特征数据与预先建立的特征数据库中的理想特征数据进行比对，根据比对结果设置所述用户的考勤信息；其中，所述考勤信息包括用户姓名和/或用户编码，以及当前时间。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
判断所述声音信号中是否包含预设的查询请求关键词；其中，所述查询请求关键词包括查询对象和查询时间段；
如果是，从预先保存的考勤信息数据库中查找与所述查询请求关键词相匹配的考勤信息；其中，所述考勤信息包括所述查询对象和所述查询对象在所述查询时间段内的考勤统计结果；
显示和/或播放所述考勤信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述声音信号中是否包含预设的考勤请求关键词包括：
提取所述声音信号的音频特征数据；其中，所述音频特征数据包括音频时域特征数据和/或音频频域特征数据；
判断所述音频特征数据与预先存储的所述考勤请求关键词的音频特征数据的差值是否在预设的范围内；
如果是，确定所述声音信号中包含预设的考勤请求关键词。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述用户的当前的面部图像信号包括：
采用红外线感应和/或移动侦测的方法，检测距离所述摄像装置预设的范围内是否存在所述用户的面部图像；
如果是，获取所述用户的面部图像信号。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述实际特征数据与预先建立的特征数据库中的理想特征数据进行比对包括：
采用深度卷积神经网络的方法，将所述实际特征数据与预先建立的特征数据库中的理想特征数据进行比对。
6.一种考勤装置，其特征在于，包括：
声音信号接收模块，用于通过考勤设备中的音频采集装置接收用户的声音信号；
第一判断模块，用于判断所述声音信号中是否包含预设的考勤请求关键词；
图像信号获取模块，用于如果所述声音信号中包含预设的考勤请求关键词，通过所述考勤设备中的摄像装置获取所述用户的当前的面部图像信号；其中，所述面部图像信号包括面部灰度信号、面部肤色信号和面部纹理信号中的一种或多种；
特征提取模块，用于对所述面部图像信号进行特征提取，生成所述用户的实际特征数据；
比对模块，用于将所述实际特征数据与预先建立的特征数据库中的理想特征数据进行比对，根据比对结果设置所述用户的考勤信息；其中，所述考勤信息包括用户姓名和/或用户编码，以及当前时间。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：
第二判断模块，用于判断所述声音信号中是否包含预设的查询请求关键词；其中，所述查询请求关键词包括查询对象和查询时间段；
查找模块，用于如果所述声音信号中包含预设的查询请求关键词，从预先保存的考勤信息数据库中查找与所述查询请求关键词相匹配的考勤信息；其中，所述考勤信息包括所述查询对象和所述查询对象在所述查询时间段内的考勤统计结果；
显示播放模块，用于显示和/或播放所述考勤信息。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一判断模块包括：
数据提取单元，用于提取所述声音信号的音频特征数据；其中，所述音频特征数据包括音频时域特征数据和/或音频频域特征数据；
判断单元，用于判断所述音频特征数据与预先存储的所述考勤请求关键词的音频特征数据的差值是否在预设的范围内；
确定单元，用于如果所述音频特征数据与预先存储的所述考勤请求关键词的音频特征数据的差值在预设的范围内，确定所述声音信号中包含预设的考勤请求关键词。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述图像信号获取模块包括：
检测单元，用于采用红外线感应和/或移动侦测的装置，检测距离所述摄像装置预设的范围内是否存在所述用户的面部图像；
图像信号获取单元，用于如果距离所述摄像装置预设的范围内存在所述用户的面部图像，获取所述用户的面部图像信号。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述比对模块还用于采用深度卷积神经网络的装置，将所述实际特征数据与预先建立的特征数据库中的理想特征数据进行比对。