1.语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述语音识别控制方面的仿生机器人包括语音识别模块、用户意图分析模块、行为模式识别模块、安全性增强模块、任务优先级调整模块、异常状态识别模块、决策支持模块、响应执行模块；
所述语音识别模块基于用户的语音输入，采用卷积神经网络算法，处理语音信号提取时频特征，通过长短期记忆网络，处理特征捕获语音指令中的依赖关系，并转换成文本格式的语音指令，生成语音文本信息；
所述用户意图分析模块基于语音文本信息，利用双向编码器表示从变换器模型，分析文本内容，解析用户的指令含义和上下文环境，识别用户需求和意图，生成用户意图信息；
所述行为模式识别模块基于用户意图信息，运用隐马尔可夫模型，分析用户的历史交互数据，识别用户的行为习惯和模式，通过比较当前行为与历史模式，识别异常行为模式，生成行为模式分析结果；
所述安全性增强模块基于行为模式分析结果，结合声纹识别技术和用户的行为模式，运用深度神经网络，进行声音身份验证，并分析行为是否与已知的安全模式一致，对潜在安全威胁进行评估，根据风险等级动态调整安全措施，生成安全性验证结果；
所述任务优先级调整模块基于安全性验证结果，运用遗传算法，分析当前系统资源状况和任务紧急程度，对待执行的任务列表进行优先级排序，分析资源分配效率和任务完成的时效性，动态调整任务队列，生成任务执行计划；
所述异常状态识别模块基于任务执行计划，结合自机器人多传感器的数据输入，利用隔离森林算法，对数据进行实时监控和分析，识别与正常行为模式偏离的异常状态，对机器人内部状态和外部环境因素进行评估，生成异常状态结果；
所述决策支持模块基于异常状态结果，运用决策树和贝叶斯网络，对行动方案进行风险与收益分析，分析多行动方案的潜在后果，通过评估差异化决策路径，选择匹配的行动策略，生成决策支持方案；
所述响应执行模块基于决策支持方案，采用状态机模型，确定当前机器人的操作状态和预期转换，应用规则引擎，根据操作状态、安全警报需求和故障恢复需求，匹配对应的执行规则，执行响应措施，包括行为调整、安全警报发出和故障恢复，生成决策执行方案。
2.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述语音文本信息包括转录内容、置信度评分和时间戳，所述用户意图信息包括操作目标、操作对象和操作属性，所述行为模式分析结果包括常规行为模式、异常行为指标和行为趋势分析，所述安全性验证结果具体为用户身份验证状态、行为合规性评估和安全风险等级，所述任务执行计划包括任务序列、任务优先级和预计完成时间，所述异常状态结果包括异常类型、异常程度和推荐的响应措施，所述决策支持方案包括推荐行动方案、潜在风险分析和预期效果评估，所述决策执行方案包括执行状态、执行结果评估。
3.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述语音识别模块包括特征提取子模块、时序分析子模块、文本转换子模块；
所述特征提取子模块基于用户的语音输入，此子模块采用深度卷积神经网络算法，对语音信号进行分析，通过构建多层卷积和池化层，从原始音频信号中提取时频特征，生成时频特征数据；
所述时序分析子模块基于时频特征数据，利用长短期记忆网络算法，对提取的特征进行时序分析，通过门控制机制，处理并记忆长期依赖信息，捕获语音指令的结构和语境，生成结构化语音特征；
所述文本转换子模块基于结构化语音特征，采用序列到序列学习模型，通过带有注意力机制的序列到序列学习模型，将结构化的语音特征转换成对应的文本指令，生成语音文本信息。
4.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述用户意图分析模块包括语义解析子模块、意图识别子模块、需求映射子模块；
所述语义解析子模块基于语音文本信息，采用双向编码器表示从变换器模型，对文本内容进行语义解析，通过预训练的文本语料库学习语义信息，解析文本中的含义和上下文关系，生成语义分析结果；
所述意图识别子模块基于语义分析结果，应用自然语言处理技术中的意图识别算法，分析和识别用户的需求，通过对语义分析结果中的动词、名词和短语进行分析，识别用户意图，生成意图信息；
所述需求映射子模块基于意图信息，运用逻辑推理算法，将用户的意图映射到执行操作上，通过分析用户意图与机器人服务和功能间的关系，匹配服务和操作，生成用户意图信息。
5.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述行为模式识别模块包括数据分析子模块、模式建立子模块、异常检测子模块；
所述数据分析子模块基于用户意图信息，采用统计分析方法，对用户的历史交互数据进行分析，识别用户行为的频率、时间分布和偏好模式，生成用户行为统计分析结果；
所述模式建立子模块基于用户行为统计分析结果，采用隐马尔可夫模型，对用户行为的序列和转换概率进行建模，通过分析用户行为的转换概率，揭示用户行为的潜在状态和转换规律，建立用户的行为习惯和模式，生成用户行为模式信息；
所述异常检测子模块基于用户行为模式信息，运用异常检测算法，识别当前行为与历史行为模式的偏差，量化行为模式的偏差程度，进行异常行为识别，生成行为模式分析结果。
6.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述安全性增强模块包括身份验证子模块、行为合规性子模块、风险评级子模块；
所述身份验证子模块基于行为模式分析结果，结合声纹识别技术，采用深度神经网络，对用户的声音进行身份验证，通过分析声音的特征，包括音调、节奏和声音纹理，并进行声纹模型匹配，生成声音身份验证结果；
所述行为合规性子模块基于声音身份验证结果，采用行为模式匹配算法，分析用户当前的行为是否与记录的安全行为模式一致，通过比较用户的行为模式与预定义的合规性标准，识别潜在的非合规行为，生成行为合规性分析结果；
所述风险评级子模块基于行为合规性分析结果，运用风险评估模型，对潜在安全威胁进行评估和等级划分，通过分析行为偏差程度、历史安全事件和当前操作环境因素，评定风险等级，并调整安全措施，生成安全性验证结果。
7.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述任务优先级调整模块包括紧急度分析子模块、资源匹配子模块、调度策略子模块；
所述紧急度分析子模块于安全性验证结果，采用多因素决策分析法，对多项任务的紧急程度进行评估，分析任务的截止时间、关联性、对资源的需求因素，分配每项任务的紧急度评分，生成任务紧急度评分信息；
所述资源匹配子模块基于任务紧急度评分信息，运用线性规划算法，对当前系统资源进行分析和匹配，通过优化资源分配方案，匹配任务获得所需资源的优先级，生成资源匹配方案；
所述调度策略子模块基于资源匹配方案，采用遗传算法，对待执行的任务列表进行优先级排序和调度策略优化，通过模拟自然选择和遗传机制，迭代捕捉任务执行序列，生成任务执行计划。
8.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述异常状态识别模块包括状态监控子模块、异常分析子模块、结果生成子模块；
所述状态监控子模块基于任务执行计划，结合机器人多传感器的数据输入，采用时间序列分析法，对机器人的工作状态和外部环境进行实时监控，生成状态监控结果；
所述异常分析子模块基于状态监控结果，应用隔离森林算法，对监控数据进行异常点检测，通过构建多棵隔离树，识别数据点的隔离程度，识别与正常行为模式偏离的异常状态，生成异常状态分析结果；
所述结果生成子模块基于异常状态分析结果，采用报告生成技术，对异常状态进行评估，包括异常类型、程度和影响，通过整合分析结果和上下文信息，提供异常状态描述和响应方案，生成异常状态结果。
9.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述决策支持模块包括风险分析子模块、方案优化子模块、策略制定子模块；
所述风险分析子模块基于异常状态结果，采用决策树算法，分析每个行动方案的潜在风险与收益，通过构建差异化的决策路径，评估差异化方案导致的结果，结合贝叶斯网络，对不确定因素进行概率性分析，为每个行动方案赋予风险评分和收益预期，生成行动方案风险评估结果；
所述方案优化子模块基于行动方案风险评估结果，运用多目标优化算法，通过帕累托前沿分析，对行动方案进行优化，识别行动方案组合，优化方案风险可控，生成优化后行动方案；
所述策略制定子模块基于优化后行动方案，采用规则引擎，结合当前机器人的操作能力和环境状况，制定行动策略，通过分析方案的内容和实施条件，制定执行步骤和预期目标，生成决策支持方案。
10.根据权利要求1所述的语音识别控制方面的仿生机器人，其特征在于：所述响应执行模块包括操作实施子模块、安全措施子模块、反馈整理子模块；
所述操作实施子模块基于决策支持方案，应用状态机模型，分析机器人当前的操作状态和所需转换，根据方案的指导，调整机器人的行为模式，执行行为调整、任务启动操作，生成操作调整结果；
所述安全措施子模块基于操作调整结果，采用动态风险管理策略，根据行动风险等级和当前环境条件，动态调整安全措施，通过实时监控操作环境和机器人状态，发出安全警报和激活故障恢复程序，生成安全调整方案；
所述反馈整理子模块基于安全调整方案，采用反馈分析技术，收集操作实施和安全调整结果，对执行过程和结果进行评价和整理，通过对操作的成功率、安全事件的处理效率指标进行分析，制定改进意见和后续方案，生成决策执行方案。