1.一种音乐推荐方法，其特征在于，所述方法包括：终端采集自身周边环境的声音信号；所述周边环境的声音信号为非所述终端产生的声音信号；所述终端根据预设的节拍匹配方案确定所述声音信号为音乐时，所述终端获取所述音乐的音乐特征；所述预设的节拍匹配方案用于表征所述音乐的节拍规律；所述终端根据所述音乐的音乐特征确定所述音乐是目标音乐时，推荐所述目标音乐。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端获取所述音乐的音乐特征，具体包括：所述终端利用自身内置的语音识别软件识别所述音乐当前正在播放的歌词内容，并根据所述音乐的歌词内容获取所述音乐的音乐特征；其中，所述音乐的音乐特征包括但不限于：所述音乐的节拍、音色、音乐名称、歌手名称、所属流派、年代、语言。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端根据所述音乐的音乐特征确定所述音乐是目标音乐时，推荐所述目标音乐，具体包括：所述终端将所述音乐的音乐特征与预设的用户喜好标签库进行匹配，获取所述音乐的关联分值；所述音乐的关联分值用于表征所述音乐与所述用户喜好标签库的关联程度；所述预设的用户喜好标签库包括所述用户喜欢的所有音乐的音乐标签以及每个音乐标签所对应的权重值；所述音乐标签包括但不限于节拍、音色、音乐名称、歌手名称、流派、年代和语言；当所述音乐的关联分值大于或等于预设的关联阈值时，所述终端确定所述音乐是目标音乐，并推荐所述目标音乐。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述终端将所述音乐的音乐特征与预设的用户喜好标签库进行匹配，获取所述音乐的关联分值，具体包括：所述终端获取所述音乐的音乐特征与所述用户喜好标签库中的音乐标签相同的标签数目n；所述终端从所述用户喜好标签库中获取与所述音乐的音乐特征相同的音乐标签的权重，并根据下式获取所述音乐的关联分值W；W＝(w1+w2+...+wn)/n其中，wn为所述用户喜好标签库中与所述音乐的音乐特征相同的第n个音乐标签的权重。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：所述终端获取用户访问网页的历史记录，并从所述历史记录中提取第一用户行为数据；其中，所述第一用户行为数据包括但不限于：所述历史记录中记录的音乐名称、所述音乐的搜索次数或在线试听次数；所述终端通过第三方音乐平台获取用户音乐日志，并从所述用户音乐日志中提取第二用户行为数据；其中，所述第二用户行为数据包括但不限于：所述用户音乐日志记录的音乐名称以及对应的音乐播放次数；所述终端获取本地音乐资源数据，并从所述本地音乐资源数据中提取第三用户行为数据；其中，所述第三用户行为数据包括但不限于所述终端已保存的音乐所对应的音乐名称；所述终端分析所述第一、第二和第三用户行为数据，并根据数据分析结果建立用户喜

好标签库。6.一种终端，其特征在于，所述终端包括：采集模块、第一确定模块、获取模块、第二确定模块和推荐模块；其中，所述采集模块，用于采集自身周边环境的声音信号；所述第一确定模块，用于根据预设的节拍匹配方案确定所述声音信号是否是音乐；所述获取模块，用于获取所述音乐的音乐特征；所述第二确定模块，用于根据所述音乐的音乐特征确定所述音乐是否是目标音乐；所述推荐模块，用于推荐所述目标音乐。7.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，所述获取模块，具体用于：利用自身内置的语音识别软件识别所述音乐当前正在播放的歌词内容，并根据所述音乐的歌词内容获取所述音乐的音乐特征。8.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，所述第二确定模块包括获取子模块和确定子模块；其中，所述获取子模块，用于将所述音乐的音乐特征与预设的用户喜好标签库进行匹配，获取所述音乐的关联分值；所述确定子模块，确定所述音乐的关联分值是否大于或等于预设的关联阈值。9.根据权利要求8所述的终端，其特征在于，所述获取子模块，具体用于：获取所述音乐的音乐特征与所述用户喜好标签库中的音乐标签相同的标签数目n；从所述用户喜好标签库中获取与所述音乐的音乐特征相同的音乐标签的权重，并根据下式获取所述音乐的关联分值W；W＝(w1+w2+...+wn)/n其中，wn为所述用户喜好标签库中与所述音乐的音乐特征相同的第n个音乐标签的权重。10.根据权利要求9所述的终端，其特征在于，所述终端还包括建立模块，所述建立模块具体用于：获取用户访问网页的历史记录，并从所述历史记录中提取第一用户行为数据；通过第三方音乐平台获取用户音乐日志，并从所述用户音乐日志中提取第二用户行为数据；所述终端获取本地音乐资源数据，并从所述本地音乐资源数据中提取第三用户行为数据；所述终端分析所述第一、第二和第三用户行为数据，并根据数据分析结果建立用户喜好标签库。