1.基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1：采集机房内的声音数据；

步骤2：在声音数据中，使用预设的分量分解模型，分别提取出多种类别的声音数据，包括：风扇声音数据、空调声音数据、设备运行声音数据、UPS声音数据、电力设备声音数据和空间反射声音数据；

步骤3：基于每种类别的声音数据，使用预设的时序预测模型，生成预测的声音数据，包括：风扇声音预测数据、空调声音预测数据、设备运行声音预测数据、UPS声音预测数据、电力设备声音预测数据和空间反射声音预测数据；

步骤4：基于声音数据或预测的声音数据在时间尺度上的波形图，将声音数据或预测的声音数据转换为对应的矩阵；对矩阵进行特征提取后，计算特征值，将特征值与预设值进行比较，以判断是否出现异常。

2.如权利要求1所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：步骤4.1：基于声音数据在时间尺度上的波形图，将声音数据转换为对应的矩阵，包括：风扇声音矩阵、空调声音矩阵、设备运行声音矩阵、UPS声音矩阵、电力设备声音矩阵和空间反射声音矩阵；矩阵中的每个元素的坐标对应于时间步，每个元素的元素值对应于该时间步下的时间幅度值；

步骤4.2：基于预测的声音数据在时间尺度上的波形图，将预测的声音数据转换为对应的矩阵，包括：风扇声音预测矩阵、空调声音预测矩阵、设备运行声音预测矩阵、UPS声音预测矩阵、电力设备声音预测矩阵和空间反射声音预测矩阵；矩阵中的每个元素的坐标对应于时间步，每个元素的元素值对应于该时间步下的预测幅度值；

步骤4.3：对步骤4.1中得到的矩阵进行特征提取后，计算特征值，将每个特征值与其对应的预设值进行比较，以判断是否出现异常，若出现异常，则记录结果；对步骤4.2中得到的矩阵进行特征提取后，计算特征值，将每个特征值与其对应的预设值进行比较，以判断是否出现异常，若出现异常，则记录结果。

3.如权利要求2所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.1：将声音数据x(t)分解为N个分量的线性组合，表示为：其中，ai是系数，di(t)是分量基函数，t为时间；i为下标，取值为1到6的整数，分别对应风扇声音数据、空调声音数据、设备运行声音数据、UPS声音数据、电力设备声音数据和空间反射声音数据；

步骤2.2：选择一组具有不同频率、相位、时频局部化特性的分量基函数；

步骤2.3：通过最小化重构误差来计算系数ai，使用L1范数正则化以增加分量的稀疏性；

步骤2.4：通过交替最小化方法更新系数ai；

步骤2.5：通过最小化重构误差更新分量基函数参数；

步骤2.6：根据当前重构误差和稀疏度，自适应地调整λ以达到更好的稀疏表示；

步骤2.7：使用更新后的系数ai和分量基函数di(t)重构声音数据，表示为：其中， 为重构声音数据；

步骤2.8：计算重构声音数据与声音数据之间的误差，得到重构误差；判断重构误差是否达到收敛阈值，如果否，则返回步骤2.5；如果是，则输出ai·di(t)，得到不同种类的声音数据。

4.如权利要求3所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，所述分量基函数使用如下公式进行表示：其中，μi是窗口中心时间，σi是窗口宽度，fi是频率，φi是相位，均为分量基函数参数；i为下标，用以区分不同种类的声音数据对应的窗口中心时间μi、窗口宽度σi、窗口频率fi和相位φi。

5.如权利要求4所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，使用如下公式，通过最小化重构误差来计算系数ai，使用L1范数正则化以增加分量的稀疏性：其中，λ是稀疏度控制参数，||ai||1表示对ai进行L1范数正则化。

使用如下公式，通过交替最小化方法更新系数ai：

其中，k是迭代次数。

6.如权利要求5所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，使用如下公式，通过最小化重构误差更新分量基函数参数：其中，||||2表示L2范数正则化。

7.如权利要求6所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：步骤3.1：基于每种类别的声音数据ai·di(t)，提取时频特征，得到其对应的时频特征表达 其中F是特征数量，T是时间步数；

步骤3.2：构建音频转换网络G，所述音频转换网络G是一个生成对抗网络，由生成器和判别器组成；生成器的输入是随机噪声z时频特征Xi，输出为预测声音特征Yi＝G(z,Xi)；

步骤3.3：将预测声音特征Yi与时频特征Xi沿时间维度进行拼接，形成扩展特征矩阵步骤3.4：对Zi进行噪声注入，模拟真实世界中的随机性；然后，通过时序注意力机制，对Zi中的时序信息进行建模，得到增强时序特征矩阵Ai；

步骤3.5：将增强时序特征矩阵Ai输入频谱图恢复模型，使用逆变换操作将增强时序特征矩阵转换回预测的频谱图Si；

步骤3.6：通过将Si输入声音合成引擎，将频谱图恢复为预测的声音数据Wi。

8.如权利要求7所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，所述步骤3.1具体包括：使用如下公式，对每种类别的声音数据ai·di(t)进行预加重处理，以增强高频成分，减弱低频成分：y(t)＝ai·di(t)―α·ai·di(t―1)；

y(t)是预加重后的声音数据，α是预加重系数。

将预加重后的声音数据分割成短帧；对每个帧应用窗函数，以减少频谱泄漏效应；对每个帧应用FFT，将时域信号转换为频域信号；在频域上，将一组梅尔滤波器应用于频域信号，得到梅尔滤波器输出，对梅尔滤波器输出取对数；对取对数操作后的梅尔滤波器输出应用离散余弦变换，得到时频特征。

9.如权利要求7所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，所述步骤3.6具体包括：使用随机的幅度和相位信息初始化频谱图，得到初始估计Sinit；进行多次迭代，每次迭代中，先将初始估计Sinit进行短时傅里叶变换得到相位信息，然后将预测的频谱图Si的幅度信息与相位信息相结合，得到新的频谱图估计Snew；通过多次迭代逐步优化频谱图估计Snew，最终得到合成的频谱图；将合成的频谱图转换为声音数据，得到预测的声音数据Wi。

10.如权利要求9所述的基于声音识别的机房异常监测方法，其特征在于，使用逆短时傅里叶变换将合成的频谱图转换为声音数据，得到预测的声音数据Wi。