1.一种智能语音设备的蓝牙评测方法，所述智能语音设备通过蓝牙与终端连接，其特征在于，所述方法包括：在初始蓝牙连接距离下，统计所述终端在通过蓝牙接收来自智能语音设备的语音测试样本集的过程中，接收到的语音测试样本的最大丢帧数和最大连续丢帧数；

针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，依据最大丢帧数和最大连续丢帧数控制语音测试样本按不同的丢帧数丢帧，并统计服务器对丢帧后的语音测试样本的丢帧语音识别精度；

如果所述丢帧语音识别精度不符合预期，则在调整后的蓝牙连接距离下重复执行上述操作，直到所述丢帧语音识别精度符合预期，并将最终的蓝牙连接距离作为智能语音设备的蓝牙最大有效距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，依据最大丢帧数和最大连续丢帧数控制语音测试样本按不同的丢帧数丢帧，并统计服务器对丢帧后的语音测试样本的丢帧语音识别精度，具体包括：针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，依据最大丢帧数和最大连续丢帧数确定语音测试样本在不同位置的连续丢帧数和非连续丢帧数，并控制语音测试样本分别在所述不同位置按所述连续丢帧数和非连续丢帧数丢帧；

分别统计服务器对连续丢帧和非连续丢帧后的语音测试样本的语音识别精度中精度值最小的语音识别精度，作为所述丢帧语音识别精度。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，依据最大丢帧数和最大连续丢帧数控制语音测试样本按不同的丢帧数丢帧，并统计服务器对丢帧后的语音测试样本的丢帧语音识别精度，具体包括：针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，控制分别从第一帧到倒数第mi帧开始，连续丢帧mi，并统计服务器对丢帧后的语音测试样本的语音识别精度，得到第一语音识别精度集，其中，mi为所述最大丢帧数；

将mi拆分为ni和小于ni的至少一个自然数，得到e种拆分组合，使得在每种拆分组合中，ni和所述至少一个自然数的和与mi相等，其中，ni为所述最大连续丢帧数，并将ni和至少一个自然数称作组合中的拆分元素；

在每一种组合ei下，按照如下方式控制丢帧，并统计服务器对各组合下丢帧后的语音测试样本的语音识别精度，得到第二语音识别精度集：针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，将组合ei的各拆分元素作为非连续丢帧的帧数，根据该帧数在每个语音测试样本的所有位置组合下控制丢帧；

在所述第一语音识别精度集和第二语音识别精度集中确定精度值最小的语音识别精度，作为所述丢帧语音识别精度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，当针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，将组合ei的各拆分元素作为非连续丢帧的帧数，根据该帧数在每个语音测试样本的所有位置组合下控制丢帧时，任意两个相邻丢帧位置的间隔不大于L帧，其中，L为影响L帧后紧邻一帧的语音识别结果的最大帧数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述丢帧语音识别精度不符合预期，则在调整后的蓝牙连接距离下重复执行上述操作，直到所述丢帧语音识别精度符合预期，并将最终的蓝牙连接距离作为智能语音设备的蓝牙最大有效距离，具体包括：计算所述丢帧语音识别精度与未丢帧情况下的原始语音识别精度相比的下降值，并比较所述下降值和预设的损失预期；

如果所述下降值大于所述损失预期，则在按照设定步长减小后的蓝牙连接距离下重复执行上述操作，直到所述下降值小于所述损失预期时，将当前减小操作之前对应的蓝牙连接距离作为智能语音设备的蓝牙最大有效距离；或者如果所述下降值小于所述损失预期，则在按照设定步长增加后的蓝牙连接距离下重复执行上述操作，直到所述下降值大于所述损失预期时，将当前增加操作之前对应的蓝牙连接距离作为智能语音设备的蓝牙最大有效距离。

6.一种智能语音设备的蓝牙评测装置，其特征在于，所述装置包括：

丢帧数统计模块，用于在初始蓝牙连接距离下，统计所述终端在通过蓝牙接收来自智能语音设备的语音测试样本集的过程中，接收到的语音测试样本的最大丢帧数和最大连续丢帧数；

语音识别精度统计模块，用于针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，依据最大丢帧数和最大连续丢帧数控制语音测试样本按不同的丢帧数丢帧，并统计服务器对丢帧后的语音测试样本的丢帧语音识别精度；

最大有效距离确定模块，用于如果所述丢帧语音识别精度不符合预期，则在调整后的蓝牙连接距离下重复执行上述操作，直到所述丢帧语音识别精度符合预期，并将最终的蓝牙连接距离作为智能语音设备的蓝牙最大有效距离。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述语音识别精度统计模块，具体包括：

控制丢帧单元，用于针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，依据最大丢帧数和最大连续丢帧数确定语音测试样本在不同位置的连续丢帧数和非连续丢帧数，并控制语音测试样本分别在所述不同位置按所述连续丢帧数和非连续丢帧数丢帧；

语音识别精度确定单元，用于分别统计服务器对连续丢帧和非连续丢帧后的语音测试样本的语音识别精度中精度值最小的语音识别精度，作为所述丢帧语音识别精度。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述语音识别精度统计模块，具体包括：第一获取单元，用于针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，控制分别从第一帧到倒数第mi帧开始，连续丢帧mi，并统计服务器对丢帧后的语音测试样本的语音识别精度，得到第一语音识别精度集，其中，mi为所述最大丢帧数；

拆分单元，用于将mi拆分为ni和小于ni的至少一个自然数，得到e种拆分组合，使得在每种拆分组合中，ni和所述至少一个自然数的和与mi相等，其中，将ni和至少一个自然数称作组合中的拆分元素，其中，ni为所述最大连续丢帧数；

第二获取单元，用于在每一种组合ei下，按照如下方式控制丢帧，并统计服务器对各组合下丢帧后的语音测试样本的语音识别精度，得到第二语音识别精度集：针对所述语音测试样本集中的每个语音测试样本，将组合ei的各拆分元素作为非连续丢帧的帧数，根据该帧数在每个语音测试样本的所有位置组合下控制丢帧；

语音识别精度获取单元，用于在所述第一语音识别精度集和第二语音识别精度集中确定精度值最小的语音识别精度，作为所述丢帧语音识别精度。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的一种智能语音设备的蓝牙评测方法。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的一种智能语音设备的蓝牙评测方法。