1.一种基于深度学习回弹及音频的岩石抗压强度的测定方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，通过大样本试验采集岩石回弹、回弹仪弹击音频录音以及岩石单轴抗压强度试验结果；S2，对已收集的岩石回弹数据、回弹弹击音频集进行数据处理；S3，基于已收集的岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值以及相应的岩石单轴抗压强度的数据，建立神经网络计算模型；S4，通过采集岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值，基于已建立的神经网络计算模型，将测试所得的岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值代入预测模型，计算岩石的岩石单轴抗压强度。
2.根据权利要求1所述的测定方法，其特征在于，所述步骤S1包括：S11，试验目标时，选择具有代表性的三大类典型岩石，包括火成岩、沉积岩和变质岩，选取岩石样品以岩芯样品为主，岩芯样品总量为600组，其中400组用于训练神经网络计算模型，200组用于验证网络计算模型的准确度；S12，将岩芯样品编号，岩芯圆柱试件上下两个端面磨平处理，按照底面圆心平面划分中心、内圈以及轴线四周3个圈层，每个圈层布置4个测点，每块试样共布置12个测点进行测试；S13，选取天然状态的岩芯样品进行简易固定，以保证测试时不会移动，在测点位置进行回弹测试，回弹仪测试角度为垂直岩石表面；S14，弹击同时使用比特率大于1500kbps的录音笔录制弹击音频文件，将音频文件存储；S15，对岩芯样品进行单轴抗压强度试验。
3.根据权利要求2所述的测定方法，其特征在于，所述步骤S13中，不同岩石选择适用回弹仪，回弹值低于40采用L型冲击能量为0.735Nm回弹仪，回弹值高于40则采用N型冲击能力为2.207Nm回弹仪，对测试结果进行记录。
4.根据权利要求3所述的测定方法，其特征在于，所述步骤S15中，岩石单轴抗压强度试验机选用载荷2000kN，最小分辨率0.01kN液压试验机。
5.根据权利要求4所述的测定方法，其特征在于，所述步骤S2包括：S21，对岩石回弹数据进行取值分析，从测区3个圈层的12个回弹读数中剔除2个临界值，余下10个回弹读数的算数平均值为该测区回弹值，形成岩石回弹值数据集；S22，对回弹音频进行数字化处理。
6.根据权利要求5所述的测定方法，其特征在于，所述步骤S22包括：S221，对录制的回弹弹击音频利用短时Fourier变换制作该音频文件的声谱图；S222，对步骤S221中获取的声谱图进行分析，为了更好地反映声信号的衰减速度，以弹击开始的时间点为起点截取时间长度，将0～0.5s定义为声波信号大振幅段，将0～0.4s定义为声波信号衰减段；S223，对步骤S222中两端截取的片段进行积分面积计算，大振幅段曲线和横轴面积为a1，衰减段曲线和横轴面积为a2，将a1与a2的比值定义为振幅衰减系数i；S224，步骤S221中所获取的声谱图频率主要集中在0～20000Hz范围内，将0～5000Hz作为低频区域，5000～20000Hz作为高频区域；S225，对步骤S224中两端截取的片段进行积分面积计算，采用积分的方法求出两段曲线与横轴之间的面积，低频区域面积为b1，高频区域面积为b2，并将b1与b2的比值定义为高低频率比j；S226，对步骤S223中振幅衰减系数i以及步骤S225中高低频率比j进行记录，至此一个回弹弹击音频中的所有声谱特征已被提取且数字化，形成回弹音频特征值数据集，音频数据集与岩石回弹值及岩石抗压值一一对应。
7.根据权利要求6所述的测定方法，其特征在于，所述步骤S3中的神经网络计算模型包括输入层、隐含层和输出层，每层都有若干个节点，层与层之间节点的链接状态通过权重来体现，所述步骤S3包括：S31，接受数据输入，输入层的节点个数为3，对应岩石回弹值、回弹弹击音频波谱的特征值以及岩石单轴抗压强度；S32，把输入数据进行处理；S33，输出计算结果。
8.根据权利要求7所述的测定方法，其特征在于，所述隐含层的节点个数默认设置为3，每个节点包含一个感知器，所述感知器包括输入项、权重、偏置、激活函数和输出；在正向传播过程中，输入数据经过感知器节点的计算后通过激活函数处理得到输出结果；在反向传播过程中，将输出结果与期望结果进行比较，通过多次迭代不断调整网络上各个节点的权重以优化模型性能。
9.根据权利要求8所述的测定方法，其特征在于，步骤S11中选取岩石样品还包括块石以及天然岩石露头，选取较平整新鲜的出露面作为测区，测区离岩体边部至少5厘米边距，一个测区取16个测点，每个测点间距大于2厘米。
10.根据权利要求9所述的测定方法，其特征在于，所述步骤S21中，对于块石或天然岩石露头，从测区16个回弹值中剔除3个最大值和3个最小值，余下10个回弹读数的算数平均值为该测区回弹值。
