1.一种辅助训练的方法，其特征在于，包括：
基于待处理音频对应的音频元素信息生成与所述待处理音频匹配的运动数据，其中，所述待处理音频为第一用户确定的；
基于所述运动数据和所述待处理音频对应的时序信息，生成所述待处理音频对应的训练课程。
2.根据权利要求1所述的辅助训练的方法，其特征在于，所述基于待处理音频对应的音频元素信息生成与所述待处理音频匹配的运动数据，包括：
利用预设模板在预设动作库中选择与所述待处理音频匹配的运动数据，其中，所述预设动作库包括多个运动动作以及与所述运动动作预先关联的基础音频元素。
3.根据权利要求1所述的辅助训练的方法，其特征在于，所述基于待处理音频对应的音频元素信息生成与所述待处理音频匹配的运动数据，包括:
将所述音频元素信息输入第一匹配模型，以生成与所述待处理音频匹配的运动数据。
4.根据权利要求3所述的辅助训练的方法，其特征在于，在所述基于所述运动数据和所述待处理音频对应的时序信息，生成所述待处理音频对应的训练课程之后，还包括：
确定所述第一用户的第一运动表现数据；
基于所述第一运动表现数据和所述音频元素信息训练更新所述第一匹配模型，以得到第二匹配模型，其中，所述第二匹配模型用于输出所述训练课程对应的修正参数，并生成与所述待处理音频匹配的运动数据。
5.根据权利要求4所述的辅助训练的方法，其特征在于，在所述确定所述第一用户的第一运动表现数据之后，还包括：
根据预设筛选算法对所述第一运动表现数据进行筛选，以得到有效运动数据；
其中，所述基于所述第一运动表现数据和所述音频元素信息训练更新所述第一匹配模型，以得到第二匹配模型，包括：
基于所述有效运动数据和所述音频元素信息训练更新所述第一匹配模型，以得到所述第二匹配模型。
6.根据权利要求4所述的辅助训练的方法，其特征在于，在所述基于所述第一运动表现数据训练和所述音频元素信息训练更新所述第一匹配模型，以得到第二匹配模型之后，还包括：
基于所述第二匹配模型输出的所述修正参数，修正预设匹配度公式以及修正所述待处理音频的音乐分析信息，其中，所述预设匹配度公式用于对所述第一用户进行完成度评分，所述音乐分析信息包括关键点位置信息、高潮起止信息以及段落分析信息中的至少一种。
7.根据权利要求1至6任一项所述的辅助训练的方法，其特征在于，在所述基于所述运动数据和所述待处理音频对应的时序信息，生成所述待处理音频对应的训练课程之后，还包括：
将所述第一用户确定的分享信息发送至对应的第二用户的用户终端；
接收到所述第二用户的确认接受分享信息后，将所述训练课程发送至所述第二用户的用户终端。
8.根据权利要求7所述的辅助训练的方法，其特征在于，在所述接收到所述第二用户的确认接受分享信息后，将所述训练课程发送至所述第二用户的用户终端之后，还包括：
分别记录所述第一用户的第一运动表现数据和所述第二用户的第二运动表现数据；
将所述第一运动表现数据和所述第二运动表现数据与所述训练课程进行匹配，根据预设匹配度公式对所述第一运动表现数据和所述第二运动表现数据进行评分，以得到评分信息；
基于所述评分信息进行用户参与度评比操作。
9.根据权利要求1至6任一项所述的辅助训练的方法，其特征在于，所述音频元素信息包括风格信息、节奏信息、关键点信息和能量信息中的至少一种。
10.根据权利要求1至6任一项所述的辅助训练的方法，其特征在于，在所述基于待处理音频对应的音频元素信息生成与所述待处理音频匹配的运动数据之前，还包括：
将所述待处理音频输入至音频拆分模型，以生成所述音频元素信息。
11.根据权利要求10所述的辅助训练的方法，其特征在于，在所述将所述待处理音频输入至音频拆分模型，以生成所述音频元素信息之前，还包括：
确定音频样本以及所述音频样本对应的音频元素信息；
建立初始网络模型，并基于所述音频样本和所述音频样本对应的音频元素信息训练所述初始网络模型，以生成所述音频拆分模型，其中，所述音频拆分模型用于基于所述待处理音频生成所述待处理音频对应的音频元素信息。
12.一种辅助训练的装置，其特征在于，包括：
第一生成模块，用于基于待处理音频对应的音频元素信息生成与所述待处理音频匹配的运动数据，其中，所述待处理音频为第一用户确定的；
第二生成模块，用于基于所述运动数据和所述待处理音频对应的时序信息，生成所述待处理音频对应的训练课程。
13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于执行上述权利要求1至11任一项所述的辅助训练的方法。
14.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
处理器；
用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
所述处理器，用于执行上述权利要求1至11任一项所述的辅助训练的方法。
15.一种单车，其特征在于，装载有如上述权利要求12所述的辅助训练的装置。