本发明公开了一种基于声纹识别和神经网络的变压器/电抗器故障诊断方法，首先采集变压器/电抗器运行时产生的语音信号，然后将语音信号分为若干个语音片段后直接转换为语谱图，接着采用CNN网络和LSTM网络串联构成的神经网络对语谱图进行处理，最终基于神经网络的处理结果进行变压器故障诊断。本发明利用CNN网络处理图像能力强以及LSTM网络易于对时序数据进行建模的特点，结合CNN网络和LSTM的网络优势，提出了一种基于声纹识别的变压器/电抗器故障诊断方法，对变压器/电抗器的故障诊断有着较高的准确率，能够识别变压器/电抗器是否发生内部故障，可有效降低检修人员劳动强度，提高变压器/电抗器检测的智能水平。