本发明公开一种基于PSO卷积核优化稀疏迁移学习的帕金森语音识别系统，包括：数据采集模块、公共数据库、目标数据库和分类识别器；系统将公共语音数据集的语音特征进行卷积稀疏学习，得到相应的卷积核；然后利用目标数据库中的一部分目标数据集进行卷积稀疏编码及样本和特征并行优选；通过PSO算法得到最优卷积核；然后基于最优卷积核，利用目标数据库中的另一部分目标数据集进行卷积稀疏编码及样本和特征并行优选；从而得到系统最优卷积核及最佳样本和特征；最后数据采集模块采集待测对象的语音数据基于最优卷积核进行卷积稀疏编码，提取编码后的最佳样本和特征，由分类识别器得出测试结果。本系统分类准确率高，样本需求量少，实施方便。