本发明属于数控机床故障预测相关技术领域，并公开了一种基于声音信号的机床故障预测方法。该预测方法包括下列步骤：(a)对于待预测机床，采集其在正常状态和不同故障状态下发出的音频信号，以此形成机床状态与音频信号一一对应的数据集；(b)对所述数据集中的数据进行数据处理，获得训练数据；(c)构建故障预测神经网络模型，利用所述训练数据对所述预测神经网络模型进行训练，以此获得所需的预测模型，利用该预测模型对于待预测机床的状态进行预测，以此实现机床故障的预测。通过本发明，避免计算零件的特征频率，减少计算量，提高了机床故障类型的识别速度。