本发明提供一种生理音训练集和测试集的建立方法，其包括以下步骤：S1、生理音数据采集；S2、生理音数据筛选；S3、生理音数据清洗；S4、生理音数据标注；S5、构建训练集；S6、构建测试集；S7、优化训练集训练模型，通过计算每种生理音中异常生理音中的各种分类与正常生理音自动识别的准确率、灵敏度与特异度来作为训练模型的优化参数，根据优化参数对训练模型进行改进。本发明提供的生理音包括多种生理音，分别为心音、呼吸音、咳嗽音、肠鸣音、血管音、关节活动音，基本覆盖所有的人体产生的声音，通过数据合理的分类，利用专业人员进行人工标注配合测试集与训练集中训练模型进行分析，提高优化参数进而实现人工智能自动标注的功效。