本发明公开了一种基于声纹识别的电力设备故障检测方法及系统，包括：采集故障声学样本；建立用于进行电力设备故障检测的神经网络模型；基于所述故障声学样本对所述神经网络模型进行训练直到收敛；实时获取电力设备产生的原始声学信号；对所述原始声学信号进行分解，获得多个模态分量；基于原始声学信号和所述模态分量进行信号处理和重构，获得消噪后的声学信号；对消噪后的声学信号进行分帧、加窗以及傅里叶变换，获得声纹特征向量；将所述声纹特征向量输入至训练后的神经网络模型，输出检测结果；该方法通过对故障声学样本进行分解和重构，实现样本的充分消噪，故障识别准确度高，检测效果好。