本发明提供一种基于深度学习的信号调制自动识别方法，包括：步骤S1：利用小波变换提取信号特征；步骤S2：利用凝聚层次聚类算法对所述信号特征数据进行聚类，将所述信号特征数据分类；步骤S3：利用同一性损失与最小二乘损失设置生成对抗网络损失函数；步骤S4：利用小波变换提取到的信号特征以及凝聚层次聚类算法得到的类别标签训练生成对抗网络获得调制方式。采用层次聚类作为聚类的算法，对信号特征进行聚类，实现为信号特征做初始标签的目的；相较于传统方法本方法计算简单，相较于直接使用神经网络对信号进行特征提取与调制识别的方法，本申请减少了神经网络中特征提取部分的训练时间，因此整体训练时间更短，对设备要求更低，更具有适用性。