本发明公开了一种搭载在巡视机器人上的异常声音检测方法，包括1、声音收集；2、获取声音时间序列和采样频率、每个采样点的样本位数的属性，先对PCM进行补零使其长度为2的整数次幂L，并对PCM进行归一化；3、计算声音的能量；4、进行短时傅里叶变换；5、计算梅尔频谱图MelSpec，通过梅尔滤波器进行加权，最后将对加权的滤波器输出值进行对数运算得到MelSpec；6、得到一个多特征融合的声音特征向量X；7、构建数据集，将拼接得到的特征向量X输入到自编码器中进行训练，根据重建误差与阈值的关系来判断是否为异常声音。本发明可以有效避免现有技术需要异常声音样本、特征单一导致识别率低等问题。