本发明公开了一种基于深度学习的配电网外力破坏事件的预警方法，包括以下步骤：从互联网中筛选并采集合适的原始音频与视频数据，对所述音频与视频数据进行特定的数据预处理，得到音频训练数据，构建标准训练集；建立结合Wavegram‑LogMel卷积模型与ECAPA_TDNN模型建立深度学习模型；基于标准训练集训练深度学习模型；从实际应用场景中采集音频数据，对所述音频数据提取原始时域图并输入训练好的深度学习模型进行测试，得到配电网外力破坏事件识别结果。相应的，本发明还提出了一种基于深度学习的配电网外力破坏时间的预警设备。本发明解决了传统的声纹识别ECAPA_TDNN模型在一定程度上没有关注音频数据时域上的信息，音频特征提取性能不强的问题。