本发明公开了一种基于奇异谱声纹的电力设备状态检测方法及装置，包括：步骤S1：信号处理阶段，以奇异谱分析的方法提取声信号的主导分量信号并重构，得到重组信号，奇异谱分析包括分解和重构两部分；步骤S2：声纹分析阶段，对上述奇异谱分析方法所得的重组信号进行声纹分析，提取其Gamma频率倒谱系数的特征矩阵；步骤S3：状态识别阶段，对上述Gamma频率倒谱系数进行降维计算，依据得到1×Lgm的特征向量T，以正常状态下的Gamma特征矩阵为标准，进行状态识别诊断。本发明可以直接应用于运行时的检测与诊断，自动化程度高，所采集的声信号可在运算处理器上进行分析，工作过程稳定且设定简单，信号的分析无需人工干预，可靠性高，信号的重组减少了背景噪音影响。