本申请涉及一种异常识别方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取训练数据，训练数据包括多条样本数据以及各样本数据对应的样本异常类型，样本数据是目标时刻在目标位置采集到的振动信号的振幅信息以及相位信息；通过初始异常类型识别模型对训练数据进行处理，得到样本数据对应的预测异常类型；基于预测异常类型以及样本异常类型，对初始异常类型识别模型进行训练，得到训练好的目标异常类型识别模型。通过采用本方法，可以降低训练成本，提升计算能效，降低模型处理的复杂度，进一步地提升网络运维的效率，还可以缩短外破识别的计算时间，提升光纤光缆出现异常情况的分析能力和异常情况定位能力。