本发明公开了一种端到端无监督深度支撑网络的声学异常检测方法，其步骤如下：将声学信号转化为梅尔频谱的声学谱图信号；将搜集到的声音信号划分为训练、验证、测试集，其中验证集负责用来确定异常阈值；构建无监督的深度支撑网络，包括特征学习网络负责提取声学特征，深度检测网络负责判决声音信号是否异常；构建深度支撑网络的损失函数，包括特征学习的最小二乘损失函数，以及深度检测网络的软间隔铰链损失函数；训练验证集，计算最优检测阈值；采用训练好的深度支撑网络定量计算声学的异常值。本发明降低了计算成本，使用了精确率、召回率以及F1值作为判决尺度，减少了算法的人为干预性，提升了高光谱定量分析的精度。