本发明公开了一种基于声纹识别的电力设备异常监测方法及系统，方法包括通过采集预设周期内电力设备正常运行的第一声音信号并进行去噪处理、AD转换获取第一声纹数据；对第一声纹数据进行音频频谱分析，提取第一音频特征存储至第一音频数据库；实时采集电力设备运行的第二声音信号并进行去噪处理、AD转换获取第二声纹数据；对第二声纹数据进行音频频谱分析，提取第二音频特征；通过神经网络识别判断第一音频数据库中是否存在第二音频特征：若否，则发出异常报警信号，本发明基于异常态数据少、难采集的现状，开创只使用正常态数据建库，以误差衡量偏离稳态的方法，实现异常预警。