本发明提出了一种基于自编码器的工业场景异常声音检测与识别方法，该方法包括三个过程：声音特征的提取、工业场景声音建模和异常声音的检测与识别。工业场景的声音特征提取，预处理之后的每帧信号经互补集合经验模态分解，得到若干层固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量，将各层IMF分量的短时能量、IMF能量与该帧原始信号的能量比和IMF的梅尔倒谱系数取合集，构成目标声音信号的特征向量；用提取的特征向量训练自编码器，调整编码器和解码器的参数，得到正常场景声音模型和特定异常场景声音模型；异常声音检测与识别，将待测声音特征经过训练好的自编码器，通过重构误差的阈值条件判定待测声音是否为异常声音或某种已知异常声音。