本发明公开了基于深度学习的语音检测疲劳度方法，包括：一、采集运动受试者的语料，建立存储语料的语料库；二、进行疲劳等级划分并对语料库中的语料进行加工标记；三、对所选语料进行数据预处理；四、提取语料库中语料的多个声学特征参数；五、建立BLSTM神经网络模型，进行训练得到疲劳分析模型；同时建立分段分析模型确定分段修正值；六、对待检测的使用者进行语料采集，对得到的语料进行预处理和特征提取；七、将上一步得到的多种声学特征参数输入分析模型输出使用者当前的疲劳等级。本方法未考虑身体机能在运动过程中存在的变化对检测对象的语音回应造成的影响，对声学特征参数综合分析的结果更加可靠准确。