本发明公开了一种基于云边协同的设备故障声纹监测系统，通过建立设备声纹故障数据云端样本库、模板库；获取设备音频数据，并进行预处理操作，提取第一音频声纹特征；通过比较所述第一音频声纹特征对应的第一高维表示数据与正常声纹的高维表示数据确定声纹的异常；通过提取所述故障音频数据对应的声纹特征；将所述设备音频数据对应的声纹特征的特征向量与模板库中的声纹特征故障模板进行比对，确定对应的故障类型。本发明可以在前期标记样本库稀少的情况下，部署设备故障声纹监测深度学习算法并持续优化算法准确度，从而解决了故障数据采集的难度也提高了识别准确度；且基于边端故障识别分析模块只需分析上传的异常声纹，大大减少服务器开销。