本发明提供了一种基于声音信号的带式输送机故障诊断方法,其可以降低巡检人员的劳动强度,具有检测速度快、实时性高、安全性强等特点;其包括以下步骤:S1、采集带式输送机的声音信号;S2、对采集的声音信号进行改进的小波阈值去噪处理;S3、对降噪后的带式输送机声音信号进行MFCC和深度学习特征提取;S4、建立支持向量机分类模型,并形成训练后的SVM模型;S5、将提取的特征信息数据放入训练后的SVM模型得到后验概率,然后利用D‑S证据理论进行决策级融合,最后利用融合输出结果与SVM已知运行状态下的所述带式输送机运行状态相匹配,与融合输出结果匹配度最高的则对应着所述带式输送机当前运行状态,从而完成了带式输送机故障诊断。