本发明涉及一种音频监控中基于深度随机森林的声音事件分类方法，包括以下步骤：步骤S1：从监控的音频文件中提取梅尔能量特征，并将其处理成特征序列；步骤S2:对每一类声音事件训练一个深度随机森林分类器,通过组合多个二分类模型，形成最终的深度随机森林声音事件分类模型；步骤S3:使用最终的深度随机森林声音事件分类模型对声音事件进行预测，得到声音事件的预测概率;步骤S4:根据得到的预测概率，进行事件分类后处理,得到声音事件分类结果。本发明基于随机森林的音频事件浅层检测方法和深度结构相结合，能够有效的对重叠声音事件进行检测并快速分类。