本发明提供了一种变压器声纹信号故障诊断方法及系统，该方法包括：获取变压器声纹信号；基于小波包能量谱分解和梅尔倒谱系数对变压器声纹信号进行特征提取，得到能量谱特征和倒谱特征；使用加权核主元分析法将能量谱特征和倒谱特征进行特征融合，获取声纹信号融合特征；基于声纹信号融合特征，使用鹈鹕优化算法对预设卷积神经网络进行卷积核参数寻优，获取最优卷积核参数以构建故障诊断模型并进行变压器故障诊断。本发明提供的故障诊断方法，使用小波包能量谱分解和梅尔倒谱系数对变压器声纹信号进行特征参数提取，结合加权核主元分析法进行特征参数选择，并结合鹈鹕优化算法对故障诊断模型进行参数优化，提高变压器故障诊断的稳定性和稳定性。