本申请提供了一种基于异常识别的电子听诊器信号采集方法及系统，涉及数据智能识别技术领域，方法包括：基于信号孪生网络对多个听诊器信号数据集进行异常损失分析，生成多个异常特征孪生数据库；将多个异常特征孪生数据库输入深度学习网络进行训练，得到多个异常识别网络；进行全局训练，构建全局异常识别网络；基于全局异常识别网络对目标信号流进行异常识别，输出目标异常特征结果；基于目标异常特征结果进行信号聚类采集管控。能够解决由于电子听诊器信号数据采集的精细化程度较低，导致数据分析维度和复杂度较大，造成数据识别分析效率和准确性较低的技术问题，可以提高信号采集的精细度和准确性，从而提高信号识别分析的效率和准确性。