本发明公开了一种基于数据增强的声场景辨识方法，包括下列步骤：首先采集并标注不同声场景的音频样本；然后预处理，对音频样本进行预加重、分帧和加窗处理；接着进行数据增强，提取各音频样本的谐波源和冲击源，得到更充足的音频样本，从音频样本及其谐波源和冲击源中提取对数梅尔滤波器组特征，再将上述三个特征堆叠成一个三通道的高维特征，接着采用混合增强技术构造更丰富的训练样本；最后将上述三通道高维特征输入到Xception网络进行判决，辨识出各音频样本所对应的声场景。本发明的数据增强方法可以有效提高Xception网络分类器的泛化能力，稳定网络的训练过程。在对声场景进行辨识时，本方法可取得更优的辨识效果。