本发明提供一种基于声音辅助的可穿戴式老人跌倒检测方法。方法包括:基于声音辅助的人工智能AI离线跌倒检测训练模型、可穿戴终端中部署声音辅助跌倒检测算法和云端服务器监护告警三部分。系统完成跌倒目标确定、数据采集、数据预处理、AI跌倒模型、AI训练模型和代码转换等功能。旨在原有仅依靠加速度数据进行跌倒检测方法基础上,借助微处理器开发板Arduino Nano 33 BLE Sense麦克风,增加采集跌倒声音和背景噪音样本数据集,应用一个高度优化的微型化机器学习模型,在可穿戴设备终端上实现多数据源融合、具有更高识别率的老人跌倒智能检测系统,该系统运行在小于1MB存储空间的可穿戴式设备终端,最终完成老人跌倒信息告警通知,保障老人生命安全。