本申请涉及音频识别技术领域，公开了一种面向环境噪声的智能识别方法、装置、设备及存储介质，其方法包括获取噪声音频文件，并转换为频谱图输出；将频谱图输入卷积神经网络中，卷积神经网络被划分为至少2个阶段，并分阶段按不同比例提取频谱图的特征；在卷积神经网络中为每一个阶段提取的特征施加监督信号进行训练；把每一个阶段参与训练的所有特征进行融合，得到融合特征；将融合特征输入分类器，并根据分类器的输出结果和监督信号，调整融合特征再输入分类器进行学习，直至分类器的输出结果的精度达到预设值；基于精度达到预设值的分类器对环境噪声进行识别。本申请可以达到使声音数据样本更具代表性，提高模型识别精度的效果。