1.一种雨声信号降噪处理方法，其特征在于，所述方法包括：

采集降雨时的实时声音信号，实时声音信号中至少包括实时雨声信号；

基于从混合声音信号中剔除实时第一环境音信号、实时第二环境音信号的雨声分离子系统，从实时声音信号中分离出不含环境音信号的雨声信号；所述环境音信号包括第一环境音信号和第二环境音信号；

其中，采用固定点算法以构建雨声分离子系统，构建方法包括以下步骤：S1：采集若干个雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号；

S2：结合若干个雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号和随机矩阵Aj，计算以得到若干组观测信号，每组观测信号包括三个混合信号，每个混合信号均包含有不同分量的雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号；

所述结合若干个雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号和随机矩阵Aj，计算以得到若干组观测信号的过程包括以下步骤：S21：任意选择其中一组雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号，组合成3*n的第一混合信号矩阵S1；

S22：随机生成一个3*3的随机矩阵Aj，将3*3的随机矩阵Aj与3*n的第一混合信号矩阵相乘以得到3*n的第二混合信号矩阵S2；

S23：逐行输出第二混合信号矩阵S2的数据以生成三个混合信号，将三个混合信号作为一组观测信号；

S24：重复步骤S22至步骤S23，直至生成的观测信号的数量达到设定数量阈值；

所述n为大于等于1的正整数；

S3：将一部分观测信号和对应的原始信号作为训练样本，其他观测信号和对应的原始信号作为测试样本；

S4：构建雨声分离子系统，依次选择训练样本，导入雨声分离子系统，采用固定点算法对导入的训练样本进行盲源分离处理，以将观测信号中的雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号分离出来，优化雨声分离子系统的分离矩阵wi参数，直至雨声分离子系统对测试样本的分离成功率达到预设成功率阈值。

2.根据权利要求1所述的雨声信号降噪处理方法，其特征在于，所述第一环境音信号为雷声信号，所述第二环境音信号为鸟鸣声信号。

3.根据权利要求1所述的雨声信号降噪处理方法，其特征在于，步骤S4中，所述依次选择训练样本，导入雨声分离子系统，采用固定点算法对导入的训练样本进行盲源分离处理，以将观测信号中的雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号分离出来，优化雨声分离子系统的分离矩阵wi参数的过程包括以下步骤：S41：选择其中一个训练样本，对训练样本中的观测信号进行去均值中心化处理和信号数据白化预处理；

S42：设置迭代次数k，k的初始值为1；

S43：选择初始矩阵wi(k)作为分离矩阵；

S44：迭代次数k加1，k＝k+1；

S45：根据下述公式以更新wi的值：

其中，E[·]为数学期望，G为非线性函数，z为观测信号经过去均值和白化后得到的信号，λ为常数；

S46：根据下述公式以归一化wi(k)：

S47：判断wi(k)是否使固定点算法收敛，如果固定点算法收敛，当前迭代终止，输出当前向量wi(k)；否则，返回步骤S44，继续迭代。

4.根据权利要求1所述的雨声信号降噪处理方法，其特征在于，步骤S1中，所述若干个雨声信号包括不同雨量等级的雨声信号。

5.根据权利要求1或者4所述的雨声信号降噪处理方法，其特征在于，所述方法还包括：根据分离出不含第一环境音信号和第二环境音信号的雨声信号的频谱，判断雨量等级。

6.一种雨声信号降噪处理系统，其特征在于，所述系统包括：

信号采集模块，用于采集降雨时的实时声音信号，实时声音信号中至少包括实时雨声信号；

雨声分离子系统，用于从混合声音信号中剔除实时第一环境音信号、实时第二环境音信号，从实时声音信号中分离出不含第一环境音信号和第二环境音信号的雨声信号，包括：样本获取单元，用于创建若干组观测信号，每组观测信号包括三个混合信号，每个混合信号均包含有不同分量的雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号，具体包括以下步骤：S21：任意选择其中一组雨声信号、第一环境音信号、第二环境音信号，组合成3*n的第一混合信号矩阵S1；S22：随机生成一个3*3的随机矩阵Aj，将3*3的随机矩阵Aj与3*n的第一混合信号矩阵相乘以得到3*n的第二混合信号矩阵S2；S23：逐行输出第二混合信号矩阵S2的数据以生成三个混合信号，将三个混合信号作为一组观测信号；S24：重复步骤S22至步骤S23，直至生成的观测信号的数量达到设定数量阈值；所述n为大于等于1的正整数；

模型构建单元，基于统计学理论，结合训练样本、测试样本，采用固定点算法以构建雨声分离子系统，优化雨声分离子系统的分离矩阵wi参数，直至雨声分离子系统对测试样本的分离成功率达到预设成功率阈值；

环境音剔除单元，用于从混合声音信号中剔除第一环境音信号、第二环境音信号。