本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷声信号识别系统及方法，针对雷声训练集数据进行雷声类型人工标注，建立雷声分类标签定位文件，提取雷声训练集数据的梅尔频率倒谱系数，基于卷积神经网络对梅尔频率倒谱系数进行训练获得雷声分类识别模型，最终实现待识别声音数据的分类识别。本发明方法利用深度学习方法提高传统雷声信号检测方法的鲁棒性和准确率，以满足雷声定位系统对识别结果的实时高效需求，不仅能够克服多种环境噪声对雷声信号识别过程中的干扰，而且还能适用于源自不同通道位置的特征各异的雷声信号。