本发明属于信号处理技术领域，涉及一种气体激光吸收光谱的滤波方法。一种基于卷积神经网络的气体激光吸收光谱滤波方法，包括：构建卷积神经网络；利用含噪声的光谱数据作为训练数据，不含噪声的光谱数据作为标签，对构建的卷积神经网络进行训练；将采集的吸收光谱数据输入训练好的卷积神经网络，进行滤波处理并输出干净的吸收光谱。本发明提供的基于卷积神经网络的气体激光吸收光谱滤波方法，与现有技术相比，不会带来硬件的固有噪声，也不会对噪声的频率进行限制。非线性映射能力强，计算速度快，能实现高效的在线滤波，并且相较于现有方法，滤波后的光谱能获得更高的信噪比。