本申请涉及信号处理技术领域，提供一种气体激光吸收光谱的基线拟合及降噪方法、系统。方法包括：向待测气体中发送检测光信号；建立第一数据集和基线拟合神经网络；采用第一数据集训练及测试基线拟合神经网络，得到基线拟合信号；建立第二数据集和噪声抑制神经网络；采用第二数据集训练及测试所述噪声抑制神经网络，得到降噪信号。该基线拟合及降噪方法无需额外增加硬件设备，也不会引入额外的硬件噪声，另外对噪声没有频率限制，相较于现有的处理方法，改善了气体浓度检测中存在的基线信号漂移和噪声干扰的问题，该方法具有处理快、降噪效果好的优点。且该方法不受结构限制，适用于小型系统和短光程的设备，有效降低设备成本，应用范围较广。