1.一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，方法步骤包括：
2.根据权利要求1所述的一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，所述s2中l层网络的傅里叶-kan网络模型，具体是由傅里叶基函数连接神经元(l,i)和(l+1，j)构建而成；所述傅里叶基函数取代传统激活函数，其具体表达式为：
3.根据权利要求1所述的一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，所述s3中的倒频金字塔配置具体为：为傅里叶-kan网络模型的各层分配不同的频率阈值，且所分配的频率阈值随层数增加而不变或递减，以形成倒频金字塔结构。
4.根据权利要求3所述的一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，所述s3中的频率初始化处理具体为根据傅里叶基函数的对称性，初始化傅里叶系数，其具体表达式为：
5.根据权利要求4所述的一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，所述的频率自适应后的网络模型包含多频段表示，所述多频段表示由倒频金字塔配置和频率初始化处理联合构建，其具体表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，所述s4中优化频率自适应后的网络模型的网络参数具体过程为：使用梯度下降法或其变体对网络参数进行迭代优化，所述网络参数包括傅里叶系数和偏置，迭代次数设为1000次，学习率初始值设为0.001，从优化后的网络中提取傅里叶系数和偏置，更新网络参数，输出优化后的网络模型。
7.根据权利要求6所述的一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，所述s4中的损失函数采用均方误差损失函数，其具体表达式为：
8.根据权利要求1所述的一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，所述s5中的连续音频信号振幅具体是基于由傅里叶-kan网络模型中的层间激活值计算得到，第(l+1，j)神经元的层间激活值tl+1，j为所有传入傅里叶基函数输出的总和，且用矩阵进行表示，其具体表达式为：
9.根据权利要求8所述的一种音频信号隐式表示方法，其特征在于，所述的连续音频信号振幅的具体公式为：
10.一种音频信号隐式表示系统，其特征在于，系统应用如权利要求1-9任一所述的一种音频信号隐式表示方法工作，系统包括输入模块、模型构建模块、频率自适应模块、优化模块和输出模块；