光声光谱技术有很多优势,如高灵敏度、大动态范围、较强抗干扰能力等特点,在变压器油中溶解气检测、大气污染物检测、石油冶炼等场景广泛使用。光声光谱技术当中有一个重要的环节就是对微弱光声信号进行解调和提取。由于一般的设备内部存在各种各样不可避免的噪声,而被测信号又是极其微弱的,它的周围充满着较强的干扰,并且含有噪声的微弱信号含有重要信息,导致微弱信号的解调显得尤为关键。本论文以研究与制备高精度光声光谱检测仪为研究课题,设计了基于光声光谱技术的微弱光声信号解调系统。首先从光声光谱基本原理开始着手,重点介绍了产生和探测光声信号的过程。通过对热功率密度解析式和波动方程的求解,详细表述了气体分子吸收光子后产生热能,进而激发声波的完整物理过程。推导了微音器探测出的光声信号的电压与气体吸收系数、入射光功率、光声池常数、微音器灵敏度的关系式。根据光声光谱技术中的光声效应原理产生光声信号,利用高灵敏光纤声波传感器探测到光声信号,重点研究如何基于FFT（傅里叶变换）的干涉型传感器相位解调原理将光声信号转换电信号,在此过程中,将利用此解调原理结合虚拟仪器技术思想,把解调算法转换为Lab VIEW图形化编程语言,并且进一步分析解调系统的噪声来源与特征规律,利用软件算法和硬件相关检测进行降噪处理,从而将气体的浓度信息解调出来。此解调系统的优势在于抗外界干扰能力强、高灵敏度、高精度、对于光源功率的抖动不敏感。最后通过CO2气体对此光声光谱检测系统进行了测试研究,求出了在100ppm CO2气体浓度下的系统灵敏度为0.68ppm,说明此解调系统能较为准确地探测50ppm到100ppm CO2气体浓度,验证此解调系统是可行的,并且还有较大空间可以对实验系统做出进一步的改善,以此获得更好的系统灵敏度。