完成上面定义卷积自编码器模型部分的代码

以下是一个使用 TensorFlow 库实现的卷积自编码器模型的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras import backend as K

# 定义卷积自编码器模型
def convolutional_autoencoder(input_shape):
    # 编码器
    input_img = tf.keras.Input(shape=input_shape)
    x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(input_img)
    x = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)
    x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
    encoded = MaxPooling2D((2, 2), padding='same')(x)

    # 解码器
    x = Conv2D(8, (3, 3), activation='relu', padding='same')(encoded)
    x = UpSampling2D((2, 2))(x)
    x = Conv2D(16, (3, 3), activation='relu', padding='same')(x)
    x = UpSampling2D((2, 2))(x)
    decoded = Conv2D(1, (3, 3), activation='sigmoid', padding='same')(x)

    # 构建自编码器模型
    autoencoder = Model(input_img, decoded)
    
    return autoencoder

# 创建卷积自编码器模型
input_shape = (128, 128, 1)  # 输入音频的形状
model = convolutional_autoencoder(input_shape)

# 打印模型结构
model.summary()

在上述代码中，我们定义了一个 `convolutional_autoencoder` 函数，该函数接受输入音频数据的形状作为参数，并返回一个完整的卷积自编码器模型。模型包括编码器和解码器两部分，使用卷积层、池化层和上采样层进行特征提取和重构。

使用 `Model` 类构建自编码器模型，并设置输入和输出。最后，我们创建了一个输入音频数据形状为 `(128, 128, 1)` 的卷积自编码器模型，并打印出模型的结构。

请注意，以上代码只提供了一个简单的示例，实际应用中可能需要根据情况进行更多的调整和优化，如添加更多卷积层、调整参数、使用更大的数据集等。