数层的因果卷积神经网路感受野示意图，每一个输出结果(橘色点)参考了五个输入资料(蓝色点)的资讯。为了解决此一问题，WaveNet使用了多层空洞因果卷积神经网路，如下图所示，在同样层数的情况下，每一个输出点参考了16个输入点，模型的感受野随层数加深而指数增长。这样的架构能让WaveNet很好地从输入样本点中抽取资讯，并预测下一个时间的样本点的机率分布。
门激励单元(Gated Activation Unit).WaveNet中使用了和PixelCNN相同的门激励单元:for