Segan : Speech Enhancement Generative Adversarial Network
語音加強生成對抗網絡算法 目前的語音加強技術是在頻譜域上進行操做和/或利用一些更高級的特徵。它們中的大多數處理有限數量的噪聲條件，並依賴一階統計。爲了不這些問題，因爲可以從大型示例集中學習複雜的函數，深層網絡正愈來愈多地被使用。在這項工做中，咱們建議使用生成對抗網絡的語音加強。與目前的技術相比，咱們在波形級別操做，端到端地訓練模型，並將28個揚聲器和40個不一樣的噪聲條件合併到同一模型中，這樣模型
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