16、GAN在语音增强与样本识别中的应用

GAN在语音增强与样本识别中的应用

1. GAN在语音增强中的应用

1.1 判别器的实现

判别器的构建过程如下：
1. 在通道维度上连接干净输入和噪声输入：

x = Concatenate(-1)([clean_input, noisy_input])

2. 卷积层处理：

for i in range(len(n_filters)):
    x = Conv2D(filters=n_filters[i], kernel_size=kernel_size,
               strides=(1, 4), padding='same', use_bias=True,
               kernel_initializer=weight_init)(x)
    x = BatchNormalization(epsilon=1e-5, momentum=0.1)(x)
    x = PReLU()(x)

3. 调整维度以匹配全连接层要求：

x = Reshape((16384, ))(x)

4. 全连接层处理：