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最近看了一篇论文SEGAN: Speech Enhancement Generative Adversarial Network。但是，我没有理解代码中生成器的定义，可以在这里找到。为什么有两种生成器，AEGenerator和Generator？它们之间有什么区别吗？此外，还有两种模型：SEGAN模型和SEAE模型。这两个模型和这两个生成器有什么关系？

class SEGAN(Model):
    """ Speech Enhancement Generative Adversarial Network """
    def __init__(self, sess, args, devices, infer=False, name='SEGAN'):

class SEAE(Model):
    """ Speech Enhancement Auto Encoder """
    def __init__(self, sess, args, devices, infer=False):

在论文中，G 网络看起来像一个编码器-解码器架构，它执行增强。我们的语音增强与哪个生成器一起工作？为什么要定义两个生成器模型？

用于语音增强的编码器-解码器架构（G 网络）

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