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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,AEGeneratorGenerator?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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