本文研究生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）在语音增强领域中的有效性，通过操作 GANs 在 log-Mel 滤波器组上而非波形上以增强受到加性和混响噪声污染的语音信号，并通过将 GAN 增强特征附加至含噪输入并再次训练而获得了相对于传统多风格训练（Multi-style Training, MTR）系统的 7％错误率改进。

Nov, 2017

利用条件生成对抗网络（cGANs）从噪声语音的谱图到增强副本，将其应用于语音增强（SE）中，并以感知语音质量（PESQ）、短时客观可懂度（STOI）和说话人验证等方面进行评估。实验结果显示，cGAN 方法整体上优于传统的 STSA-MMSE SE 算法，并且与基于深度神经网络的 SE 方法 (DNN-SE) 相当。

Sep, 2017

本研究提出使用生成对抗网络进行语音增强，通过训练模型使其在波形级别对 28 个说话人和 40 种不同噪声条件进行增强，目的是解决当前技术只能处理少量特定噪声条件和依赖于一阶统计量的问题，实验证明该模型的可行性和有效性，未来可以进一步探索生成性结构用于提高语音增强的性能。

Mar, 2017

本文提出了一种利用生成对抗网络（GAN）优化端到端框架，实现鲁棒语音识别的方法，该方法能够使编码器具有改进的不变性，而不需要依赖于专业知识或简化假设，并通过数据驱动的方式，直接提高模型的鲁棒性，从而提高了模型的远场语音识别能力。

Nov, 2017

本文介绍了一种使用生成对抗网络（GAN）的统计参数语音合成方法，相比于传统的最小生成误差训练算法，该方法能够更自然地生成语音波形，并有效缓解了生成语音参数的平滑问题。我们还研究了不同 GAN 之间的差异，并发现最小化 Earth-Mover 距离的 Wasserstein GAN 可以最大程度地提高合成语音的质量。

Sep, 2017

本文探讨了生成式对抗网络在语音去混响中的应用及其提高语音识别性能的优势，通过实验发现将 LSTM 与深度残差网络相结合可达到 16% 的语音识别误差率相对下降。

Mar, 2018

提议在语音合成中使用包含条件生成式对抗网络或其变种 Wasserstein GAN with gradient penalty (WGAN-GP) 的框架，并将生成的伪语音作为条件参数用于另一个准确预测参数的声学模型中，实验结果表明，使用具有后向传播离散混合逻辑损失的 WGAN-GP 框架所训练的声学模型，评估得分最高，同时具有最佳的质量和说话人相似度。

Jul, 2018

本文提出了一种使用生成对抗网络和 Professor Forcing 概念训练的自回归模型，旨在减轻 TTS 中遭遇的曝光偏差问题，AB 测试结果表明该方法相较于传递学习得到了显著的 CMOS 0.1 的改进，语音测试集表现也有大幅度提升。

Apr, 2019

提出一个新的框架，可以通过运行生成式对抗网络（GAN）生成更好的音频特征，从而提高自动语音识别（ASR）系统的性能，此框架在资源稀缺的环境中非常有用。

Oct, 2022

使用条件前馈生成器和多个鉴别器组成的架构，GAN-TTS 能够生成自然度与当前最先进的模型相当，而且可以高度并行化。同时，研究者还使用了主观人类评估及新型量化指标来评估 GAN-TTS 的性能。

Sep, 2019