由于小波阈值法去噪这种方法只是单纯的对于有用信号和噪声频带相互重叠的情况具有较强的局限性下一章节将搭建用于音频去噪的生成对抗神经网络模型。

这种模型能够更好地处理有用信号和噪声频带相互重叠的情况，通过学习数据集中的有用信号和噪声的特征，从而对输入的噪声信号进行去噪。生成对抗神经网络模型包括生成器和判别器两个部分，其中生成器负责将噪声信号转换为去噪后的信号，判别器则负责判断生成器输出的信号是否真实。通过不断迭代训练生成器和判别器，生成对抗神经网络模型能够不断优化去噪效果，从而达到更好的去噪效果。