一种基于对抗神经网络生成音频深度学习训练数据的方法

本发明是一种基于对抗神经网络生成音频深度学习训练数据的方法，是一种基于生成对抗网络（GAN）的数据合成技术，用于生成稀缺类别的音频训练样本，以有效扩展数据集的多样性。该方法利用GAN模型的生成能力，模拟出稀有类别的音频样本，可弥补传统数据集中稀缺类别样本不足的问题。通过这种技术，研究人员能够减少依赖人工收集样本的成本，大幅度降低人力资源消耗，同时确保数据集在类别覆盖上的广泛性。此外，生成的多样化样本可增强模型的泛化能力，使其在处理真实世界中变化多端的数据时表现更为稳健。这一方法不仅可有效提升模型的训练效率，还可提高模型在不同场景下的鲁棒性，进一步推动音频分类任务在特定领域应用中的精度和实用性。