生成对抗网络信号处理

### 生成对抗网络在信号处理中的应用

#### 应用于图像超分辨率重建
轻量级卷积神经网络被广泛应用于单幅图像的超级分辨率重建中。通过引入最大输出单元(Maxout Units)，可以有效地提升模型对于细节特征的学习能力，从而提高重建后的图像质量[^3]。

import torch.nn as nn

class LightCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LightCNN, self).__init__()
        # 定义轻量化卷积层结构
        
    def forward(self, x):
        pass  # 实现前向传播过程

#### 图像去噪与修复
自编码器作为一种特殊的神经网络架构，在去除噪声以及恢复受损图片方面表现出色。该类模型由两部分组成——编码器负责将原始数据映射到潜在表示空间；解码器则完成从低维表征重构输入样本的任务。训练过程中采用对抗损失函数能够进一步增强系统的鲁棒性和泛化性能[^4]。

#### 音频合成与转换
利用生成对抗框架同样可以在音频领域取得良好效果。例如，变声技术就是借助于此类算法实现不同说话者之间声音特性的迁移变换。此外，音乐创作也受益匪浅，它允许计算机自动谱写旋律并模仿特定风格演奏曲目。

#### 生物医学成像分析
针对复杂生物组织内部微细结构的研究往往依赖高精度显微镜获取二维切片影像资料。然而实际操作中不可避免会遇到诸如运动伪影等问题干扰最终呈现结果的真实性。基于此背景下的解决方案之一便是运用条件版GAN来预测缺失区域像素值分布情况进而达到改善整体画质的目的。