针对在低信噪比条件下，生成对抗网络语音增强算法难以捕捉带噪语音的时域分布信息，导致语音信号被噪音淹没，进而影响模型的增强效果，可能产生增强后语音失真等问题，提出了一种基于双生成器与频域判别器的新型生成对抗网络语音增强算法.首先，该算法采用了两个参数相同的生成器，通过多阶段的增强映射改善语音质量；然后，每个生成器模型在原有模型的基础上增加了自注意力层，以提升模型性能和增强效果；最后，判别器模型采用了频域结构，以频域上的分布信息作为判断增强语音与干净语音相似度的依据.实验结果表明，所提出的方法在低信噪比环境下的语音增强任务中相较于对比方法表现出更好的增强效果，在PESQ和STOI指标平均提高了0.18和1.67.
