本发明公开了一种基于时频域生成对抗网络的语音增强方法，在传统的基于时频域生成对抗网络的语音增强方法的基础上，通过增加一个频域鉴别器，使语音增强模型能够同时学习到输入语音的时域特征和频域特征，以提高模型的性能。其中，时域鉴别器直接判别生成器输出的增强语音；频域鉴别器则对增强语音做短时傅里叶变换后得到频域特征进行判别。模型训练时，时域和频域鉴别器同时监督生成器，使生成器能够同时学习到语音和噪声的时域和频域特征。并且，为了保留原始语音的底层信息和防止生成器产生过拟合，在模型的损失函数中加入频域约束项。本发明方法增强性能更好，且其能处理的噪声种类更多、适用的场景更广。