本发明涉及水声通信技术领域，具体的说是一种能有效地削弱均衡器的输出中含有的噪声项，使得接收机的整体误码率性能更好的基于深度学习的联合多分支自适应均衡与降噪方法，其特征在于，搭建基于深度学习的联合多分支自适应均衡与智能降噪网络DL‑JAED，利用深度学习来学习信号序列中的噪声特征，实现信号序列的降噪，在均衡器与降噪模块之间构成循环迭代，利用二者的输出作为传递信息，充分利用了迭代增益；通过降噪后输出计算得到误差，作为反馈信号来更新均衡器的前向滤波器和反向滤波器。