回声消除最容易在单讲、固定路径和理想参考信号条件下显得简单；真正棘手的是双讲、路径变化和近端语音极弱时，系统如何既消除残留回声又不误伤目标。近期轻量混合方法与生成式分离工作共同将注意力放回这些约束。
A Lightweight Hybrid Framework for Acoustic Echo Cancellation and Suppression via Constrained Recursive Training 以受约束的递归训练结合传统 AEC 与学习式抑制。混合结构的价值不在于“传统 + 神经”这一标签，而在于回声路径、近端保护和自适应更新各自拥有可检查的角色。实际评测必须分开报告单讲抑制、双讲近端损伤、路径突变恢复和参考信号失配；只给一个总体 ERLE 无法说明系统是否可靠。
LIFT-SE 将语言推断与 Flow Transformation 用于生成式增强，尝试借助内容层证据帮助恢复退化语音。语言信息能减少某些声学歧义，也可能使模型在输入证据不足时更倾向于补全“合理文字”。因此内容辅助的增强尤其需要原始波形、转录一致性和听测三方约束，防止“识别更像一句话”被误当成“声音更真实”。
VM-ARRAYDPS 以虚拟麦克风和扩散后验采样处理无监督盲分离，试图从有限实际观测中构造更丰富的阵列线索。虚拟通道若能遵守物理和混合一致性，确实可缓解观测不足；但若只由生成先验驱动，也可能注入无法由真实麦克风证实的空间结构。盲分离应特别检查输出是否重构输入、源交换是否稳定，以及未见房间和阵列上的行为。
Direction-preserving Spatial Audio Signal Enhancement in the Spherical Harmonic Domain 则提醒增强还承担保留方向感的责任。回声、混响与干扰的抑制不该把空间线索一并抹平；对空间输出，方向误差和残余空间属性应与语音质量一起进入验收。