双麦手机是方向性语音增强最现实、也最受限的场景之一。阵列孔径小、设备姿态不停变化、算力和功耗固定，任何“定向增强”主张都必须同时给出实时性、误差敏感性和目标身份保护的证据。
RDSE 面向商用双麦智能手机提出实时方向性语音增强框架。其重要性不只在双麦条件下做出方向选择，而在于把性能放到真正受限的设备形态中讨论。应重点检查方向估计偏差、麦克风失配、风噪、握持遮挡和快速转动时的退化；这些因素往往比理想房间中的平均增强分数更决定体验。
LATTE 为音频语言模型设计音系感知的说话人提取前端，尝试将目标说话人与语言内容的结构共同送入后端。它表明大模型的输入前端仍然关键：若身份或语音结构在前端已被损坏，后续语言推理无法可靠补回。与此同时，OpenSVBench 与关于时间退化输入表征的研究强调，声纹鲁棒性不应只归因于模型规模或预训练数据量；输入如何切片、归一化和暴露时间结构，可能更直接决定系统在失配下的行为。
双麦设备不需要承诺无所不能。更可信的路线是明确目标方向、保留原始回退路径、将身份与内容证据分开验证，并在阵列几何不可靠时降低处理强度。有限硬件上的克制，往往比在实验室里制造一个过窄的波束更有价值。