这篇文档属于类型a，即报告了一项原创性研究。以下是针对该研究的学术报告：

扩散模型在语音增强中的设计空间探索：一项系统性研究

一、作者与发表信息
本研究由Philippe Gonzalez（丹麦技术大学）、Zheng-hua Tan（奥尔堡大学）、Jan Østergaard（奥尔堡大学）、Jesper Jensen（奥尔堡大学）、Tommy Sonne Alstrøm（丹麦技术大学）和Tobias May（丹麦技术大学）合作完成，发表于2024年的《IEEE/ACM Transactions on Audio, Speech, and Language Processing》第32卷。研究代码已开源（GitHub仓库：philgzl/brever）。

二、学术背景
科学领域：本研究属于语音增强（speech enhancement）与生成式模型（generative models）的交叉领域，聚焦于扩散模型（diffusion models）在语音信号处理中的应用。

研究动机：
1. 问题背景：噪声和混响会显著降低语音清晰度，影响听觉体验和下游任务（如语音识别）。传统深度学习方法多为判别式模型（discriminative models），易产生语音失真；而生成式模型（如扩散模型）通过建模语音的概率分布，有望提升鲁棒性。
2. 现有局限：此前扩散模型在语音增强中的应用（如SGMS