本研究探讨了在缺乏成对输入输出信号的情况下，如何准确估计非线性音频效果。提出了一种基于扩散生成模型的新方法，并与对抗方法进行了比较。实验结果表明，扩散方法在数据可用性上更为稳定，而对抗方法在估计明显失真效果方面表现更佳，显示了扩散模型在音乐技术中的潜力。

该文综述领域适应研究，提出多种对抗方法：RADA用多类鉴别器学习类间依赖；DADA实现类别与域预测互抑；条件对抗适应采用调节策略；VADA与DIRT-T基于聚类假设；DRCN用残差校正网络；另有无监督方法优化误差界及对抗检测修正法，均在基准数据集上取得最优结果。

该文介绍了一种基于单一框架统一 Optimal Transport（OT）的对抗方法，通过全面分析框架的组成部分来阐明其在训练动力学中的作用。该方法在 CIFAR-10 上实现了 2.51 的 FID 得分，胜过了统一的基于 OT 的对抗方法。