تهدف هذه الدراسة إلى دراسة نموذج فضاء الحالة القابل للتوسع (SSM)، المعروف بـ Mamba، في مهام تحسين الصوت (SE). نستخدم نموذجًا استقرائيًا مبنيًا على Mamba لتمثيل إشارات الصوت، ونُنشئ نظامًا لتحسين الصوت مبنيًا على Mamba، يُسمى SEMamba. نستكشف خصائص Mamba من خلال دمجه كنموذج أساسي في أنظمة SE الأساسية والمتقدمة، مع استخدام قياسات المسافة على مستوى الإشارة ووظائف خسارة موجهة نحو المقاييس. تُظهر SEMamba نتائج واعدة، وتصل إلى درجة PESQ قدرها 3.55 على مجموعة بيانات VoiceBank-DEMAND. عند دمجها مع تقنية التمدد التبايني الذهني، تُحقّق SEMamba المُقترحة درجة PESQ جديدة وفقًا لأحدث الأداء، تبلغ 3.69.