본 논문은 Mamba와 공유 시간-주파수 다중 헤드 어텐션 모듈을 결합한 새로운 하이브리드 아키텍처인 MambAttention을 제안하여 일반화 성능을 향상시킨 단일 채널 음성 향상 기법을 제시한다. VB-DemandEx 데이터셋을 사용하여 MambAttention 모델을 훈련시켰고, DNS 2020 및 EARS-WHAM_v2 두 개의 도메인 외부 데이터셋에서 기존 LSTM, xLSTM, Mamba, Conformer 기반 시스템보다 우수한 성능을 보였다.