動的埋め込みの性能向上を追求するためには、以下のような方法が考えられます。まず、埋め込みの適応的調整を行うことで、ターゲットスピーカーの声の特徴と文脈情報をより効果的に統合することが重要です。具体的には、動的埋め込みの更新を行う際に、過去のフレームの情報を考慮し、リアルタイムでの文脈依存性を強化する手法が有効です。また、異なるスピーカーや発話内容に対して、埋め込みの多様性を持たせるために、クラスタリング手法を用いて類似の発話をグループ化し、それに基づいて埋め込みを調整することも考えられます。さらに、深層学習モデルのアーキテクチャを改良し、より複雑な関係性を学習できるようにすることで、動的埋め込みの精度を向上させることが可能です。これにより、ターゲットスピーチ抽出の精度が向上し、より高い短時間目的知覚（STOI）や信号対歪み比（SDR）を達成できるでしょう。