JEP-KDの枠組み以外にも、視覚音声認識の性能向上を図るためのさまざまな手法が考えられます。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やリカレントニューラルネットワーク（RNN）など、他の深層学習アーキテクチャを組み合わせることで、モデルの表現力を向上させることができます。また、データ拡張や転移学習などの手法を導入することで、モデルの汎化性能を向上させることも可能です。さらに、音声と視覚の情報をより効果的に統合するためのマルチモーダル学習アプローチや、より高度な特徴抽出手法の導入も考えられます。