抽出信号と理想信号の差異を縮小するためには、いくつかの効果的な手法があります。まず、ハイブリッド損失関数を使用することが挙げられます。具体的には、信号対雑音比（SNR）損失とスケール不変信号対雑音比（SI-SNR）損失を組み合わせることで、抽出信号の振幅の一貫性を保ちながら、より精度の高い学習を行うことができます。また、反復的自己回帰（AR）手法を用いることで、前のイテレーションの出力を条件として次のイテレーションを行うことができ、これによりモデルの安定性を向上させることが可能です。さらに、擬似自己回帰（PARIS）手法を導入することで、複数のイテレーションの損失を重み付けして合算し、より効果的にモデルのパフォーマンスを向上させることができます。これらの手法を組み合わせることで、抽出信号と理想信号の差異を縮小し、ターゲットスピーチ抽出の精度を向上させることが期待されます。