要進一步擴展DeSTA2的方法以涵蓋更多類型的語音任務和指令，可以考慮以下幾個策略：
多樣化的提示設計：目前DeSTA2使用單一提示“你從音頻中聽到了什麼？”來生成語音文本對。為了擴展其應用範圍，可以設計多種提示，針對不同的語音任務（如情感識別、語者識別、語音翻譯等）進行調整。這樣可以使模型在生成語音描述時，能夠更好地捕捉到特定任務的需求。
增強數據集的多樣性：通過引入更多的語音數據集，特別是那些涵蓋不同語言、口音和情感的數據集，可以提高模型的泛化能力。這些數據集可以來自於不同的應用場景，如客服對話、社交媒體音頻等，從而使模型能夠適應更廣泛的語音任務。
自適應學習策略：實施自適應學習策略，使模型能夠根據不同任務的特徵自動調整其學習重點。例如，對於情感識別任務，可以強調情感相關的語音特徵，而對於語者識別任務，則可以強調語者的聲音特徵。
跨模態學習：將DeSTA2與其他模態（如視覺或文本）結合，進行跨模態學習。這樣可以利用視覺信息（如面部表情）來增強語音理解，從而提升模型在多任務環境中的表現。