要進一步提高TinyChirp在低功耗微控制器上的能效，可以考慮以下幾個策略：
模型壓縮與量化：透過模型壓縮技術，如權重剪枝和量化，可以顯著減少模型的大小和計算需求。特別是使用後訓練量化（Post-Training Quantization）將模型的權重和激活從32位浮點數轉換為8位整數，這不僅降低了內存佔用，還加快了推理速度。
部分卷積技術：如文中所述，部分卷積技術可以減少內存消耗，通過逐點計算來處理輸入數據，這樣可以在不影響準確性的情況下，降低計算負擔，從而減少能耗。
優化的預處理步驟：在音頻數據的預處理階段，使用更高效的算法來生成梅爾頻譜圖，或直接使用原始音頻信號進行分類，這樣可以減少計算時間和能耗。
動態電源管理：實施動態電源管理策略，根據設備的工作狀態調整功耗。例如，在無聲音檢測時，將微控制器置於低功耗模式，並在檢測到聲音時再啟動完整的推理過程。
模型選擇與調整：選擇更輕量級的模型架構，如CNN-Time或Transformer-Time，這些模型在保持高準確率的同時，能夠在低功耗設備上運行得更為高效。