要進一步改善聆聽者的頭部運動響應生成，可以考慮將說話者的情感狀態和語義內容納入模型的輸入特徵。首先，情感狀態可以通過分析說話者的語音特徵（如音調、語速和情感標籤）來獲得，這些特徵能夠反映說話者的情緒狀態。將這些情感特徵與語音信號結合，可以幫助模型更好地理解對話的情感背景，從而生成更具情感共鳴的聆聽者頭部運動。
其次，語義內容的分析可以通過自然語言處理技術來實現，例如使用語義嵌入或語言模型（如BERT或GPT）來提取說話者的語義信息。這些信息可以幫助模型理解對話的主題和上下文，從而生成更符合語境的頭部運動反應。例如，在談論某個重要話題時，聆聽者可能會表現出更頻繁的點頭或其他積極的頭部運動，而在談論負面情緒時，則可能會減少這些反應。
綜合這些情感和語義特徵，模型可以進一步優化生成的頭部運動響應，使其更自然且符合人類的交流行為。