SICL-AED的性能在處理長輸入語音時可能會受到影響，主要原因包括計算資源的限制和模型的記憶能力。隨著輸入語音長度的增加，模型需要處理的上下文信息也會增多，這可能導致以下問題：
計算複雜度增加：長輸入語音會導致模型的計算複雜度上升，從而影響推理速度和實時性。
記憶限制：儘管SICL-AED設計了文檔級自注意力機制，但在處理非常長的語音時，模型仍可能無法有效地捕捉所有相關的上下文信息。
為了解決這些問題，可以採取以下措施：
分段處理：將長輸入語音分段處理，並在每個段落之間保持上下文的連貫性。這樣可以減少每次處理的數據量，並提高模型的效率。
優化注意力機制：改進自注意力機制，使用稀疏注意力或其他高效的注意力計算方法，以降低計算複雜度。
記憶增強：引入外部記憶機制，讓模型能夠在處理長輸入時存儲和檢索重要的上下文信息，從而提高其對長期依賴的捕捉能力。
模型壓縮：通過模型壓縮技術減少模型的參數量，從而提高其在長輸入語音上的運行效率。