要進一步提升跨模態去噪（CMD）任務的效果，可以考慮以下幾個策略：
多層次特徵融合：除了當前的全局特徵對齊，還可以引入多層次的特徵融合技術，將不同層次的特徵進行交互，這樣可以捕捉到更細緻的語音和圖像之間的關聯性。例如，對於語音特徵，可以考慮引入音素級別的特徵，而對於圖像特徵，可以使用更細緻的圖像區域特徵。
增強噪聲模型：在CMD任務中，噪聲的引入是關鍵。可以考慮使用更複雜的噪聲模型，例如基於對抗性訓練的噪聲生成，這樣可以使模型在面對更具挑戰性的噪聲時，仍能保持良好的重建能力。
自適應學習率：在訓練過程中，根據模型在驗證集上的表現動態調整學習率，這樣可以使模型在訓練初期快速收斂，而在後期則能更細緻地調整參數，從而提高對細節的捕捉能力。
多任務學習：將CMD與其他相關任務（如語音識別或圖像分類）結合進行多任務學習，這樣可以促進模型在不同任務之間的知識共享，進一步提升跨模態對齊的精度。