為了提高Sortformer在長時間錄音上的性能，特別是在CH109測試集上出現的性能下降問題，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：擴大訓練數據集的多樣性，特別是包含長時間錄音的樣本。可以通過合成或收集更多的多說話者對話數據來實現，這樣模型能夠學習到更豐富的上下文信息。
改進模型架構：考慮引入更複雜的模型架構，例如使用多層次的注意力機制或增強型的Transformer結構，以便更好地捕捉長時間依賴性和說話者之間的交互。
優化訓練策略：在訓練過程中，使用分段訓練的方法，將長時間錄音分割成較短的片段進行訓練，然後再將這些片段合併進行評估。這樣可以減少模型在處理長時間錄音時的性能下降。
調整損失函數：在訓練過程中，根據長時間錄音的特性調整Sort Loss和PIL的權重，可能會有助於提高模型的穩定性和準確性。
後處理技術：在模型輸出後，應用更精細的後處理技術來修正可能的錯誤，例如使用基於時間的閾值來調整說話者的邊界，從而提高整體的識別準確率。