要進一步提高多通道目標聲音提取（M2M-TSE）的性能，可以考慮以下幾個方向：
複雜的時空線索：除了方向性線索（DoA）和時間戳外，可以引入其他時空特徵，例如聲音的頻譜特徵、音色特徵或音源的運動軌跡。這些特徵可以幫助模型更好地理解聲音的空間分佈和時間變化，從而提高提取的準確性。
融合多種線索：通過融合多種線索，例如結合視覺信息（如視頻中的目標物體位置）和聲音信息，可以增強模型的上下文理解能力。這種多模態融合可以利用不同來源的信息來提高提取性能，特別是在複雜的聲音環境中。
自適應模型：開發自適應的深度學習模型，使其能夠根據環境的變化自動調整參數。例如，根據不同的房間響應特徵或背景噪聲水平，動態調整模型的架構或訓練策略，以提高提取效果。
增強學習：利用增強學習技術，讓模型在實際應用中不斷學習和改進。通過反饋機制，模型可以根據提取結果的質量進行自我調整，從而提高長期性能。