要進一步提升CoT-ST模型在多語言和多模態場景下的性能，可以考慮以下幾個策略：
擴展訓練數據集：增加多語言和多模態的訓練數據，特別是針對低資源語言的數據，能夠幫助模型學習更豐富的語言特徵和上下文信息。這可以通過數據增強技術或合成數據來實現。
多任務學習：在訓練過程中引入更多的相關任務，例如語音情感識別或語音摘要，這樣可以促進模型在不同任務之間的知識共享，從而提高其在多語言和多模態場景下的泛化能力。
優化模型架構：探索更先進的模型架構，例如使用更深層的Transformer結構或引入自注意力機制，以提高模型對複雜語言結構的理解能力。
強化學習：在模型訓練中引入強化學習策略，通過獎勵機制來鼓勵模型生成更高質量的翻譯和識別結果，特別是在多模態輸入的情況下。
增強推理能力：設計更有效的反向思維鏈，幫助模型在面對多語言和多模態輸入時進行更深入的推理，從而提高其理解和生成的準確性。