要進一步提高基於HAT（混合自回歸轉換器）的自動語音識別（ASR）系統的性能和效率，可以考慮以下幾個策略：
增強內部聲學模型（IAM）訓練：通過進一步優化IAM的訓練策略，例如調整損失函數的權重，或引入更多的數據增強技術，可以提高HAT的整體性能。IAM的設計使其能夠與HAT共享參數，這樣可以在解碼過程中減少計算量，從而提高效率。
改進雙空白閾值處理：進一步優化雙空白閾值處理方法，通過動態調整閾值來適應不同的語音輸入情況，可能會進一步提高解碼速度和準確性。這可以通過實時監控模型的性能來實現，根據當前的語音特徵自動調整閾值。
結合其他模型架構：考慮將HAT與其他先進的ASR模型（如CTC或AED）結合，利用它們的優勢來進一步提升性能。例如，使用CTC的對齊信息來輔助HAT的訓練，可能會改善模型的對齊準確性。
優化解碼算法：探索更高效的解碼算法，如時間同步解碼（TSD）或對齊長度同步解碼（ALSD），以減少解碼過程中的計算負擔，並提高實時因子（RTF）。
多任務學習：將HAT與其他語音任務（如語音情感識別或語音合成）進行多任務學習，這樣可以利用共享的特徵來提高模型的泛化能力和性能。