除了正弦核函數，還有幾種方法可以有效地將喇叭分離信息融入到ASR編碼器狀態中：
學習型嵌入：可以使用學習型嵌入方法，通過訓練獲得每個說話者的特徵向量，這些向量可以直接與ASR編碼器的輸入進行結合，從而提供說話者的上下文信息。
注意力機制：利用注意力機制，根據說話者的活動狀態動態調整ASR編碼器的輸入權重，這樣可以使模型在處理多說話者的情況下更具靈活性。
多任務學習：通過多任務學習的方式，同時訓練喇叭分離和ASR任務，這樣可以使模型在學習ASR的同時，獲得喇叭分離的相關信息，從而提高整體性能。
時間序列建模：使用時間序列建模技術，例如LSTM或GRU，來捕捉說話者的時間特徵，這樣可以在ASR編碼器中更好地融入說話者的動態信息。
特徵融合：將喇叭分離的特徵與ASR的音頻特徵進行融合，通過特徵拼接或加權平均的方式，將說話者信息直接融入到ASR模型的輸入中。