要進一步提高NMER模型在三個模態全部噪聲干擾的情況下的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：通過擴充訓練數據集，增加多樣化的情感樣本，特別是在噪聲環境下的樣本，來提高模型的泛化能力。這可以通過合成數據或使用數據增強技術來實現。
改進噪聲調度器：在噪聲調度器中引入更多類型的噪聲，例如隨機丟失、遮罩或其他形式的數據擾動，以模擬更複雜的現實場景。這樣可以幫助模型學習在多種噪聲條件下的魯棒性。
多任務學習：將NMER模型擴展為多任務學習框架，讓模型同時學習情感識別和噪聲去除的任務。這樣可以促進模型在處理噪聲數據時的性能提升。
自適應學習率：在訓練過程中使用自適應學習率調整策略，根據模型在不同噪聲條件下的表現動態調整學習率，以提高收斂速度和最終性能。
集成學習：考慮使用集成學習方法，將多個NMER模型的預測結果進行融合，以提高在噪聲環境下的穩定性和準確性。