在MT-RNNT-AFT中引入說話者身份信息可以通過以下方式實現：
使用說話者嵌入：在模型的輸入中加入說話者嵌入向量，這些向量可以在訓練過程中學習到，並能夠幫助模型識別不同說話者的特徵。這樣，模型在解碼時可以根據說話者的身份信息來調整其預測。
擴展提示標記：除了目前的提示標記（如和），可以為每個說話者引入獨特的標記，這樣在生成混合語音的過程中，模型能夠更清楚地識別每個說話者的身份，從而提高辨識的準確性。
多任務學習：將說話者識別作為一個輔助任務進行訓練，這樣模型在學習語音識別的同時，也能學習到說話者的特徵，進一步提升辨識效果。