為了進一步提高音頻特徵的表達能力，可以考慮以下幾個策略：
多模型融合：如本文所述，使用多個音頻特徵提取模型（如BEATS和CAV-MAE）來獲取不同的音頻特徵，然後將這些特徵進行拼接，形成更豐富的音頻表示。這種多模型融合策略能夠捕捉到音頻信號中的多樣性和複雜性，從而提高聲音事件的定位準確性。
數據增強技術：通過應用數據增強技術（如隨機噪聲添加、時間拉伸、音高變換等），可以生成更多樣化的音頻樣本，從而提高模型的泛化能力和對不同聲音事件的識別能力。
深度學習架構的改進：探索更先進的深度學習架構，如自注意力機制和卷積神經網絡（CNN），以更好地捕捉音頻信號中的時序特徵和頻譜特徵。這些架構能夠有效地提取音頻中的關鍵信息，從而提高聲音事件的定位效果。
時間序列建模：利用長短期記憶（LSTM）或門控循環單元（GRU）等時間序列模型，對音頻特徵進行建模，能夠更好地捕捉音頻信號的時間依賴性，從而提高聲音事件的準確定位。