在複雜的聲音環境中，處理目標聲源與其他聲源的重疊和混淆可以採取以下策略：
多通道錄音：使用多通道麥克風陣列錄音，利用不同麥克風之間的時間延遲和相位差來獲取聲源的空間信息。這樣可以幫助模型更好地識別和分離重疊的聲源。
時頻分析：通過時頻分析技術（如短時傅里葉變換STFT），將聲音信號轉換到時頻域，這樣可以更清晰地觀察到不同聲源在時間和頻率上的分佈，從而更容易進行分離。
深度學習模型：利用深度學習模型（如改進的DeFTAN-II架構）來學習聲源之間的複雜關係。這些模型可以自動提取特徵，並在多通道信號中識別目標聲源。
增強的損失函數：設計針對多通道提取的增強損失函數，強調保留空間特徵和時間特徵的同時，減少其他聲源的干擾。這可以幫助模型在提取目標聲源時更好地抑制背景噪聲。