為了進一步提升提出方法在未見類型上的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
增強數據多樣性：在訓練過程中引入更多的數據增強技術，例如隨機噪聲添加、音頻變速、音調變化等，這些方法可以幫助模型學習到更具魯棒性的特徵，從而提高對未見類型的適應能力。
跨域訓練：利用跨域學習的技術，將來自不同領域的數據進行融合訓練。這樣可以使模型在面對未見類型時，能夠借用其他領域的知識，從而提升泛化能力。
元學習的應用：進一步優化元學習策略，通過設計更有效的元任務來模擬未見類型的情境。這可以通過調整元訓練和元測試數據集的選擇，確保模型在訓練過程中能夠接觸到多樣化的類型。
集成學習：考慮使用集成學習的方法，將多個模型的預測結果進行融合，這樣可以減少單一模型的偏差，從而提高對未見類型的識別準確性。