要進一步提升MT-RNNT-AFT在流式模式下的性能，可以考慮以下幾個策略：
增強上下文信息的追蹤：目前的MT-RNNT-AFT在流式模式下缺乏跨塊的說話者信息追蹤機制。可以引入一種機制來記錄每個說話者的活動狀態，這樣在處理下一個輸入塊時，模型能夠更好地理解說話者的出現順序和持續時間。
擴展看前框架：增加模型的看前框架大小，使其能夠在解碼時考慮更長的上下文，這樣可以減少因靜音或其他說話者的干擾而導致的刪除和插入錯誤。
改進知識蒸餾（KD）策略：在流式模式下，進一步優化KD的應用，利用更精細的框架級別的偽標籤，這些標籤不僅包含後驗概率，還包括說話者的活動信息，以提高模型的穩定性和準確性。
集成外部語言模型（LM）：在流式解碼過程中，利用內部語言模型估計（ILME）來增強語言模型的整合，這樣可以提高語音識別的準確性，特別是在多說話者的情境下。