要進一步提升DCIM-AVSR模型在複雜環境下的魯棒性，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集：在訓練過程中引入更多的噪聲類型和環境變化，例如不同的背景噪聲、回聲和重疊語音。這樣可以使模型在多樣化的環境中學習，從而提高其對噪聲的適應能力。
多模態融合技術：進一步優化DCIM模塊的設計，通過引入更高效的特徵融合方法，例如使用自注意力機制來加強音頻和視覺特徵之間的交互，從而提高模型對於複雜場景的理解能力。
自適應訓練策略：實施自適應訓練策略，根據模型在不同環境下的表現動態調整訓練參數和學習率，以便更好地適應複雜的聲學條件。
強化學習：考慮將強化學習技術應用於模型訓練中，通過獎勵機制來鼓勵模型在面對挑戰性環境時做出更好的預測。
集成學習：將DCIM-AVSR模型與其他模型進行集成，利用不同模型的優勢來提高整體的魯棒性和準確性。