多言語音声エンコーダー（MSE）の言語間転移能力を向上させるためには、いくつかのアプローチが考えられます。まず、多言語データの拡充が重要です。多様な言語のデータを集め、特にリソースが限られている言語に対しても十分なトレーニングデータを提供することで、モデルの一般化能力を高めることができます。次に、言語間の類似性を活用する手法が有効です。例えば、言語間の音韻的または文法的な類似性を考慮したトレーニングを行うことで、特定の言語に特化した知識を他の言語に転移させることが可能です。また、自己教師あり学習を用いて、未ラベルデータからの学習を強化することも効果的です。これにより、モデルは多様な言語の特徴を学習し、言語間の転移能力を向上させることが期待されます。さらに、ローマ字変換や音声特徴の抽出といった中間表現を利用することで、言語に依存しない特徴を捉えることができ、転移学習の効果を高めることができます。