데이터 증강 기법 외에도 제한된 데이터 환경에서 보코더 성능을 향상시킬 수 있는 다른 방법으로는 전이 학습이나 지도 학습 방법을 활용하는 것이 있습니다. 전이 학습은 대규모 데이터셋에서 사전 훈련된 모델을 사용하여 제한된 데이터셋에서 보다 효율적으로 학습하는 방법입니다. 또한 지도 학습 방법은 제한된 데이터셋에 레이블을 추가하여 모델을 보다 정확하게 훈련시키는 방법으로, 데이터의 활용도를 높일 수 있습니다. 이러한 방법들을 결합하여 데이터 증강 기법과 함께 사용함으로써 보코더의 성능을 더욱 향상시킬 수 있을 것입니다.