要進一步提高口音轉換的自然度並保留說話者身份的平衡，可以考慮以下幾個策略：
增強數據集的多樣性：擴大訓練數據集的規模，特別是增加不同口音和說話者的樣本數量，能夠幫助模型學習更豐富的口音特徵和說話者身份特徵。這樣可以減少模型在轉換過程中對說話者身份的損失。
改進CVAE架構：在CVAE的設計中，可以引入更複雜的潛在變量結構，讓模型能夠更好地捕捉口音和說話者身份之間的微妙差異。例如，使用多層次的變分自編碼器（VAE）來分離不同的語音特徵，從而提高轉換的靈活性和自然度。
強化損失函數的設計：在訓練過程中，可以設計更具針對性的損失函數，將口音的自然度和說話者身份的保留作為優化目標。這可以通過引入對比損失或其他正則化技術來實現，從而促使模型在生成語音時更好地平衡這兩者。
後處理技術：在生成語音後，應用後處理技術，如音質增強和噪音消除，可以進一步提高合成語音的自然度，並減少因轉換過程中引入的失真。