為了提高模型在零樣本情況下的泛化能力，可以考慮以下幾個訓練策略：
增強數據集：通過數據增強技術生成多樣化的訓練樣本，例如隨機改變語音的音調、速度或添加背景噪聲，這樣可以使模型學習到更具魯棒性的特徵，從而提高其在未見樣本上的表現。
跨域訓練：在訓練過程中，使用來自不同領域的數據進行訓練，這樣可以使模型學習到更通用的特徵，從而提高其在新領域的泛化能力。例如，將語音-圖像檢索模型在不同語言或不同類型的圖像上進行訓練。
元學習：引入元學習（Meta-Learning）策略，使模型能夠快速適應新任務。通過在多個任務上進行訓練，模型可以學習到如何快速調整其參數以適應新任務，這對於零樣本學習尤為重要。
知識蒸餾：利用知識蒸餾技術，將大型模型的知識轉移到小型模型中，這樣可以使小型模型在零樣本情況下也能獲得較好的性能。通過這種方式，小型模型能夠學習到更有效的特徵表示，從而提高其泛化能力。