要進一步提高Period Singer在不同語言和歌手的泛化能力，可以考慮以下幾個策略：
多語言數據集的擴展：收集和整合來自多種語言的歌聲數據集，這樣可以讓模型在訓練過程中接觸到不同語言的音韻特徵和語音模式。這不僅能提高模型的語言適應性，還能增強其對不同文化背景的理解。
跨歌手的訓練：在訓練過程中引入多位歌手的數據，特別是不同音域和風格的歌手。這樣可以使模型學習到更廣泛的音色變化和表達方式，從而提高其對新歌手的適應能力。
增強學習和自適應技術：利用增強學習方法，讓模型在生成過程中不斷調整和優化其參數，以適應不同的語言和歌手特徵。此外，實施自適應技術，使模型能夠根據輸入的特定語言或歌手特徵進行動態調整。
多樣化的音高和音色建模：在模型中引入更複雜的音高和音色建模技術，例如使用變分自編碼器（VAE）來捕捉音高的多樣性，並通過音色轉換技術來模擬不同歌手的獨特聲音特徵。
強化模型的正則化技術：通過引入正則化技術來防止過擬合，特別是在小數據集上進行訓練時。這可以幫助模型在面對未見過的數據時保持穩定的性能。