要進一步提高整合噪音抑制（NS）和語音轉換（VC）系統在噪音條件下的語音可懂度，可以考慮以下幾個策略：
內容編碼器適應性：如文中所提到的，對內容編碼器進行適應性調整可以幫助其更好地理解來自NS階段的增強語音。這可以通過引入噪音穩健損失（Lnr）來實現，這樣可以在處理增強語音時減少噪音殘留的影響。
多階段訓練：在訓練過程中，可以採用多階段的訓練策略，首先在清晰的數據集上訓練VC模型，然後在混合噪音的數據集上進行微調。這樣可以使模型在面對不同噪音條件時更具魯棒性。
增強數據集：使用各種噪音類型和不同的信噪比（SNR）來擴展訓練數據集，這樣可以提高模型在真實世界中面對各種噪音情況的適應能力。
結合其他技術：可以考慮結合其他語音增強技術，如自適應濾波器或深度學習驅動的語音分離技術，這些技術可以進一步提高語音的可懂度。