在当今的技术发展中，语音识别系统的性能提升一直是研究的热点。特别是在资源有限的语言环境中，如何通过技术手段增强训练数据，提高识别准确率成为了一个挑战。语音转换（Voice Conversion, VC）技术提供了一种可能的解决方案，它能够在不改变语音内容的前提下，将一个说话者的声音转换成另一个说话者的声音。这种技术不仅可以在单一语言中应用，还可以跨语言使用，为低资源语言的语音识别提供了新的思路。
语音转换技术的核心在于设计一个模型，该模型能够在训练过程中对未见过的说话者（语音）进行转换，并且计算效率高、速度快。为了实现这一目标，研究人员Matthew Baas和Herman Kamper进行了一系列的实验，他们探讨了是否可以利用在资源丰富的语言（如英语）上训练的VC系统，来为未见过的低资源语言生成额外的训练数据。