الإجابة على الأسئلة المنطوقة (SQA) هي تحدي بسبب التعقيدات المرتبطة بالاستدلال على الوثائق المنطوقة. كما أظهرت الدراسات الحديثة التأثير الكارثي للأخطاء الناتجة عن التعرف الآلي على الكلام (ASR) على SQA. لذلك، تهدف هذه الدراسة إلى تخفيف أخطاء ASR من خلال مواءمة الاختلاف بين فرضيات ASR والنصوص المرجعية المقابلة لها. يتم تطبيق نموذج معادٍ (Adversarial Model) لهذه مهمة التكيف بين المجالات، مما يجبر النموذج على تعلم خصائص ثابتة بين المجالات يمكن للنموذج الاستفادة منها بشكل فعال لتحسين نتائج SQA. وقد أثبتت التجارب بنجاح فعالية النموذج المقترح، حيث كانت النتائج أفضل بنسبة 2% من حيث درجة EM مقارنة بأفضل نموذج سابق.