أصبح التكييف النطقي (DA) والعامليّة النطقيّة (DG) حلولًا لمشكلة الانزلاق النطقي، حيث تختلف توزيعات البيانات المصدرية والمستهدفة. وتعتبر مهمة العامليّة النطقيّة أكثر تحدّيًا من التكييف النطقي، نظرًا لكون البيانات المستهدفة غير مرئية تمامًا أثناء مرحلة التدريب في سيناريوهات العامليّة النطقيّة. تُستخدم الحالية تقنيات معاكسة، لكنها نادراً ما تُنظر إليها في سياق مشكلة العامليّة النطقيّة. علاوةً على ذلك، لا تأخذ هذه النماذج بعين الاعتبار تزامن الارتباطات، الذي أُثبت أنه مفيد جدًا في تقليل الفجوة بين النطاقات. في هذا البحث، نقترح إطارًا مُراعيًا للارتباطات في التكييف النطقي والعامليّة النطقيّة باستخدام تقنيات معاكسة، حيث يتم تقليل التماسك بين خصائص البيانات المصدرية والمستهدفة من خلال تزامن الارتباطات إلى جانب التعلم المعاكس. ويساعد دمج وحدة تزامن الارتباطات مع التعلم المعاكس على تحقيق نموذج أكثر قدرة على التحمل النطقي، وذلك بفضل التحسين في القدرة على تقليل الفجوة بين النطاقات باستخدام بيانات مستهدفة غير مُعلّمة بشكل أكثر فعالية. وتُعد التجارب المُنفّذة على مجموعات بيانات معيارية دليلاً على أن الطريقة المقترحة تحقق أداءً متفوّقًا على الحد الأدنى من الأداء الحالي.