लेखकों ने OLIVE का प्रस्ताव किया है, जो एक स्वयं-सुपरवाइस्ड स्पीच रिप्रजेंटेशन लर्निंग फ्रेमवर्क है जो व्यू-एगमेंटेड मस्क्ड लैटेंट प्रेडिक्शन और वॉवफ़ॉर्म रिकंस्ट्रक्शन के माध्यम से विश्लेषण और सिंथेसिस उद्देश्यों को संयुक्त रूप से अनुकूलित करता है। यह एकीकृत दृष्टिकोण प्रारंभिक एन्कोडर फीचर्स को संकेत-स्तर की जानकारी बनाए रखने के लिए बाध्य करता है, जबकि बाद के संदर्भ प्रतिनिधित्वों को मजबूत डाउनस्ट्रीम प्रदर्शन के लिए अपरिवर्तनीयता की ओर आकार देता है।
- एकल उद्देश्य के तहत व्यू-एगमेंटेड मस्क्ड लैटेंट प्रेडिक्शन को वॉवफ़ॉर्म रिकंस्ट्रक्शन के साथ जोड़ता है।
- प्रारंभिक एन्कोडर फीचर्स को संकेत-स्तर की जानकारी बनाए रखने के लिए बाध्य करने के लिए रिकंस्ट्रक्शन का उपयोग करता है।
- मस्क्ड लैटेंट प्रेडिक्शन के माध्यम से बाद के संदर्भ प्रतिनिधित्वों को अपरिवर्तनीयता की ओर आकार देता है।
- जनरेशन और स्पीकर कार्यों पर परिणामों में सुधार करता है, जबकि पहचान और अर्थपूर्ण कार्यों पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बनाए रखता है।
OLIVE ऐसे प्रतिनिधित्वों को सक्षम बनाता है जो कार्यों के व्यापक श्रृंखला का समर्थन करते हैं, विशेष रूप से वॉवफ़ॉर्म रिकंस्ट्रक्शन गुणवत्ता में सुधार और जनरेशन तथा स्पीकर पहचान पर बढ़ाया गया प्रदर्शन।