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CTC学习笔记（四） 解码-WFST

类似于HCLG的wfst结构，EESEN: END-TO-END SPEECH RECOGNITION USING DEEP RNN MODELS AND WFST-BASED DECODING文章提出了TLG的网络结构

Grammar

CTC学习笔记（四） 解码-WFST_第1张图片

Lexicon

有两种形式，可以基于characters和phonemes。
CTC学习笔记（四） 解码-WFST_第2张图片

Token

对应于传统的state，前后添加blank，而且状态存在自旋
CTC学习笔记（四） 解码-WFST_第3张图片

网络

S=T∘min(det(L∘G))

结论

相比于传统的hybrid方法，准确率差不多，解码速度有三倍以上的提升。原因在于，状态数从几千个降到了几十个，减小了网络复杂度。

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