1樓：funcwj
FSMN提出的出發點和TDNN(TCNN)比較類似，使用feed forward結構學習序列中的長期依賴，相比RNN來說，訓練和推斷計算複雜度更低，同時建模效果也很好。它只是一種（可以替代RNN的）模型結構，具體使用的可以和你的任務結合起來，比如AM，LM和TTS等等。最先在AM上做實驗的時候，label就是cd-state，後續的CFSMN和DFSMN也是如此。
去年嘗試了CE和CTC的hybrid模型，建模單元用的是CD/CI phone， 解碼是基於WFST的，並非beam search。
所以關於問題1,2，模型本身和輸出，訓練的label是沒有關係的，只是說在傳統聲學模型建模中，我們都使用cd-state作為label，這時候輸出就是state level的概率分布，再配合對應的靜態圖進行解碼。是不是基於HMM也是看你label的選取是否依賴HMM，對應的輸出含義也是和你的label相關的。問題4 去年interspeech他們發過一篇文章（Acoustic Modeling with DFSMN-CTC and Joint CTC-CE Learning），但是其實也不是完全E2E，因為從他們選取的label，包括和CE joint training來看，還是需要做對齊和構圖。
問題3中的DFCNN我也沒有具體了解到。
建議題主把一些基本概念弄清楚~
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