カスケードアプローチにおいて、ローマ字変換以外にもいくつかの有効な中間表現が考えられます。まず、音素表現が挙げられます。音素は言語の音声的な基本単位であり、音声認識の精度を向上させるために、音素レベルでの特徴抽出を行うことが有効です。次に、**音声のメル周波数ケプストラム係数（MFCC）やフィルタバンクエネルギー係数（FBANK）**といった音響特徴を用いることで、音声信号の重要な情報を保持しつつ、言語に依存しない表現を得ることができます。また、言語モデルを用いた文脈情報の統合も有効です。具体的には、音声から得られた特徴を文脈に基づいて補完するために、事前学習された言語モデルを活用することで、より意味的な理解を促進することができます。これらの中間表現を組み合わせることで、カスケードアプローチの性能を向上させることが期待されます。