频率transformer模型架构图

频率Transformer模型是一种用于音频处理的神经网络架构。它与传统的Transformer模型类似，但其输入是音频信号而不是文本序列。

频率Transformer模型主要由以下几个部分组成：
1.输入层：将音频信号转换为频谱图，并将其输入模型。
2.编码器：由多个编码器层组成，每个编码器层中包含多头自注意力机制、前向神经网络和残差连接。编码器将输入的频谱图转换为高级抽象特征。
3.解码器：由多个解码器层组成，每个解码器层中包含多头自注意力机制、多头交叉注意力机制、前向神经网络和残差连接。解码器将编码器输出的高级抽象特征转换为音频信号。
4.输出层：将解码器的输出转换为音频信号。