Conformer和Transformer属于什么类型的语音识别模型

Conformer和Transformer都属于端到端的语音识别模型。它们是基于深度学习的模型，用于将语音信号转换为文本。下面是对它们的介绍：

1. Con（变形器）：Conformer是一种结合了卷积神经网络（CNN）和自注意力机制的模型。它在Transformer的基础上进行了改进，通过引入卷积层来捕捉局部特征和上下文信息。Conformer模型在语音识别任务中表现出色，能够有效地处理长时依赖性和上下文信息。

2. Transformer（变压器）：Transformer是一种基于自注意力机制的模型，最初用于机器翻译任务。它通过多头自注意力机制和前馈神经网络层来建模输入序列之间的关系。Transformer模型在语音识别领域也取得了很好的效果，能够处理长时依赖性和上下文信息，并且具有较好的并行计算性能。