conformer模型

Conformer模型是一种基于Transformer的神经网络模型，它主要用于自然语言处理和语音识别等任务。与传统的Transformer模型相比，Conformer模型采用了新的结构设计，包括深度可分离卷积、多分支注意力机制和位置编码等。这些设计使得Conformer模型在模型大小和计算效率方面更加灵活和高效，同时在语音识别和文本生成等任务上取得了不错的结果。