在语音信号处理中，如何利用Transformer模型的Self-Attention机制提取特征并进行有效的语音识别？请结合《李宏毅语音信号处理课程笔记：从Transformer到SpeechRecognition》中的内容给出详细说明。

Transformer模型在语音信号处理中展现出了其独特的优势，尤其是在处理长距离依赖关系时的能力。Self-Attention机制是其核心，它允许模型在处理语音信号时不仅考虑到当前帧的信息，还能够并行地考虑整个序列的信息。以下是详细步骤：

参考资源链接：[李宏毅语音信号处理课程笔记：从Transformer到SpeechRecognition](https://wenku.csdn.net/doc/4quesaqmha?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，通过预处理步骤，原始的语音信号被转化为一系列的Acoustic Feature，这通常涉及到特征提取算法，如MFCC（梅尔频率倒谱系数）、FBANK（滤波器组特征）等。这些特征作为模型的输入，被送入Transformer模型的Encoder层。

在Encoder层中，输入的特征向量被分组成多个子序列，每组向量通过Self-Attention机制计算得到。Self-Attention计算公式如下：

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T)/sqrt(d_k))V

其中，Q、K、V分别代表Query、Key、Value向量，d_k是Key向量的维度，这一步骤使得模型能够动态地聚焦于序列中的不同部分，学习到局部和全局的依赖关系。

随后，每个Self-Attention头的输出会通过一个FeedForward神经网络，并与多头输出进行拼接，再通过Layer Normalization来稳定训练过程。

Decoder层则是用来生成序列的输出，它通常会用到编码器的输出和目标序列的信息。在SpeechRecognition中，Decoder往往使用CTC或RNN-T等技术来进行端到端的训练和推理。

最终，模型通过一个线性层和Softmax层输出最后的文本序列，每个时间步的输出对应于一个词或字的预测概率分布。

在《李宏毅语音信号处理课程笔记：从Transformer到SpeechRecognition》中，你可以找到关于如何将这些理论应用到实际的语音识别任务中的详细案例，包括如何设置Self-Attention的多头机制，如何调整模型的深度和宽度以获得最佳性能，以及如何处理不同语音识别任务中遇到的各种挑战。

通过系统学习这份资料，你可以获得对Transformer模型在语音信号处理中应用的深刻理解，并掌握将这些技术应用于实际问题的方法。

参考资源链接：[李宏毅语音信号处理课程笔记：从Transformer到SpeechRecognition](https://wenku.csdn.net/doc/4quesaqmha?spm=1055.2569.3001.10343)