语音transformer

语音Transformer是一种基于Transformer模型的语音识别方法。传统的Transformer模型由于需要考虑所有历史信息，导致存储和计算的复杂度会随着语音时长线性增加，这使得原生的Transformer难以应用于流式语音识别。为了解决这个问题，研究人员引入了语音Transformer。2018年，Linhao Dong等人提出了Speech-transformer模型，它是一种完全依赖Attention机制学习位置依赖关系的无重复seq-seq模型。语音Transformer在语音识别和计算机视觉领域得到了广泛应用，并取得了出色的表现。

相关问题

语音 transformer

语音Transformer是一种使用Transformer模型进行语音识别的方法。它可以将语音信号转化为相应的文本输出。然而，由于Transformer模型在处理较长语音输入时存在存储和计算复杂度增加的问题，原生的Transformer难以应用于流式语音识别。为了解决这个问题，研究人员提出了一种名为Conv-Transformer Transducer的方法，它通过在Transformer层之间加入卷积层来降低帧率，同时获取未来信息。这种结构不仅能显著降低训练内存需求，还不会造成精度损失。因此，Conv-Transformer Transducer是一种有效的流式语音识别方法。

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Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，目前在语音识别领域被广泛应用。它主要由Transformer Encoder和Transformer Decoder两个部分组成。其中，Transformer Encoder用于将语音信号转换为特征向量，而Transformer Decoder则用于将特征向量转换为文本输出。由于Transformer使用自注意力模型，可以同时考虑所有历史信息，因此在语音识别中具有很好的效果。但是，由于存储和计算复杂度随着语音时长线性增加，因此在流式语音识别中应用较为困难。