transformer + lstm 做音频分类

Transformer和LSTM都是常用的深度学习模型，可以用于音频分类任务。

Transformer是一种基于自注意力机制的模型，适用于处理序列数据。它通过在不同位置的序列元素之间建立注意力连接，有效捕捉序列中的长程依赖关系。在音频分类任务中，可将音频信号按时间步划分成一系列离散的片段（如短时傅里叶变换的频谱片段），然后将这些片段作为输入序列，输入到Transformer模型中。Transformer通过多层自注意力和前馈神经网络来学习序列之间的关系，并生成音频分类结果。

LSTM（长短期记忆网络）是一种适用于处理序列数据的循环神经网络（RNN）变种。它通过引入门控单元（如输入门、遗忘门和输出门）来捕捉长期依赖，并避免梯度消失/爆炸问题。在音频分类任务中，可将音频信号按时间步划分成一系列片段，并将这些片段作为LSTM模型的输入序列。LSTM模型会通过时间步的迭代学习序列中的依赖关系，并输出用于音频分类的结果。

在音频分类任务中，使用Transformer和LSTM都可以对音频信号进行建模和分类。Transformer模型可以更好地捕捉长程依赖，适用于处理较长的音频序列；而LSTM模型则通过门控机制可以更好地捕捉序列中的长期依赖。根据任务特点和数据量的不同，可以选择适合的模型进行音频分类，或者结合两种模型进行集成学习，以获得更好的分类性能。