Transformer语音识别

Transformer模型在语音识别领域的应用主要是通过将自注意力机制引入到传统的序列模型中，例如以前基于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)的语音识别系统。Transformer模型能够并行处理输入序列的每个部分，这显著提高了模型的计算效率，并有助于捕捉更长范围的依赖关系。

Transformer通常包括几个关键组件：
1. **编码层**（Encoder Layers）：对音频信号进行分帧和特征提取后，通过多个自我注意力模块和前馈神经网络（Feedforward Networks）进行处理，生成一个表示语音特征的高维向量序列。
2. **自注意力机制**（Self-Attention Mechanism）：允许模型关注输入序列的不同部分之间的相互作用，增强了模型对全局上下文的理解能力。
3. **位置编码**（Positional Encoding）：由于Transformer不具有RNN的自然顺序信息，所以需要额外的信息来指示时间顺序。

Transformer架构广泛应用于端到端语音识别系统，比如Google的WaveNet结合Transformer的联合建模（Joint Speech-Text Modeling），以及DeepSpeech 2等模型，它们直接从原始波形预测文本，而无需手动设计特征工程。