sooftware/conformer

解決的問題

它解決了在語音辨識中僅使用 Transformer 或 CNN 的局限性。雖然 Transformer 在捕捉全域交互方面表現出色，但 CNN 更擅長提取局部特徵。本專案提供了 Conformer 架構的 PyTorch 實作，以便高效地對音訊序列中的這兩種依賴關係進行建模。

工作原理

本專案實作了 Conformer 模型，這是一種增強了卷積的 Transformer。透過結合 CNN 與 Transformer 的優勢，該模型可以以參數高效的方式捕捉音訊序列中的局部與全域依賴關係。

適用對象

這適用於致力於自動語音辨識 (ASR) 且希望將 Conformer 架構整合到其基於 PyTorch 的音訊處理流水線中的開發人員與研究人員。

亮點

• Conformer 架構的 PyTorch 實作。
• 結合 CNN 與 Transformer 以提高語音辨識準確度。
• 音訊序列的參數高效建模。
• 相容於用於訓練的 CTC Loss。