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Conformer是一种融合了卷积神经网络与Transformer两者优势的混合架构。在语音识别任务中，局部声学特征（如特定音素或快速的语音转换）通常更适合由卷积神经网络处理，而全局的上下文语义（如整句话的含义）则是Transformer的专长。通过交替堆叠这些层，该模型旨在同时捕捉精细的音频细节与长距离的语言依赖关系。
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