革新语音识别：超越Transformer的效率！

这项研究探索了传统上在流式自动语音识别（ASR）中使用的强大但有时笨重的"Transformer"模型的激动人心的替代方案。 他们专注于降低计算成本并解决"延迟"问题，为更有效和简化的语音转文本应用程序打开了大门。 研究结果表明，我们可能并不总是需要依赖复杂的"Transformer"架构来获得最佳性能！

• •研究人员正在挑战"Transformer"模型对流式语音识别的必要性。
• •他们正在尝试替代方案以降低计算成本。
• •该研究表明，可以完全删除"Self-Attention"机制，而不会显着降低性能。