第3单元：音频Transformer架构
本课程中，我们主要关注Transformer模型以及它们如何应用于音频任务。虽然您不需要了解这些模型的内部细节，但了解使它们工作的主要概念很有用，因此我们在本小节中回顾一下关于Transformer的知识。有关transformer的深入了解，请查看我们的NLP课程。
Transformer的原理是什么？
Transformer架构最早是为文本翻译的任务而设计的。它的结构如下：
Original transformer architecture
左边是编码器（encoder），右边是解码器（decoder）。
编码器负责接收模型的输入，本例中是一系列文本标记(toen)，并构建其表征（representation，或称特征，feature）。Transformer模型的编码器在经过训练后能够从输入中提取并理解信息。
解码器负责使用编码器生成的表征（特征向量）以及其他输入（先前预测的标记）来生成目标序列。Transformer模型的解码器在经过训练能够根据表征中蕴含的信息生成输出序列。在原始设计中，输出序列由文本标记组成。
有的Transformer模型只使用编码器（适用于需要理解输入的任务，例如分类），或者只使用解码器（适用于生成文本的任务
