是的，Transformer 模型可以用于语音识别任务。Transformer 是一种基于自注意力机制的神经网络模型，它在自然语言处理任务中表现出色，例如机器翻译、文本生成等。

  在传统的语音识别系统中，通常会使用循环神经网络 (RNN) 或卷积神经网络 (CNN) 来处理语音序列。然而，由于语音序列中存在长距离依赖关系，RNN 在处理长序列时可能会遇到梯度消失或爆炸的问题，而CNN 在处理变长序列时需要进行填充操作，导致计算效率低下。

  相比之下，Transformer 模型使用了自注意力机制，可以同时处理全局关联性，不受序列长度的限制，因此在语音识别任务中具有潜力。通过将语音序列拆分为一系列时间步骤，并将其嵌入到Transformer 模型中，可以利用模型自动学习序列中的关联性、重要特征以及上下文信息。

  近年来，一些研究工作已经探索并验证了基于Transformer 模型进行语音识别的可行性。例如，提出了一种称为“Conformer”的模型结构，将Convolutional Neural Network (CNN) 和Transformer 结合起来用于语音识别，取得了良好的性能。

  尽管在语音识别领域仍然存在一些挑战，如处理变长序列和处理大规模训练数据的问题，但是Transformer 模型的引入为提升语音识别的准确性和效率提供了新的思路和方法。