将原来sinusoidal 的位置编码用卷积学到的输入表征所代替，相对于原来的绝对位置表征，这种相对位置的编码效果更有利于后面的transformer 去发现长距离的依赖关系（避免了浅层transformer层在位置信息方面的学习）。具体效果：在LIbrispeech 无LM模型条件下WER达到4.7%（clean)和12.9%(other).

左边的结构为transformer 一个layer的组成：
右边的结构为加入context后整个transformer的组成： encoder端：K个2D 卷积+layernorm +relu 后再接一个2-D max pooling.
Decoder 端：每个transformer block 采用多个对encoder context 的多头注意力层，并对之前预测结果进行1d卷积，共N层。

输入为10ms with 25ms window 计算的80D log mel-filterbank coefficients +3 个基本频率特征
2 个 2D 卷积block：每个block包含两层卷积 ，kernel size 3, max-pooling kernel 2. 第一个block feature map 64, 第二层128; decoder 端1d卷积有三层，无max pooling 层。

第一行为论文的卷积context 的配置，第二行实验采用将decoder端的卷积context换成绝对位置编码，效果明显变差，并且两者的拼接（第三行）也并有带来任何提升； 增加encoder layer层对提升效果至关重要，增加encoder decoder的relu层对模型效果也有提升，但是增加encoder与decoder 的multi head 数量对效果有一定负面影响。

在相同参数量的情况下，采用更宽的context size/ 更深的卷积层的效果是更好的。

增加encoder的层数可以让模型更关注声音内容，忽略一些噪音和环境声音，对模型的提升最明显。 decoder 层数的增加虽然提升有限，但还是有益处的。

通过与其他模型的结果对比可以发现，本文采用的模型在dev other 和 test other 两个数据集上相对于其他的no LM model分别有12% ， 16%的提升，说明convolutional transformer 这种配置更能学好speech data、环境噪声等特征之间的长距离依赖，从而更好地分辨。 对于clean 的数据，还需要外部text建立的LM来进一步带来效果提升。