本文比较了不同的无自回归（NAR）建模方法，展示了其在自动语音识别中的潜力和性能提升。研究提出了快速并行Transformer、模块化混合自回归转录器和基于CTC的单步NAR Transformer等新技术，显著提高了识别准确性和推理速度。实验结果表明，这些方法在多个数据集上表现优异，推动了语音识别技术的发展。