本研究提出了一种基于条件计算的特征融合框架，解决了自监督学习特征与传统频谱特征之间的冲突。该框架结合了门控网络和断开策略，提升了模型的鲁棒性和收敛速度。在MUSTC数据集上的语音翻译任务中，我们的方法与频谱模型表现相当。