ChordFormer是一种基于Conformer架构的音频和弦识别方法，旨在解决训练样本不足的问题。该方法结合卷积神经网络和变换器，提升了对局部模式和全局依赖的捕捉能力，在大规模和弦数据集上实现了2%的帧级准确率和6%的类别级准确率的提升。