我们提出了一种名为TLDNN的混合深度框架，将Transformer和LSTM相结合，通过自注意机制建模信号序列的全局相关性以增强时间依赖性的捕捉，并采用数据增强策略来提高模型对调制相关特征的鲁棒性。实验结果表明，该方法在广泛使用的数据集上取得了最先进的性能并具有显著优势。