在本研究中，我们首先表明，在广泛使用的LibriSpeech基准测试上，基于Transformer的上下文相关连接时序分类（CTC）系统取得了当前最优的性能。随后，我们展示了采用子词单元（wordpieces）作为建模单位，并结合CTC训练方法，相较于传统的基于帧的交叉熵训练，可显著简化工程实现流程——无需再进行高斯混合模型（GMM）初始化、决策树构建以及强制对齐等步骤，同时仍能获得极具竞争力的词错误率（Word Error Rate）。此外，使用子词单元作为建模单位还能显著提升推理阶段的运行效率，因为可以在不损失准确率的前提下采用更大的步长（stride）。这些结论在两个内部的VideoASR数据集上得到了进一步验证：一个是与英语同属融合型语言的德语数据集，另一个是典型的黏着语——土耳其语数据集。