大規模な事前学習済み言語モデル（PLM）は、自然言語処理タスクにおいて大きな可能性を示している。このPLMの能力を活用して自動音声認識（ASR）システムを向上させるアプローチも、有望な研究分野として注目されている。しかし、従来の手法はPLMの構造の柔軟性の欠如や、PLMの能力の十分な活用不足といった課題に直面している。こうした問題を軽減するため、本研究では連続的統合・放電（CIF）に基づくASRモデルに対して階層的知識蒸留（HKD）を提案する。PLMからASRモデルへの知識転移を実現するため、HKDは音響レベルで対照的損失（contrastive loss）を用いたマルチモーダル知識蒸留と、言語レベルで回帰損失（regression loss）を用いた知識蒸留を組み合わせる。CIFベースの元モデルと比較して、本手法はAISHELL-1データセットおよびLibriSpeechデータセットにおいて、それぞれ15%および9%の相対誤差率低減を達成した。