雙空白閾值處理方法確實可以應用於其他類型的神經網絡轉換器模型。這種方法的核心思想是通過分別處理空白和非空白的概率分佈來提高解碼效率，這一原則可以擴展到多種神經網絡架構中，例如：
CTC模型：在CTC（連接主義時間分類）模型中，雙空白閾值處理可以用來優化非空白符號的計算，從而提高解碼速度。通過設置合適的閾值，可以在大多數時間幀中跳過非空白計算，減少計算負擔。
注意力機制模型：在基於注意力的模型中，雙空白閾值處理可以幫助在解碼過程中更有效地選擇需要計算的幀，從而提高解碼效率。
其他轉換器架構：對於其他類型的轉換器架構，如基於Transformer的模型，雙空白閾值處理也可以通過優化計算流程來提高效率，特別是在處理長序列時。
總之，雙空白閾值處理方法的靈活性使其能夠適應多種神經網絡架構，從而在不同的語音處理任務中提高性能和效率。