[ASR] change default initializer to kaiming_uniform

[Jackwaterveg]

conformer 有 4 种 带参数的 API。

1. conv 类型。包含 conv1D，conv2D。 torch 使用 kaming_uniform 初始化 （weight 和 bias 都是）
2. linear 类型 torch 使用 kaming_uniform 初始化 （weight 和 bias 都是）
3. layernorm 和 batchnorm torch 使用 constant 初始化 （weight 1， bias 0）
4. nn.Embedding torch 使用 normal 初始化

类型 1 和 2 没有默认对齐：

1. conv paddle使用的是：weight 用 kaimingNormal， bias 使用 0
2. linear paddle使用的是：weight 用 XaiverUniform ， bias 使用 0

本 PR 对齐了 wenet 的 conformer 初始化。 另外，paddle 的 kaiming_uniform 和 torch的 kaiming_uniform 没有对齐，所以对API 进行了 hack，从而实现对齐。

目前使用aishell数据集，在 dist_sampler模式训练下，不使用speed_perturb， conformer 可以达到 4.88%。比原先 5.6 % 的结果提升了 0.72%的绝对 CER。和 wenet 不用 speed_perturb 得到的 4.81% 的结果只相差 0.07% （wenet 使用 speed_perturb 时结果为 4.61% ）。

Fix #1575

[zh794390558]

LGTM