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3.TDNN训练方法（1）和传统的反向传播算法一样。（2）TDNN有快速算法，有兴趣的读者可以搜索。4.TDNN优点（1）网络是多层的，每层对特征有较强的抽象能力。（2）有能力表达语音特征在时间上的关系。（3）具有时间不变性。
TDNN-F：FactorizedTDNN，顾名思义是在TDNN层基础上做的改进，将TDNN的参数矩阵M(M的行数小于列数，否则对其进行转置)通过SVD奇异值分解为两个小矩阵相乘的形式，从而有效减少层参数，以便在整体参数量相近的情况下，更好的利用网络深度带来的优势；此外，论文...
论文论文：TIMEDELAYDEEPNEURALNETWORK-BASEDUNIVERSALBACKGROUNDMODELSFORSPEAKERRECOGNITION摘要DNN被引入i-vector说话人识别系统并取得了显著的性能提…
前言本篇博客仅对TDNN的网络结构进行简单梳理，使读者对TDNN的网络结构有一个清晰直观的印象。博客基于对论文PhonemeRecognitionUsingTime-DelayNeuralNetwork的阅读和理解，如有谬误，还望指出，不胜感激。正文TDNN与1989年就已提出(在我出生之前)，用于音素识别。
系统学习机器学习之神经网络（十一）--TDNN.时延神经网络（Time-DelayNeuralNetwork,TDNN）——它对每个隐层的输出都在时域进行扩展，即每个隐层接收到的输入不仅是前一层在当前时刻的输出，还有前一层在之前和之后的某些时刻的输出.…
如何理解语音识别中的TDNN网络？.如题。.要是能结合kaldi源码来讲解就好了。.danielpovey在interspeech2015发表过一篇论文Atimedelayneuralnetworkarchitectureforefficientmodelingoflongtemporalcontexts里面有介绍TDNN的特点.（为什么？.
TheTDNNarchitectureforspeechrecognitionisdescribed,anditsrecognitionperformanceforJapanesephonemesandphrasesisexplained.Incomparativestudies,itisshownthattheTDNNyieldssuperiorphonemerecognitionperformance.TheTDNNoptimizedforphonemerecognition,however,doesnotnecessarilyresultinoptimizedwordorphrase...
论文笔记TDNN又被称为1维CNN（1-dCNNs）。本文提出的TDNN-F，结构与经过SVD分解的TDNN相同。但TDNN-F的训练开始于随机初始化，SVD分解后，其中一个矩阵被限制为半正定的。这对TDNNs以及TDNN-LSTM有实质上的提升。
这是读芯术解读的第50篇论文.作者：金灿灿，何苯，回恺，孙乐.ACL2018.TDNN:一个面向主题自动作文评分的两阶段深度网络.TDNN:ATwo-stageDeepNeuralNetworkforPrompt-independentAutomatedEssayScoring.中国科学院.ChineseAcademyofSciences.【简介】学生作文通…
FSMN提出的出发点和TDNN(TCNN)比较类似，使用feedforward结构学习序列中的长期依赖，相比RNN来说，训练和推断计算复杂度更低，同时建模效果也很好。.它只是一种（可以替代RNN的）模型结构，具体使用的可以和你的任务结合起来，比如AM，LM和TTS等等。.最先在AM...
3.TDNN训练方法（1）和传统的反向传播算法一样。（2）TDNN有快速算法，有兴趣的读者可以搜索。4.TDNN优点（1）网络是多层的，每层对特征有较强的抽象能力。（2）有能力表达语音特征在时间上的关系。（3）具有时间不变性。
TDNN-F：FactorizedTDNN，顾名思义是在TDNN层基础上做的改进，将TDNN的参数矩阵M(M的行数小于列数，否则对其进行转置)通过SVD奇异值分解为两个小矩阵相乘的形式，从而有效减少层参数，以便在整体参数量相近的情况下，更好的利用网络深度带来的优势；此外，论文...
论文论文：TIMEDELAYDEEPNEURALNETWORK-BASEDUNIVERSALBACKGROUNDMODELSFORSPEAKERRECOGNITION摘要DNN被引入i-vector说话人识别系统并取得了显著的性能提…
前言本篇博客仅对TDNN的网络结构进行简单梳理，使读者对TDNN的网络结构有一个清晰直观的印象。博客基于对论文PhonemeRecognitionUsingTime-DelayNeuralNetwork的阅读和理解，如有谬误，还望指出，不胜感激。正文TDNN与1989年就已提出(在我出生之前)，用于音素识别。
系统学习机器学习之神经网络（十一）--TDNN.时延神经网络（Time-DelayNeuralNetwork,TDNN）——它对每个隐层的输出都在时域进行扩展，即每个隐层接收到的输入不仅是前一层在当前时刻的输出，还有前一层在之前和之后的某些时刻的输出.…
如何理解语音识别中的TDNN网络？.如题。.要是能结合kaldi源码来讲解就好了。.danielpovey在interspeech2015发表过一篇论文Atimedelayneuralnetworkarchitectureforefficientmodelingoflongtemporalcontexts里面有介绍TDNN的特点.（为什么？.
TheTDNNarchitectureforspeechrecognitionisdescribed,anditsrecognitionperformanceforJapanesephonemesandphrasesisexplained.Incomparativestudies,itisshownthattheTDNNyieldssuperiorphonemerecognitionperformance.TheTDNNoptimizedforphonemerecognition,however,doesnotnecessarilyresultinoptimizedwordorphrase...
论文笔记TDNN又被称为1维CNN（1-dCNNs）。本文提出的TDNN-F，结构与经过SVD分解的TDNN相同。但TDNN-F的训练开始于随机初始化，SVD分解后，其中一个矩阵被限制为半正定的。这对TDNNs以及TDNN-LSTM有实质上的提升。
这是读芯术解读的第50篇论文.作者：金灿灿，何苯，回恺，孙乐.ACL2018.TDNN:一个面向主题自动作文评分的两阶段深度网络.TDNN:ATwo-stageDeepNeuralNetworkforPrompt-independentAutomatedEssayScoring.中国科学院.ChineseAcademyofSciences.【简介】学生作文通…
FSMN提出的出发点和TDNN(TCNN)比较类似，使用feedforward结构学习序列中的长期依赖，相比RNN来说，训练和推断计算复杂度更低，同时建模效果也很好。.它只是一种（可以替代RNN的）模型结构，具体使用的可以和你的任务结合起来，比如AM，LM和TTS等等。.最先在AM...
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