网络结构形式（深入理解TDNN（Time Delay Neural Network）——兼谈x-vector网络结构）

概述

TDNN（Time Delay Neural Network    
    
    
，时延神经网络）是用于处理序列数据的     


     


     


  ，比如：一段语音    
    
    
、一段文本 将TDNN和统计池化（Statistics Pooling）结合起来




 




 




 
，正如x-vector的网络结构
   

   

   

，可以处理任意长度的序列 TDNN出自Phoneme recognition using time-delay neural networks x-vector出自X-Vectors: Robust DNN Embeddings for Speaker Recognition 此外     

     

     

 ，TDNN还演化成了ECAPA-TDNN 




  




  




  ，而ECAPA-TDNN则是当前说话人识别领域

  


  


  


，在VoxCeleb1数据集的三个测试集VoxCeleb1 (cleaned)     


     


     


  、VoxCeleb1-H (cleaned)




 




 




 
、VoxCeleb1-E (cleaned)上的最强模型     
     
     
，因此学习TDNN还是很有必要的

x-vector的网络结构

x-vector是用于文本无关的说话人识别的  




   




   




   ，因此需要处理任意长度的序列


 



 



 


，其网络结构如下图所示：

上图的迷惑性其实非常大               ，有必要好好讲解一下   




    




    




   ，现在我给出从frame1到frame4层（frame5与frame4本质上是一样的
















，只不过卷积核数量不同）的可视化结果

输入：每个特征图表示一帧               ，特征图的通道数为24    



     



     



   ，表示一帧的特征数（原文是24维fbank特征）
















，特征图的分辨率是1    
    
    
，在这里需要明确：语音是1维数据     


     


     


  ，因此特征图并不是二维图




 




 




 
，而是一个值
   

   

   

，24个特征图堆叠起来构成24维fbank特征 frame1 frame1的特征图经过1维卷积得到     

     

     

 ，卷积核大小

i

n

c

h

a

n

n

e

l

s

×

k

e

r

n

e

l

s

i

z

e

×

o

u

t

c

h

a

n

n

e

l

s

=

24

×

5

×

512

inchannels \times kernelsize \times outchannels=24\times5\times512

inchannels×kernelsize×outchannels=24×5×512 frame1的每个特征图下面连接的5条线 




  




  




  ，表示卷积核    
    
    
。这5条线不是5根细线

  


  


  


，而是5根麻花线     
     
     
，每根麻花线由

i

n

c

h

a

n

n

e

l

s

=

24

inchannels=24

inchannels=24

根细线组成  




   




   




   ，每根细线连接一个特征     


     


     


  。每根细线的权重都是一样的


 



 



 


，每根麻花线的权重不一样

k

e

r

n

e

l

s

i

z

e

=

5

kernelsize=5

kernelsize=5               ，对应闭区间

[

t

−

2

,

t

+

2

]

[t-2,t+2]

[t−2,t+2]一共5帧的上下文   




    




    




   ，也可以表示为

{

t

−

2

,

t

−

1

,

t

,

t

+

1

,

t

+

2

}

\left \{ t-2,t-1,t,t+1,t+2 \right \}

{t−2,t−1,t,t+1,t+2}
















，之所以表格说frame1的输入是120               ，是因为将5帧上下文的特征都计算进去了

5

×

24

=

120

5\times24=120

5×24=120

o

u

t

c

h

a

n

n

e

l

s

=

512

outchannels=512

outchannels=512    



     



     



   ，表示卷积核的厚度是512
















，可以理解为5根麻花线堆叠了512次    
    
    
，每次堆叠都得到新的5根麻花线     


     


     


  ，都符合“每根细线的权重都是一样的




 




 




 
，每根麻花线的权重不一样    
    
    
  ”




 




 




 
。5根麻花线同时运算
   

   

   

，得到一个值     

     

     

 ，从而frame1的每个特征图其实也是一个值 




  




  




  ，且通道数为512

  


  


  


，对应表格中的frame1的输出是512 frame2 frame2的特征图经过1维膨胀卷积得到     
     
     
，卷积核大小

i

n

c

h

a

n

n

e

l

s

×

k

e

r

n

e

l

s

i

z

e

×

o

u

t

c

h

a

n

n

e

l

s

=

512

×

3

×

512

inchannels \times kernelsize \times outchannels=512\times3\times512

inchannels×kernelsize×outchannels=512×3×512 不要被膨胀卷积吓到了  




   




   




   ，膨胀卷积的

k

e

r

n

e

l

s

i

z

e

=

3

kernelsize=3

kernelsize=3


 



 



 


，表示3根麻花线中               ，第2根麻花线连接第t帧   




    




    




   ，第1根麻花线连接第t-2帧
















，第3根麻花线连接第t+2帧               ，对应表格中的

{

t

−

2

,

t

,

t

+

2

}

\left \{ t-2,t,t+2 \right \}

{t−2,t,t+2}

共3帧的上下文    



     



     



   ，这就是膨胀卷积和标准卷积的不同之处
















，隔帧连接 在PyTorch中    
    
    
，1维卷积的api为

t

o

r

c

h

.

n

n

.

C

o

n

v

1

d

(

i

n

c

h

a

n

n

e

l

s

,

o

u

t

c

h

a

n

n

e

l

s

,

k

e

r

n

e

l

s

i

z

e

,

s

t

r

i

d

e

=

1

,

p

a

d

d

i

n

g

=

,

d

i

l

a

t

i

o

n

=

1

,

g

r

o

u

p

s

=

1

,

b

i

a

s

=

T

r

u

e

,

p

a

d

d

i

n

g

m

o

d

e

=

′

z

e

r

o

s

′

,

d

e

v

i

c

e

=

N

o

n

e

,

d

t

y

p

e

=

N

o

n

e

)

torch.nn.Conv1d(inchannels, outchannels, kernelsize, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, paddingmode=zeros, device=None, dtype=None)

torch.nn.Conv1d(inchannels,outchannels,kernelsize,stride=1,padding=0,dilation=1,groups=1,bias=True,paddingmode=′zeros′,device=None,dtype=None) 其中     


     


     


  ，

d

i

l

a

t

i

o

n

=

1

dilation=1

dilation=1表示标准卷积




 




 




 
，frame2的膨胀卷积需要设置

d

i

l

a

t

i

o

n

=

2

dilation=2

dilation=2 在这里我们也发现一点：TDNN其实是卷积的前身
   

   

   

，后世提出的膨胀卷积     

     

     

 ，在TDNN里已经有了雏形 




  




  




  ，只不过TDNN是用于1维数据的 frame3
   

   

   

、frame4没有引进新的运算
   

   

   

。frame3需要设置

d

i

l

a

t

i

o

n

=

3

dilation=3

dilation=3

  


  


  


，而frame4的卷积核大小

i

n

c

h

a

n

n

e

l

s

×

k

e

r

n

e

l

s

i

z

e

×

o

u

t

c

h

a

n

n

e

l

s

=

512

×

1

×

512

inchannels \times kernelsize \times outchannels=512\times1\times512

inchannels×kernelsize×outchannels=512×1×512     
     
     
，因为

k

e

r

n

e

l

s

i

z

e

=

1

kernelsize=1

kernelsize=1  




   




   




   ，所以与MLP（dense layer）没有本质区别


 



 



 


，卷积核通过在每一帧上移动               ，实现全连接   




    




    




   ，因此可以看到有些代码实现用

k

e

r

n

e

l

s

i

z

e

=

1

kernelsize=1

kernelsize=1的卷积替代全连接 从frame1到frame5
















，每次卷积的步长

s

t

r

i

d

e

stride

stride都等于1               ，从而对每一帧都有对应的输出    



     



     



   ，也就是说
















，对于任意长度的帧序列    
    
    
，frame5的输出也是一个同等长度的序列     


     


     


  ，长度记为

T

T

T




 




 




 
，而由于frame5的

o

u

t

c

h

a

n

n

e

l

s

=

1500

outchannels=1500

outchannels=1500
   

   

   

，所以表格中统计池化的输入是

1500

×

T

1500 \times T

1500×T 统计池化的原理颇为简单     

     

     

 ，本质是在序列长度

T

T

T这一维度求均值和标准差 




  




  




  ，然后将均值和标准差串联（concatenate）起来

  


  


  


，所以池化后     
     
     
，序列长度

T

T

T这一维度消失了  




   




   




   ，得到了

1500

1500

1500个均值和

1500

1500

1500个标准差


 



 



 


，串联起来就是长度为

3000

3000

3000的向量 segment6     

     

     

 、segment7和Softmax都是标准的MLP               ，不再赘述 最后segment6输出的

512

512

512

长度的向量   




    




    




   ，被称为x-vector
















，用于训练一个PLDA模型               ，进行说话人识别    



     



     



   ，可以计算一下
















，提取x-vector所需的参数

f

r

a

m

e

1

+

f

r

a

m

e

2

+

f

r

a

m

e

3

+

f

r

a

m

e

4

+

f

r

a

m

e

5

+

s

e

g

m

e

n

t

6

=

120

×

512

+

1536

×

512

+

1536

×

512

+

512

×

512

+

512

×

1500

+

3000

×

512

=

420

,

0448

\begin{aligned} &frame1+frame2+frame3+frame4+frame5+segment6 \\ =&120 \times 512 + 1536 \times 512 + 1536 \times 512 + 512 \times 512 + 512 \times 1500 + 3000 \times 512 \\ =&420,0448 \end{aligned}

==​frame1+frame2+frame3+frame4+frame5+segment6120×512+1536×512+1536×512+512×512+512×1500+3000×512420,0448​ 参数量并不能代表计算量    
    
    
，因为输入网络的是任意长度的帧序列