语音识别学习记录 [TDNN时延神经网络]

最近了解了卷积神经网络（CNN），CNN是受语音信号处理中时延神经网络（TDNN）影响而发明的。本篇的大部分内容都来自关于TDNN原始文献Waibel A, Hanazawa T, Hinton G, et al. Phoneme recognition using time-delay neural networks[J] （TDNN的原始论文）的理解和整理。该文写与1989年，在识别"B", "D", "G"三个浊音中得到98.5%的准确率，高于HMM的93.7%。是CNN的先驱。

普通神经网络识别音素

在讲TDNN之前先说说一般的神经网络的是怎样识别音素的。假设要识别三个辅音"B", "D", "G"，那么我们可以设计如图1这样的神经网络。

图1

 

其中输入0-12代表每一帧的特征向量（如13维MFCC特征）。那么有人可能会问了，即使在同一个因素"B"中，比如"B"包含20帧，那么第1帧与第15帧的MFCC特征也可能不一样。这个模型合理吗？事实上，"B"包含的20帧MFCC特征虽然有可能不一样，但变化不会太大，对于因素还是有一定区分度的，也就是说这个模型凑合凑合还能用，但效果不会非常好。GMM模型可以用这种模型来解释。

时延神经网络（TDNN）

考虑到上述模型只用了一帧特征，那么如果我们考虑更多帧，那么效果会不会好呢？

好，那么我们设计一个包含多帧的神经网络，如图2我们考虑延时为2，则连续的3帧都会被考虑。其中隐含层起到特征抽取的作用，输入层每一个矩形内共有13个小黑点，代表该帧的13维MFCC特征。假设有10个隐含层，那么连接的权重数目为3*13*10=390。

图2

为了结构紧凑显示，我们将其重绘为图3。

图3

图3与图2是等价的。其中每条彩色线代表13*10=130个权重值。三条彩色线为390个权重。也有资料称之为滤波器。

好，如果时间滚滚向前，我们不断地对语音帧使用滤波器，我们可以得到图4。

图4

这就是延时神经网络的精髓了！其中绿色的线权值相同，红色的线权值相同，蓝色的线权值相同。相当于把滤波器延时。输入与隐层共390个权值变量待确定。

每个隐层矩形内包含10个节点，那么每条棕色的线包含10个权值，假设输出层与隐层的延时为4，则接收5个隐层矩形内的数据，那么隐层与输出层合计权值为10*5*3=150。权值非常少！所以便于训练。

 

下面就不难理解文献【Waibel A, Hanazawa T, Hinton G, et al. Phoneme recognition using time-delay neural networks[J] 】上的图了（图5）。思想与上文一样，不过文章多用了一层隐层（多隐层有更强的特征提取和抽象能力）。

图5

介绍一下他的做法。Input Layer为语谱图，黑块为大值，灰块为小值。输入层纵向为经过mel滤波器的16个特征（没用MFCC），横向为帧。Input Layer 的延时为2，映射到Hidden Layer 1的关系为16*3*8，权值个数为384。Hidden Layer 1 的延时为4，映射到Hidden Layer 2的关系为8*5*3，权值个数为120。Hidden Layer 2 的延时为8，映射到输出层的关系为3*9 -> 3，权值个数为81。合计权值为384+120+81=585。输出的三个单元分别代表"B", "D", "G"的得分。

训练方法

（1）和传统的反向传播算法一样。

（2）TDNN有快速算法。

 

小结

总结TDNN的优点有以下：

（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。？

（4）学习过程中不要求对所学的标记进行精确的时间定位。

（5）通过共享权值，方便学习。