x-vector很神秘？tensorflow采用1维卷积来实现
前言
为什么会采用x-vector?
在语音处理中（主流应用在声纹当中），特征采用的是MFCC特征，其中一个维度代表了帧长，通俗来说，对应的是一段语音的长度，另一个维度代表的是每一帧MFCC特征的维数。通常来说语音都采用了DNN，但是DNN需要补0，但是补0的话会把0，参与网络的运算当中，会影响网络的性能，TDNN加embedding（也就是x-vector）操作可以解决0参与到网络运算这一问题。
如图所示，这是一个经典的x-vector的网络结构，前几层为TDNN的处理，segment-level为embedding的方法。
最后输出x-vector。
如下图所示，为TDNN网络的基本架构，经过学习，发现与NLP中语音处理的方式（conv1d）一样。
tensorflow实现
TDNN
import tensorflow as tf
length=None#帧长
input=39#MFCC特征维数
x = tf.placeholder(tf.float32,[1,length,input])#输入数据
print(x)
conv1=tf.layers.conv1d(x,32,3,strides=1, padding='valid')#第一层TDNN
print(conv1)
conv2=tf.layers.conv1d(conv1,64,3,strides=2, padding='valid')#第二层TDNN
print(conv1)
输出结果：
Tensor(“Placeholder_3:0”, shape=(1, ?, 39), dtype=float32)
Tensor(“conv1d_3/BiasAdd:0”, shape=(1, ?, 32), dtype=float32)
Tensor(“conv1d_4/BiasAdd:0”, shape=(1, ?, 64), dtype=float32)
输出每一层所得到的一个结果。
segment-level
其实segment-level很简单，就是对最后一维求了均值与方差，代码操作如下：
mean, variance = tf.nn.moments(conv2, axes=1)
print(mean)
print(variance)
采用了tf.nn.moments,求取均值与方差，所得结果
Tensor(“moments/Squeeze:0”, shape=(1, 64), dtype=float32)
Tensor(“moments/Squeeze_1:0”, shape=(1, 64), dtype=float32)
使不定长的数据变成了128维的数据，最后输出我们的x-vector。
当然，后面的操作（如FC，loss函数等等）还需要自己来解决啦~