TDNN方法简介TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，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（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector

文章链接参考关键词说话人识别、DNN、数据增强、x-vectors主要工作本文所用的DNN可接受任意长度的输入，并转换成固定长度的表达（即x-vector）。

概述ECAPA-TDNN是说话人识别中基于TDNN的神经网络，是目前最好的单体模型之一关于TDNN，可以参考深入理解TDNN（TimeDelayNeuralNetwork）——兼谈x-vector网络结构

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。

单输出通道预期结果参考代码运行结果多输入通道/单输出通道预期结果参考代码运行结果多输入通道/多输出通道预期结果参考代码运行结果从二维卷积角度理解一维卷积预期结果参考代码运行结果时延神经网络（TDNNs）常用于声纹识别领域，例如著名的X-VECTOR

文章目录背景核心思路系统架构Time-delayNN（TDNN）统计池化层x-vector提取实现细节背景介绍x-vector的文章：[1]DeepNeuralNetworkEmbeddingsforText-IndependentSpeakerVerification

会议：2017interspeech机构：TheJohnsHopkinsUniversity作者：DavidSnyderabstract 用dnn提取的embedding取代i-vector表示说话人特征，对输入的speech做时间池化，用不同长度的语音训练网络，以区别说话人，句子对应定长的embeddding,成对的embedding用于PLDA打分。在NISTSRE2010和2016的数据集上

概述TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，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（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector

目前声纹识别系统基本都是基于深度学习的方法，比如d-vector,x-vector,ResNet等，本文主要介绍主流的声纹识别模型EmphasizedChannelAttention,PropagationandAggregationintimedelayneuralnetwo

实现流程ECAPA-TDNN由三部分组成：1-DimensionalSqueeze-ExcitationRes2Blocks传统的x-vector的frame-layers只考虑了15帧的信息，而我们想要其考虑全局的信息

文章目录框架细节（待完成）x-vector基于DNN编码（详细可查看论文DeepNeuralNetworkEmbeddingsforText-IndependentSpeakerVerification

作者通过实验认为，相比之下，LDE相对x-vector在zero-shot(unseenpseaker)TTS中的作用更优寻找了一种利用speakerembedding相对较优方案LDE不仅有利于相似度

X-VECTORS:ROBUSTDNNEMBEDDINGSFORSPEAKERRECOGNITION摘要  被训练用于区分说话人的深度神经网络把可变长的话语映射为固定维度的embedding，也我们叫它x-vector

厦门大学智能语音实验室(XMUSPEECH)提供了基于Kaldi和Pytorch两个开源平台的基线系统：基于Kaldi的i-vector系统和x-vector系统，基于Pytorch的x-vector系统

ASV-Subtools包含三个主要分支:基本Shell脚本:数据处理、后端评分(大多数基于Kaldi)Kaldi：基本模型的训练(x-vector、TDNN、F-TDNN和多任务学习x-vector)

ASV-Subtools3.算法改进4.实验结果5.总结与展望1.背景介绍—声纹识别框架FBankMFCCPLP注册语音声学特征说话人表征分声纹模型后端判别测试语音声学特征说话人表征数GMM/i-vectorNNET/x-vector

背景声纹识别上x-vector被作为很多赛事的baseline使用，包括aishell2018、ASVspoof2019。

论文题目：TMS：一种面向说话人嵌入的时态多尺度骨干网设计论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.09098摘要：说话人嵌入是许多需要说话人信息的语音应用中探索可区分说话人特征(例如X-vector

这篇文章分两部分，第一部分介绍x-vector的说话人识别细节算法，第二部分是对最新技术的跟进，本质是对训练数据做了dataaugmentation，x-vector方法在kaldi上的实现细节将在下一篇文章中展示

1前言本文使用TIMIT语料库,参考aishell使用x-vector进行说话人识别,现有的资料都是i-vector.本文参考了很多资料,如果想要了解如何使用TIMIT和ivector进行说话人识别,那么建议从

1预处理Preprocessing与i-vector一样。2特征提取FeatureExtraction使用TDNN(TimeDelayNeuralNetwork)时延神经网络来提取特征。TDNN.png在pooling之前是TDNN结构，每次取得固定数目的帧数(取决于时延数)。在原始论文中，第一层取出当前的帧的特征向量以及前后2帧的，一共5帧，第二层取出当前加上前后2帧，5+4=9帧，第三层再加上

阳春二三月-草与水同色Quiz:1主要要注意一下：tapply参数，tapply(x-vector,分组依据factors，fun)题目一2colMeans也是求列平均值的一个好方法。