zhangshuozs的博客

原创 Time Delay Neural Network在语音领域的应用

最近关于TDNN时延神经网络做keyword spotting和语音识别的文章有很多，想做个总结。 在时序序列建模的问题上，RNN/LSTM 模型已经取得了很显著的性能提升，也在很多相关领域上得到广泛应用。RNN 模型能够动态改变上下文窗口大小来对时间序列的历史信息进行建模，在语音识别的很多任务上都取得了很好的效果。但是因为 RNN 模型有递归层的存在，导致很难像传统 DNN 那样进行并行化训练，同时与前馈神经网络相比 ，RNN 训练的复杂度要高很多，随之而来的问题就是模型训练时间过长。 而TDNN .