时延神经网络（TDNN）的概述

一、基本定义

时延神经网络（Time Delay Neural Network，TDNN）是一种应用于时间序列数据处理的神经网络模型。它通过引入时间延迟单元来建模时间序列数据的动态演化。与传统的前馈神经网络不同，时延神经网络中的每个神经元在计算时会考虑到时间上的延迟信息，从而使得网络能够学习和捕捉时间序列数据中的时间相关性。

二、工作原理

• 神经元的输入：在时延神经网络中，每个神经元的输入除了来自上一层的输出外，还会接收来自前几个时间步的输出作为输入，这些被称为“历史输入”。通过引入历史输入，网络可以学习到数据在时间维度上的变化规律。同时，时延神经网络还可以使用递归层或循环结构来处理更长时间范围内的延迟信息。

三、TDNN的特性

• 时间不变性：能够在不同的时间点对数据进行一致的处理，不随时间的推移而改变其处理方式。
• 参数共享：这一特性有助于减少参数量，提高网络的训练效率和稳定性，使得模型在处理数据时能够利用相同的参数在不同的时间延迟位置进行计算，从而降低计算复杂度。

四、发展历程与地位

• 发展历程：TDNN诞生于1989年，在当时的语音识别领域，在识别B，D，G三个浊音中得到98.5%的准确率，高于隐马尔可夫模型（HMM）的93.7%。后来随着技术的发展，又出现了如Factorized TDNN（TDNN - F）等改进形式，TDNN - F通过矩阵分解减少参数量，提高训练效率和稳定性，适用于深度学习模型。
• 地位：它是卷积神经网络（CNN）的前身，对CNN的发明产生了影响，是第一种为自动语音识别（ASR）使用多个CNN层的模型。

五、应用领域

• 语音识别：时延神经网络在语音识别领域具有广泛的应用。通过建模声音信号的时间依赖关系，网络能够更好地理解和识别连续的语音输入。
• 时间序列分析：可用于处理时序数据的建模与预测，如气象数据分析、交通流量预测、电力负荷预测等。
• 动作识别：在动作识别和行为分析领域也具备重要的应用价值。通过学习动作序列的时序信息，网络可以实现对复杂动作的准确分类和识别。
• 其他领域：
  • 在动载荷识别研究中，结合其“记忆”特性、因果有限长冲激响应（FIR）系统理论与振动响应的求解原理，可进行时域动载荷倒序识别。
  • 用于雷达距离像序列识别，并基于距离像序列进行宽带雷达目标识别。
  • 在遥控机械手方面，提出基于主动时延神经网络的遥控机械手碰撞感知和控制方法，可对碰撞进行预测感知和补偿控制。
  • 在木材干燥模型辨识方面，利用其特点提出基于时延神经网络的木材干燥模型辨识方法。
  • 在说话人识别方面，针对短语音环境下总变率空间对语音概率分布估计不足导致说话人识别性能下降的问题，提出基于总变率空间和时延神经网络（TDNN）的增强说话人身份向量的方法。
  • 在桥梁结构损伤辨识方面，使用振动信号输入的时延神经网络对桥梁进行结构损伤辨识，并用不完全的测量数据进行仿真，其辨识算法简单且性能优于传统的神经网络。同时在TMS320C62x相关的软件设计中实现宽带毫米波雷达目标时延神经网络识别算法并取得较好效果等