实现流程

每层D-TDNN layer的结构如下：

第一层为FNN-based的bottleneck layer。
g为TDNN层的output size(growth rate)，bottleneck layer层的output size为2g,
最后将D-TDNN的输入与TDNN layer的输出连接起来。整个D-TDNN的结构如下：

整个网络分为5个部分：
1. 1，初始化通道数
2. 2-8，帧偏移为1，学习局部特征。
3. 9-21，帧偏移为3，学习long-term dependence
4. 22,生成utterance-level feature。
5. 输出embedding。

Multi-branch Extension

使用多个TDNN，其拥有不同的帧偏移与kernal size。

Selective kernel (SK)：
组成结构为GAP-FNN-FNNs-Softmax
GAP为global average pooling，收集channel-wise的信息

statistics-and-selection (SS)：
将上述的GAP换成high-order statistics pooling（HOSP）。

首先将每个branch的feature相加


B代表branch数，ht代表第i个branch的t帧的Feature，C代表channel数

接下来计算每个channel的平均值、标准差、偏移以及峰态信息

第一层FNN将channel-wise information转换为Vector。

第二层FNN用来计算attention，

aci代表第i个branch的第c个通道，ht代表最后的feature vector。

实验