Chain TDNN/LSTM的拼帧索引、延时
TDNN模型示例
TDNN拼帧：
层：(0,3)
层：(-9,0)
层：(0,3)
层：(-6,0)
层：(0,3)
层：(-3,0)
层：(0,3)
层：(-3,0)
输出依赖
帧，各层需要的帧的时间索引如下：
层：1,4
层：-9,-6,1,4
层：-9,-6,1,4,7
层：-15,-12,-9,-6,-3,1,4,7
层：-15,-12,-9,-6,-3,1,4,7,10
层：-18,-15,-12,-9,-6,-3,1,4,7,10
层：-18,-15,-12,-9,-6,-3,1,4,7,10,13
层：-21,-18,-15,-12,-9,-6,-3,1,4,7,10,13
帧，各层需要的帧的时间索引如下：
层：2,5
...
层：-20,-17,-14,-11,-8,-5,-2,2,5,8,11,14
帧，各层需要的帧的时间索引如下：
层：3,6
...
层：-19,-16,-13,-10,-7,-4,-1,3,6,9,11,15
帧，各层需要的帧的时间索引如下：
层：4,7
...
层：-18,-15,-12,-9,-6,-3,1,4,7,10,13,16
TDNN的拼帧索引
第一层不需要受到此限制
层：(0,3)
层：(-9,0)
层：(0,3)
层：(-6,0)
层：(0,3)
层：(-3,0)
层：(0,3)
层：(-3,0)
层：(-2,-1,0,1,2)
LSTM的延时
与TDNN类似，单向LSTM依赖于历史信息，双向LSTM（BLSTM）依赖于历史信息与未来信息
信息包括
记忆（Cell）与输出（Recurrent）
默认情况下，对于长度为T帧的语句，在t时刻：
LSTM依赖于
t时刻上一层的输出
BLSTM依赖于
t时刻上一层的输出
那么，在t-1时刻：
LSTM依赖于
t-1时刻上一层的输出
BLSTM依赖于
t-1时刻上一层的输出
依此类推：
LSTM将依赖于所有的历史信息
BLSTM将依赖于所有的信息（历史信息+未来信息）
也就是说，所有帧（T帧）都需要进行LSTM计算
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