总是把这三个弄混...
今天算是明白这三个不是一个概念...
标黑的是每个特征的特性。
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BN特征是属于深度特征，这一点无可非议。不过deep feature应该除了bottle neck之外还可以包括d-vector等等，这个概念在Google的2014年ICASSP《DEEP NEURAL NETWORKS FOR SMALL FOOTPRINT TEXT-DEPENDENT SPEAKER VERIFICATION》上有提到。
这些深度特征也都可以适用在语音识别、说话人识别。这样认为BN等同deep feature也算是可以的。而DNN训练确实是pre-training加一个fine-tune，而这个过程可以视为DBN的过程，当在最后一层隐含层后再加一层softmax输出，就会成为DBN-DNN。这个过程在Hinton 的论文里有详细的分析《Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition》。而BN通常都是在倒数第二层提取。
bottleneck应该最早源于1994年的《CONNECTIONIST SPEECH RECOGNITION A Hybrid Approach》，里面首先提出到BN层应该要同时比inputoutput结点数都要少的概念，而把多种特征拼接起来Tandem的概念可以在2000的ICASSP《TANDEM CONNECTIONIST FEATURE EXTRACTION FOR CONVENTIONAL HMM SYSTEMS》里找到。