转自:http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2013/05/09/3069036.html Dynamic Time Warping(DTW)是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个 ...
Dynamic Time Warping DTW 是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 . DTW方法原理 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把 A 这个音拖得很长,或者把 i 发的很短。另外,不同时间序列可能仅仅存 ...
2013-05-09 15:06 7 26072 推荐指数:
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在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,比较显著的例子是在语音识别领域表现为语速不同,不同人的语速不同,同一个人说同一句话的语速也会不同,那如何计算时间序列下的相似度呢?这时候会发现欧式距离有点失效了,因为长度不一致了,这时候就出现了DTW算法,它相当于 ...
动态时间规整DTW 在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离,但是对于一些特殊情况,欧氏距离存在着其很明显的缺陷,比如说时间序列,举个比较简单的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用欧氏距离,也就 ...
http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2013/05/09/3069036.html Dynamic Time Warping(DTW)是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 1. DTW ...
本文地址为:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者联系方式为kemaswill@163.com,转载请注明出处。 DTW是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 1. DTW方法原理 ...
Warping,即动态时间归整。DTW算法基于DP动态规划思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,常用于语 ...
作者:桂。 时间:2017-05-31 16:17:29 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6924911.html 前言 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是孤立词识别的早期技术,梳理一下,主要包括 ...
记录备用 Install Example >>> import numpy as np >>> from scip ...