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 ...
动态时间规整DTW 概述 动态时间规整是一个计算时间序列之间距离的算法,是为了解决语音识别领域中语速不同的情况下如何计算距离相似度的问题。 相对于用经典的欧式距离来计算相似度而言,DTW在数据点个数不对齐的情况下微调时间从而能够计算距离。 DTW之所以能够计算数据点个数不同时间序列之间的距离,是因为DTW方法中时间序列的点可以一对多。 计算过程 用动态规划算法计算DTW距离的过程如下所示,计算不同 ...
2017-12-16 21:11 0 1361 推荐指数:
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 ...
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 ...
注意!这个博客里给出的文件是 在matlab2012版本里使用的,而我学习时使用的时matlab2018b,因此发现了很多新版本不兼容的问题,但我没有给出修改后能直接在新版本中用的代码。 另外,ma ...
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 ...
语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com 原文:http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有《语音信号处理》这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点。呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了。顺便也总结总结,好 ...
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 ...
时间序列相似性度量方法 时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping)。总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) 。锁步度量 ...