Dynamic Time Warping(DTW)是一種衡量兩個時間序列之間的相似度的方法,主要應用在語音識別領域來識別兩段語音是否表示同一個單詞。 1. DTW方法原理 在時間序列中,需要比較相似性的兩段時間序列的長度可能並不相等,在語音識別領域表現為不同人的語速不同。而且同一個單詞 ...
轉自:http: www.cnblogs.com luxiaoxun archive .html Dynamic Time Warping DTW 是一種衡量兩個時間序列之間的相似度的方法,主要應用在語音識別領域來識別兩段語音是否表示同一個單詞。 . DTW方法原理 在時間序列中,需要比較相似性的兩段時間序列的長度可能並不相等,在語音識別領域表現為不同人的語速不同。而且同一個單詞內的不同音素的發音 ...
2014-03-17 08:52 0 3120 推薦指數:
Dynamic Time Warping(DTW)是一種衡量兩個時間序列之間的相似度的方法,主要應用在語音識別領域來識別兩段語音是否表示同一個單詞。 1. DTW方法原理 在時間序列中,需要比較相似性的兩段時間序列的長度可能並不相等,在語音識別領域表現為不同人的語速不同。而且同一個單詞 ...
在時間序列中,需要比較相似性的兩段時間序列的長度可能並不相等,比較顯著的例子是在語音識別領域表現為語速不同,不同人的語速不同,同一個人說同一句話的語速也會不同,那如何計算時間序列下的相似度呢?這時候會發現歐式距離有點失效了,因為長度不一致了,這時候就出現了DTW算法,它相當於 ...
動態時間規整DTW 在日常的生活中我們最經常使用的距離毫無疑問應該是歐式距離,但是對於一些特殊情況,歐氏距離存在着其很明顯的缺陷,比如說時間序列,舉個比較簡單的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用歐氏距離,也就 ...
http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2013/05/09/3069036.html Dynamic Time Warping(DTW)是一種衡量兩個時間序列之間的相似度的方法,主要應用在語音識別領域來識別兩段語音是否表示同一個單詞。 1. DTW ...
本文地址為:http://www.cnblogs.com/kemaswill/,作者聯系方式為kemaswill@163.com,轉載請注明出處。 DTW是一種衡量兩個時間序列之間的相似度的方法,主要應用在語音識別領域來識別兩段語音是否表示同一個單詞。 1. DTW方法原理 ...
Warping,即動態時間歸整。DTW算法基於DP動態規划思想,解決了發音長短不一的模板匹配問題,常用於語 ...
作者:桂。 時間:2017-05-31 16:17:29 鏈接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6924911.html 前言 動態時間規整(Dynamic Time Warping,DTW)是孤立詞識別的早期技術,梳理一下,主要包括 ...
記錄備用 Install Example >>> import numpy as np >>> from scip ...