1 基本概念 动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是按照距离最近原则,构建两个长度不同的序列元素的对应关系,评估两个序列的相似性。在构建两个序列元素对应关系时,需要对序列进行延伸或压缩。以下图为例,两条黑色实线代表两个语音序列,虚线代表两个序列元素的对应关系,可以看出存在某一元素与多个元素存在对应关系,...
动态时间规整(DTW)是一种用于测量两组时序信号或时间序列之间相似性的算法,允许通过非线性时间轴的拉伸和压缩来匹配序列,从而度量它们之间的相似度。与欧几里得距离等直接度量方法不同,DTW 能够处理时序信号中的非线性时间变化,即它允许不同步或不对齐的序列进行相似性度量。 DTW 的本质是通过“动态规划”技术,在两条...
动态时间规整(Dynamic Time Wrapping)就是解决这个问题的关键!🎤在语音识别中,由于每个人说话速度不同,导致时间序列长度不一。DTW算法巧妙地将某些数据点的时间“Wrap”到另一个时间序列的某些数据点,从而辅助计算相似性。📏算法规则如下: 1️⃣ 两端对齐,确保起始和结束点匹配。 2️⃣ 一个点可以对应另一...
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: 1)孤立词识别操作步骤; 2)DTW原理; 内容基本就是两个博文的整合,最后一并给出链接。 一、孤立词识别操作步骤 基本原理: 基本操作是预加重、分帧,端点检测技术又叫有话帧检测(Voice activity detection,VAD)技术。特征提取参考...
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是按照距离最近原则,构建两个长度不同的序列元素的对应关系,评估两个序列的相似性。在构建两个序列元素对应关系时,需要对序列进行延伸或压缩。以下图为例,两条黑色实线代表两个语音序列,虚线代表两个序列元素的对应关系,可以看出存在某一元素与多个元素存在对应关系,如果换成一...
动态时间规整(DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩,找出两个数字序列数据的最佳匹配,同时也可以计算这些序列之间的距离。
动态时间规整DTW是一个典型的优化问题,它用满足一定条件的的时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系,求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。 假设我们有两个时间序列Q和C,他们的长度分别是n和m:(实际语音匹配运用中,一个序列为参考模板,一个序列为测试模板,序列中的每个点的值为语音序列...
而动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法是一种经典且强大的技术，用于测量两个时间序列之间的相似度，尤其是当这些序列可能存在时间上的偏移或速率变化时。本文将深入探讨DTW算法的原理、应用及其在机器学习中的改进方向。一、DTW算法原理 动态时间规整算法最初在语音识别领域被提出和使用，其核心思想是通过...
动态时间规整(DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩,找出两个数字序列数据的最佳匹配,同时也可以计算这些序列之间的距离。