DTW算法最早用于语音识别问题,如:语言学习跟读软件中,检测发音是否标准,后来也在传感器动作识别、生物信息比对等方面有所应用。 2 计算过程 DTW的计算过程主要分为构建累积距离矩阵和寻找最短路径两部分,类似于动态规划的过程。现在假设x序列为{3,4,5},y序列为{1,4,2,6},相似度计算采用欧式距离,即d=abs(a-b...
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，其核心思想是通过弹性地拉伸或压缩时间序列来找到两个序列之间的最佳匹配。不同于传统的欧几里得距离或曼哈顿距离，DTW允许非线性的时间对齐，使得即便是在时间轴上有所偏移的序列也能够被有效地比较和匹配。二、DTW算法的基本步骤包括：构建距离矩阵：...
Dynamic Time Warping(DTW),动态时间规整算法诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法。DTW应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中。 一、DTW算法原...
Early Abandoning of DTW原理如下: 前K个采用DTW,K+1之后采用LB算法 (3)本篇论文根据上述的方法提出UCR Suite:方法提高运算效率: Early AbandoningZ-Normalization原理如下: 透过标准化和LB加速DTW的搜索时间 Reordering Early Abandoning原理如下: 随机选取的点向左向右找寻最短的距离,若是距离逐步扩大则提早放弃 ...
原理描述 DTW 是把时间规整和距离测度计算结合起来。测试语音参数共有I帧矢量,而参考模板共有J帧矢量,I和J不等,寻找一个时间规整函数j=w(i),它将测试矢量的时间轴i非线性地映射到模板的时间轴j上,并使该函数w(i)满足: 第i帧测试矢量T(i)和第j帧模板矢量R(j)之间的距离测度D。
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...
DTW 算法的原理主要基于两个假设:一是时间序列中的每个点都与另一个时间序列中的某个点相对应;二是时间序列中的每个点都以某种方式与另一个时间序列中的点相连。在这两个假设的基础上,DTW 算法通过计算两个时间序列之间的最小距离来寻找它们之间的相似点。 三、DTW 算法的计算方法 DTW 算法的计算方法分为三个...
1. 动态时间规整模型原理 动态时间归整模型(Dynamic Time Warping, DTW)可以用于计算两个时间序列的相似程度。它适用于语音识别中的孤立词识别、姿势识别等场景。 例如,我们通常需要用唤醒词来启动智能音响,小米的小爱音响的唤醒词为“小爱同学”。但是不同的人对“小爱同学”这四个字的发音、语速等都是不同的,即便...
本视频介绍了DTW(Dynamic Time Warping,动态时间规整)算法的基本原理、python实现过程,以及几个典型应用。代码及讲义下载: https://gitee.com/yuhong-ldu/python-ai/tree/master/DTW, 视频播放量 31655、弹幕量 82、点赞数 681、投硬币枚数 544、收藏人数 1316、转发