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...
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...
DTW:Dynamic Time 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,常用于语音识别(孤立词识别)。 HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,通过反复急速那才能得到模型参数;而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。因此DTW算法得到了广泛使用。 2、算法原理(理论原理) 无论在训...
这两种假设其实都不符合实际语音的发音情况,我们需要一种更加符合实际情况的非线性时间规整技术,也就是DTW算法。三种匹配模式的对比: B-DTW思路 首先还是介绍下DTW的思想:假设现在有一个标准的参考模板R,是一个M维的向量,即R={R(1),R(2),……,R(m),……,R(M)},每个分量可以是一个数或者是一个更小的...
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：...
1. DTW的定义与本质 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“...
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。
DTW 算法的计算方法分为三个步骤: 1.构建代价矩阵:代价矩阵是一个二维数组,表示两个时间序列中每个点之间的距离。矩阵中的元素由以下公式计算得到:D(i, j) = sqrt((t(i,:) - r(j,:))^2),其中 t(i,:) 表示时间序列 X 的第 i 行,r(j,:) 表示时间序列 Y 的第 j 行。 2.寻找最短路径:在...
DTW算法的基本思想是将两个时间序列的每个元素进行一一对应,并找到使得序列之间的距离最小的对应关系。在这个过程中,可以对时间序列进行拉伸或压缩,以适应不同速度的变化。 为了更好地理解DTW算法,我们可以通过一个简单的例子来说明。假设我们有两个时间序列A和B,分别表示两个人的步态模式。我们希望比较这两个人的步...
该算法的主要应用领域包括语音识别、手写体识别等。 DTW 算法的基本原理是通过对两个时间序列进行延伸和缩短,计算它们之间的相似度。在算法过程中,首先需要选择匹配模式,常见的匹配模式有 B-DTW、C-DTW 和 E-DTW。然后,通过动态规划求解最优路径,计算两个时间序列之间的相似度。 DTW 算法的优点在于,它能够处理不...