本期介绍的DTW就是解决这类问题的常用算法。 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...
但如果匹配时,在序列上容许时间上的伸缩变形,则如下图的对应结果,匹配效果会大大增强,动态时间规整模型提供的就是允许数据在时间轴上伸缩变形的匹配方式。 由下图可以看到,动态时间规整算法在进行两个序列匹配时,序列中的点不再是一一对应关系, 而是有一对一、一对多和多对一的不同映射。这种时间上的扭曲通过使得...
这个也和我们前面讲的意义,直接算距离就行了;就算语音和语音的文本标签之间的距离就行了,这个距离的算法就不能用上述讲解的欧式距离等来计算了,我们就需要提前训练一个深度神经网络的分类器,这个分类器输入的是特征,输出的是音素的概率;这时的dist不再是一个具体的数值了,而是概率值;利用概率值来作为距离;那么这样...
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：...
DDTW 导数动态时间规整算法 作者:郑培 Derivative Dynamic Time Warping(DDTW) 是对 Dynamic Time Warping (DTW) 的一种改进。缓解了经典DTW算法所产生的“奇点”(Singularities)问题,本文将从以下几个方面介绍DDTW算法。 1、算法背景 时间序列是几乎每一个科学学科中普遍存在的数据形式。时间序列的常见处理任务是将一...
时间规整的方法里,对应的点为: A(1)A(2)-B(1) A(3)A(4)-B(2) A(5)-B(3)B(4) A(6)-B(5)B(6) 这些点构成了从左上角到右下角的另一条路径,路径上的元素和为0。 因此,DTW算法的步骤为: 计算两个序列各个点之间的距离矩阵。
动态时间规整（DTW）算法是处理序列长度不等的比较问题的常用方法。通过构建两个序列元素的对应关系，评估其相似性。例如，当比较两个语音序列时，序列可能因发音差异而长度不同，DTW算法通过延伸或压缩序列，使比较成为可能。在语音识别、传感器动作识别、生物信息比对等领域有广泛应用。DTW算法的计算过程包括...
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
Dynamic Time Warping 动态时间规整算法 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方法原理 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,在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内...
%%DTW算法的MATLAB实现 %DTW(Dynamic Time Warping):动态时间规整算法 %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识别两段语音是否能表示同一个单词。 %函数名:dtw %输入:t(向量,理论路径);r(向量,实际路径) %输出:z(两个数据的相似度) ...