根据动态规划算法,自底向上很容易能够找到最终的规整路径(wraping path) 2.DTW的算法改进(进阶) 如果已知一个时间序列T=t_1,t_2,..,t_m,它的一个子序列为T_{i,k}=t_i,t_{i+1},..,t_{i+k-1},1<=i<=m-k+1,我们指定T_{i,k}为C,现在我们有一个queryQ,现在我们要在时间序列T中找到一...
1.1 实例解析：ABCDEF与1234以ABCDEF与1234为例，通过动态规划计算出最短路径，通过一系列的匹配步骤，如g(1,1)=4，通过比较横移、竖移和斜向移动的代价，我们确定了最小路径长度为9。这个过程展示了DTW在实际问题中的应用和计算效率。2. DTW算法的改进与进阶面对复杂查询和子序列匹配时，常规DTW...
语音识别中DTW改进算法的研究 摘要:动态时间规整DTW是语音识别中的一种经典算法。对此算法提出了一种改进的端点检测算法,特征提取采用了Mel频率倒谱系数MFCC,并采用计算量相对较小的改进的动态时间规整算法实现语音参数模板匹配,能够实现孤立词、特定人、小词汇量的语音识别,并用Matlab进行了算法仿真。试验结果表明,改进后...
通过逐点向前寻找就可以求得整条路劲,这套DP算法便是DTW算法。 1. 总结:DTW算法可以直接按照描述来实现,即分配两个NxM的矩阵,分别为积累距离矩阵D和帧匹配距离矩阵d,其中帧匹配距离矩阵d(i,j)的值为测试模板的第i帧与参考模板的第j帧间的距离。D(N,M)即为最佳匹配路径所对应的匹配距离。 2.3 DTW算法流程 ...
2.3求DTW 平均距离D ：(1-7)3对DTW 算法改进的实现过程本文对上述DTW 算法进行了改进，减小了计算量和相应的内存需求，使之更适合实时识别的需要。具体说明如下：在识别前需根据实时语音和模板的长度进行初始化工作：设参考模板特征矢量序列为A={a 1，a 2，…，a I }，输入语音特征矢量序列为B={b 1，b ...
相对于用经典的欧式距离来计算相似度而言,DTW在数据点个数不对齐的情况下微调时间从而能够计算距离。 DTW之所以能够计算数据点个数不同时间序列之间的距离,是因为DTW方法中时间序列的点可以一对多。 2 计算过程 用动态规划算法计算DTW距离的过程如下所示,计算不同长度时间序列T和R之间的距离(假设T、R长度分别为m、n...
一种提高DTW算法运算效率的改进算法
DTW算法的研究和改进 摘要:对语音识别中的DTW算法进行了研究, 接受的范围内,有效地减少了识别的时间. 关键词:动态规划(DP);动态时间归正(DTw); 中图分类号:TP311文献标志码:A 0引言 朱曼昊张忠能 提出了一种改进算法,并用实验数据进行了验证.此算法在识别度下降可 ...
提高DTW运算效率的改进算法 尚福华,孙达辰,吕海霞 (大庆石油学院计算机与信息技术学院,黑龙江大庆163318) 摘要:为了提高现有的动态时间弯曲算法的运算效率,在现有的动态时间弯曲算法的基础上,针对长度分别为N和M、且长 度较长的时间序列数据,提出了一种改进算法。该算法以少量的存储空间为代价,在一定程度上提高了运算效...
可见DTW算法的计算效率主要与以下2点有关:①时间序列的点迹数量N值;②D的搜索空间的大小。所以本文通过从这2个方面对DTW算法进行了改进(如图4所示)。 针对船舶时间序列点迹N较大的问题,采用最小粒度压缩方法(如图5所示)将网格中的点迹压缩成一点,从而将N点的航迹压缩成M点(N≫M)的航迹,从而实现对DTW算法的...