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中找到一个Q的相似序列;如果直接运用DTW去寻找最佳匹配的序列,那么所有的可能匹配...
搜索到(n,m)时,只保留一条最佳路径。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...
1. DTW算法原理与计算过程当面对不等长时间序列的相似度计算，如果仅依赖欧氏距离，就像试图将不规则形状的拼图强行对齐，可能会丢失关键信息。DTW巧妙地通过动态规划，寻找两个序列间的“规整路径”，如图所示，虚线连接着相似点，这条路径的总权重即为序列间的相似度。2. 基于动态规划的DTW算法假设我们有...
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 ...
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,改进后的算法能够有效地提高系统对语...
动态时间规整DTW 1 概述 动态时间规整是一个计算时间序列之间距离的算法,是为了解决语音识别领域中语速不同的情况下如何计算距离相似度的问题。 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...
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
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 朱旻昊张忠能 摘要:对语音识别中的DTW算法进行了研究,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 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);语音识别 中图分类号:TP311文献标志码:A ...
基于DTW的特征匹配用改进的动态时问归正方法将模板特征序列和语音特征序列进行匹配的基础上,比较两者之间的失真,得出识别判决的依据.实验表明,改进后的算法在孤立词语音识别中获得了良好性能.关键词:动态规划(DP);动态时间归正(DTW);模板匹配中图分类号:TN912.3 文献标识码:AAResearchonImprovingtheAlgorithmforDTW...