function z = dtw(t,r) n = size(t,2);%n为向量t的长度 m = size(r,2);%m为向量r的长度 %构造矩阵d为帧匹配距离矩阵 d = zeros(n,m);%先构造一个空的矩阵,长和宽分别为n和m for a = 1:n for b = 1:m d(a,b) = (t(a)-r(b)).^2; %构造了一个矩阵,关于每一帧之间的匹配...
DTW(Dynamic Time Warping)算法在MATLAB中的实现可以分为以下几个步骤: 理解DTW算法的基本原理和步骤: DTW算法主要用于比较两个长度可能不同的时间序列的相似度。 算法通过构建一个代价矩阵(通常是基于欧式距离),然后找到从矩阵左上角到右下角的最短路径,这个路径表示了两个序列之间的最佳对齐方式。 在MATLAB中创建...
DTW 本质上是一个简单的动态规划算法,是用来计算两个维数不同的向量之间的相似度的问题,即计算向量 M1 和 M2 的最短距离。是一种非常常用的语音匹配算法。 对两个不同维数的语音向量 m1 和 m2进行匹配(m1 和 m2 的每一维也是一个向量,是语音每一帧的特征值,这里利用的是 MFCC 特征)。设两个向量的长度为...
DTW算法的基本思想是寻找一个最优的时间规整路径,使得两个时间序列在时间轴上尽可能对齐,同时保留它们的相似性。具体来说,DTW算法将输入语音序列和参考语音序列分别表示为两个向量序列,然后通过计算两个向量序列之间的距离,找到一个最优的时间规整路径,使得两个向量序列的距离最小。三、Matlab实现DTW算法下面我们将...
DTW是语音识别中出现较早,较为经典的一种算法。与HMM算法相比而言,DTW算法具有计算量小,识别效率高的特点。模式匹配的过程其实就是根据一定的规则,计算输入矢量特征与库存模式之间的相似度,判断出输入语音的语意信息。本文中,失真测度采用下式所示的欧式距离:...
基于mfcc和DTW语音信息特征提取算法matlab仿真 1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下: 2.算法涉及理论知识概要 在语音识别(Speech Recognition)和话者识别(Speaker Recognition)方面,最常用到的语音特征就是梅尔倒谱系数(Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients,简称MFCC)。根据人耳听觉机理的研究发现,人耳对不同...
基于动态时间规整(DTW)的kmeans序列聚类算法,将DTW算法求得的距离取代欧式距离衡量不同长度的阵列或时间序列之间的相似性或距离,实现时间序列的聚类。算法为Matlab编写,注释清晰,逻辑详细,可以方便地替换数据。 初始聚类误差为2.361143e+03. 第1轮聚类误差为1.888321e+03. ...
在MATLAB中,我们可以使用pitch函数来提取音高信息。这个函数会返回每帧信号的音高值。最后,我们需要使用一种算法来比较不同歌曲的音高轨迹,以进行歌曲识别。动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是一种常用的算法,它能够处理不同长度和速度的音高轨迹之间的比较。在MATLAB中,我们可以使用dtw函数来实现DTW算法。以下是...
需要请联系我Q:1027506536Matlab手势识别基于DTW、Frechet、Hausdorff算法(完整代码,GUI界面)#用三种算法DTW算法、Frechet算法、Hausdorff算法对手势进行识别!#本代码原创,绝对可靠,需要请联系我,我基本都在,能秒回!, 视频播放量 301、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币