在MATLAB中,可以使用feature函数来提取这些特征。 DTW匹配: 在这一步中,我们使用DTW算法来比较输入的语音特征序列和预先训练的模板。MATLAB的dtw函数可用于计算两个时间序列之间的DTW距离。 模板匹配: 通过比较输入语音的特征序列与每个模板的距离,我们可以找出最接近的模板作为识别结果。下面是一个简化的MATLAB代码示例,...
DTW算法的实现需要编写一个函数，如Dtw.m，以处理序列匹配问题。该函数接受两个矩阵作为输入参数，分别代表测试模板和参考模板，矩阵的大小分别为n×m。首先，函数会创建两个n×m的矩阵，分别为累积距离矩阵D和帧匹配距离矩阵d。接着，通过循环计算帧匹配距离矩阵d，该过程基于序列间的点对距离平方和。...
用户点击“使用DTW”或“使用HMM”按钮选择一个音频文件进行识别。 程序根据选择的识别方法(DTW或HMM)对选定的音频文件进行识别,并在界面上显示识别结果。 👉👉👉 源码获取 关注【测试开发自动化】公众号,回复 “数字音” 获取。👈👈👈 训练模型函数 function [dtwModel, hmmModel] = trainModels(folder...
%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) 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...
动态时间规整DTW是一个典型的优化问题,它用满足一定条件的的时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系,求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。 假设我们有两个时间序列Q和C,他们的长度分别是n和m:(实际语音匹配运用中,一个序列为参考模板,一个序列为测试模板,序列中的每个点的值为语音序列...
DTW是一种基于距离的时间序列相似性度量方法,它通过在时间序列中找到最佳对应点的方式,将两个时间序列进行规整(即拉伸或压缩),从而计算它们之间的距离。MATLAB提供了dtw函数,可以方便地计算两个时间序列之间的DTW距离。 2.基于相似性矩阵的聚类 在时间序列聚类中,可以先计算相似性矩阵,然后使用聚类算法对其进行聚类。常...
动态时间规整DTW是一个典型的优化问题,它用满足一定条件的的时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系,求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。 假设我们有两个时间序列Q和C,他们的长度分别是n和m:(实际语音匹配运用中,一个序列为参考模板,一个序列为测试模板,序列中的每个点的值为语音序列...
1 DTW原理 动态时间规整DTW是一个典型的优化问题,它用满足一定条件的的时间规整函数W(n)描述测试模板和参考模板的时间对应关系,求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。 假设我们有两个时间序列Q和C,他们的长度分别是n和m:(实际语音匹配运用中,一个序列为参考模板,一个序列为测试模板,序列中的每个点的值...
由于即使同一个人不同时间发出同一个声音,也不可能具有相同的长度,因此就需要用到动态时间归正(DTW)算法。把时间归正和距离测度计算结合起来的一种非线性归正技术。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...
DTW算法是一种用于计算两条时间序列之间相似度的动态规划算法。在MATLAB中,可以使用“dtw”函数来实现曲线之间的动态时间规整。该函数可以计算两条曲线之间的匹配路径和相似度得分。 3. 形状上下文(Shape Context)算法 形状上下文算法是一种用于描述曲线形状的特征向量。在MATLAB中,可以使用“pdist2”函数来计算两条曲线...