在MATLAB中,DTW算法可以通过编写自定义函数来实现,MATLAB也提供了内置函数dtw用于计算DTW距离。 DTW算法的基本原理 DTW算法的主要思想是通过动态规划找到两个时间序列之间的最佳匹配路径,使得两个序列在时间轴上的对齐误差最小。具体来说,DTW算法分为两步: 计算帧匹配距离矩阵:对于两个时间序列XXX和YYY,分别包含mmm和...
%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...
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匹配算法。
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算法下面我们将通过...
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.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,人耳对不同频率的声波有不同的听觉敏感度。从200Hz到5000...
DTW算法是为了解决欧式距离等方法不能解决的序列长度不等的问题，计算两个时间长度不同的序列的相似程度...
DTW的主要思想是通过局部最优化的方式,使两个时间序列在时间轴上对齐,以最小化它们的差异。在语音识别中,DTW被用来比较输入的语音特征序列和预先训练的语音模板,以识别出相应的单词或短语。以下是一个简化的基于MATLAB的孤立字语音识别流程,该流程使用了DTW算法: 语音信号预处理: 在进行特征提取之前,需要先对原始的...
DTW算法是一种非线性规整技术，用于时间序列数据的距离测量，特别适用于解决不同长度序列的匹配问题。该算法通过寻找一个映射函数im=Ф(in)，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，以实现两矢量间距离的最小化。DTW算法的核心在于计算两矢量间的累积距离，寻找最优匹配路径，这确保了...
基于DTW距离测度的Kmeans时间序列聚类算法 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…