动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是按照距离最近原则,构建两个长度不同的序列元素的对应关系,评估两个序列的相似性。在构建两个序列元素对应关系时,需要对序列进行延伸或压缩。以下图为例,两条黑色实线代表两个语音序列,虚线代表两个序列元素的对应关系,可以看出存在某一元素与多个元素存在对应关系,如果换成一...
动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)的学术性和数学性解释 1. DTW的定义与本质 动态时间规整(DTW)是一种用于测量两组时序信号或时间序列之间相似性的算法,允许通过非线性时间轴的拉伸和压缩来匹配序列,从而度量它们之间的相似度。与欧几里得距离等直接度量方法不同,DTW 能够处理时序信号中的非线性时间变化,即它...
动态时间规整(DTW,Dynamic time warping,动态时间归整/规整/弯曲)是一种衡量两个序列之间最佳排列的算法。线性序列数据如时间序列、音频、视频都可以用这种方法进行分析。DTW通过局部拉伸和压缩,找出两个数字序列数据的最佳匹配,同时也可以计算这些序列之间的距离。 DTW是干什么的? 动态时间规整算法,故名思议,就是把两...
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是按照距离最近原则,构建两个长度不同的序列元素的对应关系,评估两个序列的相似性。在构建两个序列元素对应关系时,需要对序列进行延伸或压缩。以下图为例,两条黑色实线代表两个语音序列,虚线代表两个序列元素的对应关系,可以看出存在某一元素与多个元素存在对应关系,如果换成一...
而动态时间规整（Dynamic Time Warping, DTW）算法是一种经典且强大的技术，用于测量两个时间序列之间的相似度，尤其是当这些序列可能存在时间上的偏移或速率变化时。本文将深入探讨DTW算法的原理、应用及其在机器学习中的改进方向。一、DTW算法原理 动态时间规整算法最初在语音识别领域被提出和使用，其核心思想是通过...
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是孤立词识别的早期技术,梳理一下,主要包括: 1)孤立词识别操作步骤; 2)DTW原理; 内容基本就是两个博文的整合,最后一并给出链接。 一、孤立词识别操作步骤 基本原理: 基本操作是预加重、分帧,端点检测技术又叫有话帧检测(Voice activity detection,VAD)技术。特征提取参考...
Dynamic Time Warping(DTW)是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法,主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 1. DTW方法原理 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人...
DTW ( Dynamic Time Warping ),即「动态时间扭曲」或是「动态时间规整」。这是一套根基于「动态规划」(Dynamic Programming,简称DP)的方法,可以有效地将搜寻比对的时间大幅降低。 DTW 的目标就是要找出两个向量之间的最短距离。一般而言,对于两个 n 维空间中的向量 x 和 y,它们之间的距离可以定义为两点之间的...
动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)是一种用于比较两个序列(如时间序列数据)的算法,它允许在保持序列整体形状的同时,对序列进行伸缩和变形。DTW的主要目的是找到两个序列之间的最优非线性映射,使得它们的距离(通常使用某种距离度量,如欧氏距离或曼哈顿距离)最小。 DTW的计算公式通常涉及到一个累积距离矩阵和一个...