DTW 第2页

《数字语音处理》- 实验4. 基于MATLAB与VQ的特定人孤立词语音识别研究（附代码）

的特定人孤立词语音识别研究实验4基于VQ的特定人孤立词语音识别研究目录实验4基于VQ的特定人孤立词语音识别研究1.实验目的及要求2.实验原理2.1特定人孤立词语音识别系统分析2.2语音识别算法———高效的DTW

SunAqua·2022-12-19 15:29

基于DTW的孤立词语音识别系统（文档+MATLAB+GUI）

基于DTW的孤立词语音识别系统（文档+MATLAB+GUI）引言.....................................................................

灵声讯·2022-12-19 15:57

利用matlab实现小规模孤立词识别（学习记录）

文章目录前言一、录制个人的训练语音及测试语音二、识别语音1.提取特征参数mfcc2.使用动态时间规整（DTW）算法计算语音模板之间的距离总结前言语音识别是人机接口设计的一项重要内容，其研究目标是利用数字语音信号处理技术实现计算机对人类语音中词汇内容的理解

askjdaskd·2022-12-19 15:53

DTW

一、问题在python中执DTW算法，但是太慢，想到了用c++写该算法，再用python执行先贴一张效果图，可以看出，同样一份dtw代码，python和C++有10倍多的差距。

Wuli啊坡·2022-12-17 15:33

项目实训第二周第二次记录

下面就利用DTW欧氏距离的1-NN算法。利用该算法，对于测试集中的每一个时间序列，每一遍搜索必须遍历训练集中的所有点，从而

大坡山小霸王·2022-12-10 10:07

【积】fast-DTW及其代码详解

fast-DTW在解说中适合一个单特征的时间序列，在附录中修改了距离函数从而适合多个特征的时间序列。且距离函数用的是L1距离。如果是其他距离函数，修改即可。

panbaoran913·2022-12-09 17:22

动态时间规整算法: 从DTW到FastDTW

目录动态时间规整算法:从DTW到FastDTW总结：简介[^1]DTW[^1]FastDTW：使用多级粗化的方法[^1]结果动态时间规整算法:从DTW到FastDTW总结：FastDTW作者对DTW的改进点很巧妙

KPer_Yang·2022-12-06 01:46

论文学习——多元时间序列相似性度量方法

对多元时间序列进行多维分段拟合；选取各分段上序列点的均值作为特征；以特征序列作为输入，利用DTW实现相似性度量。2引言时间序列是一种与时间相关的高维数据，广泛存在

谜底是你_·2022-12-01 09:29

skearn DBSCAN聚类自定义距离函数DTW

例如在语音识别中，常使用DTW距离（DynamicTimeWarping，动态时间归整），如下图，实线和虚线分别是同一个词“pen”的两个语音波形（在y轴上拉开了，以便观察）。

weixin_34110749·2022-11-30 19:49

DTW算法——Matlab实现

概述DTW（Dynamictimewarping）算法是可以度量两个独立时间序列的相似度的一种方法。曾被广泛应用在单词音频的匹配上。该方法主要用来解决在两段序列的时长不同的情况下，进行相似度的判断。

cause-effect·2022-11-29 21:16

Spatial-Temporal Fusion Graph Neural Networks 阅读笔记

参考资料：论文笔记：https://zhuanlan.zhihu.com/p/342483943DTW算法：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9140207Spatial-TemporalFusionGraphNeuralNetworks

wwj灬·2022-11-27 14:31

基于时域表示的序列数据分类方法（一）——基于距离度量的序列数据分类方法

基于距离度量的序列数据分类方法基于传统机器学习的序列数据分类算法主要分为两个步骤，第一步是特征提取第二步是利用分类器在特征空间中划分决策边界，判别序列数据的类别文章目录基于时域表示的序列数据分类方法（一）——基于距离度量的序列数据分类方法前言KNN分类器一、欧氏距离二、DTW

何拙手·2022-11-23 21:41

基于动态时间规整算法(DTW)的语音识别技术研究-含Matlab代码

⭕⭕⏩一、引言⏩二、动态时间规整算法基本原理⏩三、语音识别实例分析⏩四、参考文献⏩五、Matlab代码获取⏩一、引言在语音识别技术的发展过程中，动态时间规整算法（DynamicTimeWarping，DTW

matlab科研中心·2022-11-19 06:48

机器学习中有哪些距离度量方式

点击标题下「AI搞事情」可快速关注本文涉及到的距离度量方法：欧氏距离曼哈顿距离闵氏距离切比雪夫距离标准化欧氏距离马氏距离汉明距离编辑距离DTW距离杰卡德相似系数余弦距离皮尔逊相关系数斯皮尔曼相关系数肯德尔相关性系数布雷柯蒂斯距离卡方检验交叉熵相对熵

fahaihappy·2022-11-17 11:25

时间序列数据处理2——时间序列聚类算法

目录1.时间序列(TimeSeries,TS)聚类概述2.TS聚类应用2.1数据简化2.2相似性/距离度量2.3聚类方法2.4评估聚类结果的标准3.TS特征提取4.相似性度量——DTW（动态时间规整）5

冰火舞动·2022-10-04 07:27

DTW（Dynamic Time Wraping）学习笔记

资料来源及图片来源：1.不知道哪里的…Chapter4DynamicTimeWraping2.WordImageMatchingUsingDynamicTimeWraping,TonyM,RathandR.Manmatha一些感想：学完才发现就是个思想很朴素的dp算法…还以为会特别高深，当然要继续优化的话可能确实会挺困难？这篇才是和最小编辑距离和LCS都差不多的思想把…理解起来不困难。第二个论文让

一寸灰18·2022-10-02 07:08

论文学习——一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法

文章目录1摘要2引言2.1类似的工作SAX2.2本文成果3相关知识3.1极值点EP成为关键点KP的条件3.2DTW距离3.3基于Normal矩阵的谱平分法4本文算法4.1关键点提取4.2基于DTW的符号化聚类算法

仙女不扎马尾.·2022-10-02 07:37

数据增强方法（时间序列）

1.DBA（DTWBarycentricAveraging）：基于加权形式的DTW中心平均技术，通过改变权重，可以从给定的一组时间序列创建无穷多个新的时间序列。

sxjjxc·2022-10-02 07:00

语音识别基础算法——动态时间规整算法

前言#动态时间规整算法，DynamicTimeWraping，缩写为DTW，是语音识别领域的一个基础算法。算法的提出#DTW的提出是为了解决或尽量解决在语音识别当中的孤立词识别不正确的问题。

DSPSTACK.COM 算法社区·2022-10-02 07:28

DTW 笔记： Dynamic Time Warping 动态时间规整（&DTW的python实现）

0总述DTW可以计算两个时间序列的相似度，尤其适用于不同长度、不同节奏的时间序列（比如不同的人读同一个词的音频序列）DTW将自动扭曲（warping）时间序列（即在时间轴上进行局部的缩放），使得两个序列的形态尽可能的一致

UQI-LIUWJ·2022-10-02 07:54

【国庆特辑文章】时间序列~动态时间规整(Dynamic Time Wraping)

DTW算法就是将某些数据点的时间Wrap到另一个时间序列的某些数

热爱科技的刘同学·2022-10-02 07:05

动态时间规整算法（DTW）通俗易懂

动态时间规整算法（DynamicTimeWarping）来源：-假定一个孤立词识别系统，利用模板匹配法进行识别。训练阶段，用户将词汇表种每一个词都念一遍，将其特征矢量的时间序列作为模板（template）存入模板库；识别阶段，将输入语音的特征矢量时间序列与模板库中的每个模板进行相似度比较，将相似度最高的最为识别输出。-实际上，这样做识别率很低，因为语音信号随机性太强了，同一个人在不同时刻讲同一句话

BarbaraChow·2022-09-15 22:03

轨迹（形状）相似性判断与度量方法

目录0.综述一、基于点方法EDR，LCSS，DTW二、基于形状的方法：Frechet，Hausdorff2.2HausdorffDistance(豪斯多夫距离)三、基于分段的方法：OneWayDistance

xiaozheng123121·2022-07-29 07:22

对比GMM-HMM、DNN-HMM、DNN-CTC 三个模型的优缺点

在理论上，LP技术得到进一步发展，动态时间归正技术（DTW）基本成熟，特别是提出了矢量量化（VQ）和隐马尔可夫模型（HMM）理论。在实践上，实现了基于线性预测倒谱和DTW技术的特定人孤立语音识别系统。

玛卡-巴卡的衣柜·2022-06-13 07:39

基于DTW和HMM算法的语音识别系统对比研究-毕业小结

为了解决这一问题，我们引入动态时间归整算法（DynamicTimeWarping，DTW）。在摘要：论文在语音信号分析的理论基础上，研究了基

编程大乐趣·2022-06-13 07:50

轨迹相似性度量方法总结

轨迹相似性度量方法总结基于点的度量基于形状的度量基于分段基于特定任务基于点的度量1.欧氏距离优点：线性计算时间缺点：轨迹长度要相同2.DTW是对时间序列距离测量的改进优点：考虑到时间差；比欧式距离效果好缺点

luky_yu·2022-05-25 03:07

使用动态时间规整 (DTW) 解决时间序列相似性度量及河流上下游污染浓度相似性识别分析

时间序列相似性度量方法时间序列相似性度量常用方法为欧氏距离ED(Euclideandistance)和动态时间规整DTW(DynamicTimeWarping)。

鸣梦·2022-02-21 13:00

【SLP·Python】基于 DTW GMM HMM 三种方法实现的语音分类识别系统

前言Github项目地址：https://github.com/Sherry-XLL/Digital-Recognition-DTW_HMM_GMM在孤立词语音识别(IsolatedWordSpeechRecognition

Sherry-XLL·2021-08-28 17:16

dtw debug：dtaidistance C library is not available 总结（python）

最近在用dtw，发现：dtw.distance就不会报错dtw.distance_matrix_fast就会报错：ThecompileddtaidistanceClibraryisnotavailable.Seethedocumentationforalternativeinstallationoptions

凭轩听雨199407·2021-07-27 14:30

大年初二回娘家

财金大数据丨大年初二回娘家-https://mp.weixin.qq.com/s/sBKc-Y924E3Lw-dtW6DCYQ?

财金科技·2021-06-21 07:44

DTW（动态时间归整）算法与DTW，fastDTW的python算例

文章目录DTW算法思路DTW算例fastDTW算例参考资料DTW算法思路论文地址：https://irit.fr/~Julien.Pinquier/Docs/TP_MABS/res/dtw-sakoe-chiba78

呆萌的代Ma·2021-05-05 09:50

NO.5-数据预处理，方差分析，逐步回归等

数据预处理w=read.csv("pharynx.csv")#把当前工作目录中的口咽癌数据pharynx.csv读入R，并赋值给ww=w[,-c(1,11)]#去掉第1列CASE和第11列ENTRY.DTw

小乐墩·2021-05-03 13:30

DTW

目录面临的问题DTW算法简介DTW要去解决的问题DTW存在的问题总结面临的问题当数据在时间线上不对齐的时候，使用传统的匹配方法，是无法使用传统的全局匹配度量法的。

Yung968·2021-04-14 04:13

【语音识别】基于matlab VQ特定人孤立词语音识别【含Matlab源码 536期】

典型的有：动态时间规整DTW，矢量量化VQ等。DTW利用动态规划的思想，但也有不

紫极神光·2021-03-16 13:13

音频特征理解

w_manhong/article/details/78977833https://blog.csdn.net/w_manhong/article/details/79497688语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW

DringZhang·2020-09-16 09:01

语音信号处理之DTW

details/9140207http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/23/2413363.htmlDynamicTimeWarping（DTW

冬瓜子·2020-09-15 06:45

时间序列分类总结（time-series classification）

时间序列分类总结（time-seriesclassification）一、传统方法（需要手工设计）1、DTW（dynamictimewarping）&KNN2、基于特征的方法二、深度学习1、MLP、FCN

藏晖·2020-09-13 02:30

【ML算法】DWT时序匹配

www.cnphp6.com/archives/60574论文介绍：https://cs.fit.edu/~pkc/papers/tdm04.pdf前言动态时间规整（DynamicTimeWarping，DTW

流水荷花·2020-09-13 00:45

Dell Technologies World上的“爆款”来了

首届DTW（DellTechnologiesWorld）在拉斯维加斯举行，与新产品本身的闪光点相比，更让人感到震撼的是，大会汇聚了戴尔科技旗下所有品牌，重装上阵。

中国云报·2020-09-10 11:39

关于AI，迈克尔·戴尔打了一个比方

迈克尔·戴尔在首届DTW（DellTechnologiesWorld）上打了这样一个比方。人工智能需正确引导如果失去人工智能（AI），人类将会怎样？

中国云报·2020-09-10 09:41

语音识别技术简述（概念->原理）

语音识别技术简述（概念->原理）目录语音识别技术简述（概念->原理）语音识别概念语音识别原理语音识别技术简介1.动态时间规整（DTW）2.支持向量机（SVM）3.矢量量化（VQ）4.隐马尔科夫模型（HMM

灵声讯·2020-08-26 23:12

特定人识别中的DTW算法简单介绍

DTW（DynamicTimeWarping）是动态时间规整算法，在语音识别系统中通常用于特定人识别，特定人识别即A用户使用这个语音识别系统，B用户使用就会出现语音识别出错或无法识别的现象。

ialwaysgo·2020-08-24 19:51

动态时间归整/规整/弯曲(Dynamic time warping,DTW)

http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b700c4c0102e1gz.html动态时间规整DTW在日常的生活中我们最经常使用的距离毫无疑问应该是欧式距离，但是对于一些特殊情况，

Hencoff·2020-08-23 23:13

tslearn使用轮廓系数（silhouette_score）评估KShape聚类效果

前言tslearn和sklearn一样，是一款优秀的机器学习框架，tslearn更偏向于处理时间序列问题，如其聚类模块就包含了DTW（DynamicTimeWarping）等算法及变种，也提供了轮廓系数对聚类效果评估

虚拟WORLD-er·2020-08-16 23:58

【时间序列聚类】KMedoids聚类+DTW算法

前言KMedoids的聚类有时比KMeans的聚类效果要好。手上正好有一批时序数据，今天用KMedoids试下聚类效果安装KMedoids可以使用sklearn的拓展聚类模块scikit-learn-extra，模块需要保证Python(>=3.6)scikit-learn(>=0.22)安装scikit-learn-extraPyPi:pipinstallscikit-learn-extraCo

虚拟WORLD-er·2020-08-16 23:26

【机器学习】【DTW】

转自：https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9140207一、概述在大部分的学科中，时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说，一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性。在时间序列中，我们通常需要比较两端音频的差异。而这两段音频的长度大部分是不相等的。在语音处理领域上表现为不同人的语速不同。即时同一个人不同一时刻发同一个音，也不可能具

forwiat·2020-08-14 05:10

基于直方图及动态时间规整（DTW）的运动物体（透视变形）位移估计

基于直方图及动态时间规整（DTW）的运动物体（透视变形）位移估计前言（一）获取两张图片的直方图投影（二）动态时间规整（DynamicTimeWraping）（三）效果展示（四）总结前言对于两张图片，需要求出它们之间的运动距离

顧辰·2020-08-13 22:15

C. 人工智能 --- 聚类算法

C.聚类算法概要距离：包括曼哈顿距离、欧拉距离等等相似系数：主要有夹角余弦和相关系数核函数：核函数的功能就是把数据从低维空间投影（project）到高维空间去DTW层次化聚类算法：该主要有两种路径：agglomerative

micklongen·2020-08-13 16:00

Matlab MFCC音乐特征匹配与DTW算法识别（含GUI设计）

目录前言音乐特征库的建立批量导入音乐文件mfcc_m、mfcc、v_melcepst分析比较音乐识别测试音频剪切*录音输入音频信号特征匹配GUI设计特征库音乐输入特征库建立录音识别总结前言最近学校的大作业，以为还要编写实现MFCC系数的提取程序（包括分帧、加窗、帧移、DCT等操作），结果上csdn一查有现成的函数直接出结果。本文不会详细讲原理，也不讨论识别正确率（因为自己也没测试对比过），就只是贴

丶葉SiR·2020-08-11 14:24

打造Web IDE代码托管平台

//pan.baidu.com/s/1WYmfPngNziTrkN6jGlrd8w提取码：0drw）文件传输软件"FileZilla"（下载地址：https://pan.baidu.com/s/1W1DtW8akrzazerR8p4bI8Q

极客大视界·2020-08-08 10:07

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