参考: https://www.cnblogs.com/Daringoo/p/4095508.html

DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题.相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算.所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用. 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点.对于参考模板{R(1),R(2),-,R(m),-,R(M)},R(m)为第m帧的语音特征矢量.对于测试模板{T(1),T(2),-,T(n),-,T(N)},T(n)为测试模板的第n帧的语音特征矢量.参考模板与测试模板一般采用类型的特

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s

                          dtw路径与线性变换路径对比 转自:http://baike.baidu.com/link?url=z4gFUEplOyqpgboea6My0mZPBh3_sZZpk6EfpzwuZ16uMlyPl7utZQi-XNkotLzLrGih9zUFNG4_tygNg8khiK 在孤立词语音识别中,最为简单有效的方法是采用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法,该算法基于动态规划(DP)的思想,解决了发音长短不一的模板匹

算法库:Matlab与C++混合编程 最近做光流算法预演过程中,下载的源码中涉及到了Matlab和C++的混合编程.在同事Matlab2014的环境下,程序到是一下就运行通过了.但在我这Matlab2010的环境下,就怎么也运行不通过.你说让我下载个Matlab2014安装吧,真不想.第一,安装包大.第二,安装占空间也大.第三,我的Matlab2010是绿色版的.习惯绿色版的盆友们,应该能理解我的感受吧.尤其是像这种大软件,放在U盘里,哪里都能办公,多爽. Matlab与C++混合编程包括:在M

PCA(主成分分析)算法,主要用于数据降维,保留了数据集中对方差贡献最大的若干个特征来达到简化数据集的目的. 实现数据降维的步骤: 1.将原始数据中的每一个样本用向量表示,把所有样本组合起来构成一个矩阵,通常需对样本矩阵进行处理,得到中性化样本矩阵 2.求样本矩阵的协方差矩阵 3.求协方差矩阵的特征值和特征向量 4.将求出的特征向量按照特征值的大小进行组合形成一个映射矩阵.并根据指定的PCA保留的特征个数取出映射矩阵的前n行或者前n列作为最终的映射矩阵. 5.用映射矩阵对数据进行映射,达到数据降

作者:桂. 时间:2017-05-31  16:17:29 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6924911.html 前言 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 detec

DTW为(Dynamic Time Warping,动态时间归准)的简称.应用很广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别,计算机视觉中的行为识别,信息检索等中.可能大家学过这些类似的课程都看到过这个算法,公式也有几个,但是很抽象,当时看懂了但不久就会忘记,因为没有具体的实例来加深印象. 这次主要是用语音识别课程老师上课的一个题目来理解DTW算法. 首先还是介绍下DTW的思想:假设现在有一个标准的参考模板R,是一个M维的向量,即R={R(1),R(2),……,R(m),……,R(M)},每

对时序对象进行分析,使用KMP算法可以分析速率不变的模式,参考时序分析:欧式空间轨迹模式识别.使用基于模板匹配的方法,对于速率发生变化的模式,需要用新的对速率要求松散的方法,DTW方法为一种广泛使用的方法. 此外,基于模板的方法也有MEI方法(Measured Equation of invariance).MHI方法(OpenCV使用了-Forward-Backward MHI (before and after the historical figure to the movement)即前

试题 算法训练 画图 问题描述 在一个定义了直角坐标系的纸上,画一个(x1,y1)到(x2,y2)的矩形指将横坐标范围从x1到x2,纵坐标范围从y1到y2之间的区域涂上颜色. 下图给出了一个画了两个矩形的例子.第一个矩形是(1,1) 到(4, 4),用绿色和紫色表示.第二个矩形是(2, 3)到(6, 5),用蓝色和紫色表示.图中,一共有15个单位的面积被涂上颜色,其中紫色部分被涂了两次,但在计算面积时只计算一次.在实际的涂色过程中,所有的矩形都涂成统一的颜色,图中显示不同颜色仅为说明方便. 给出

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,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.因为语音信号具有相当大的随机性,即使同一个人 在不同时刻发同一个音,也不可能具有完全的时间长度.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”发的很短.在这些复杂情况下,使用传统的欧几里得距离无法有效地求的两个时间序列之间的距离(或者相似

2015-12-17晚,复习,甚是无聊,阅<复杂网络算法与应用>一书,得知最小生成树问题(Minimum spanning tree)问题.记之. 何为树:连通且不含圈的图称为树. 图T=(V,E),|V|=n,|E|=m,下列关于树的说法等价: T是一个树. T无圈,且m=n-1. T连通,且m=n-1. T无圈,但每加一新边记得到唯一一个圈. T连通,但任舍去一边就不连通. T中任意两点,有唯一道路相连. 何为生成树:若图G=(V,E)的生成子图是一棵树,则称该树为图G的生成树,也称支撑树

1 蚁群算法原理 从1991由意大利学者 M. Dorigo,V. Maniezzo 和 A. Colorni 通过模拟蚁群觅食行为提出了一种基于群体的模拟进化算法--蚁群优化.极大关注,蚁群算法的特点: ① 其原理是一种正反馈机制或称增强型学习系统; 它通过[最优路径上蚂蚁数量的添加→信息素强度添加→后来蚂蚁选择概率增大→最优路径上蚂蚁数量更大添加]达到终于收敛于最优路径上L ② 它是一种通用型随机优化方法, 它吸收了蚂蚁的行为特(内在搜索机制) , 它是使用人工蚂蚁仿真(也称蚂蚁系统) 来求

  1 Mallat算法 离散序列的Mallat算法分解公式如下: 其中,H(n).G(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 从Mallat算法的分解原理可知,分解后的序列就是原序列与滤波器序列的卷积再进行隔点抽取而来. 离散序列的Mallat算法重构公式如下: 其中,h(n).g(n)分别表示所选取的小波函数对应的低通和高通滤波器的抽头系数序列. 2 小波变换实现过程(C/C++) 2.1       小波变换结果序列长度 小波的Mallat算法分解后的序列长度由

LDA算法 对于两类问题的LDA(Matlab实现) function [ W] = FisherLDA(w1,w2) %W最大特征值对应的特征向量 %w1 第一类样本 %w2 第二类样本 %第一步:计算样本均值向量 m1=mean(w1);%第一类样本均值 m2=mean(w2);%第二类样本均值 m=mean([w1;w2]);%总样本均值 %第二步:计算类内离散度矩阵Sw n1=size(w1,1);%第一类样本数 n2=size(w2,1);%第二类样本数 %求第一类样本的散列矩阵s1

算法学习自:MATLAB与机器学习教学视频 1.粒子群优化算法概述 粒子群优化(PSO, particle swarm optimization)算法是计算智能领域,除了蚁群算法,鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法,该算法最早由Kennedy和Eberhart在1995年提出的,该算法源自对鸟类捕食问题的研究. • PSO算法首先在可行解空间中初始化一群粒子,每个粒子都代表极值优化问题的一个潜在最优解,用位置.速度和适应度值三项指标表示该粒子特征. • 粒子在解空间中运动,通过跟踪个体极值Pb

引言 差分进化算法是基于群体智能理论的优化算法,是通过群体内个体间的合作与竞争而产生的智能优化搜索算法,它保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码.基于差分的简单变异操作和"一对一"的竞争生存策略,降低了进化计算操作的复杂性. 差分进化算法的原理 差分进化算法是一种自组织最小化方法,利用种群中两个随机选择的不同向量来干扰现有向量,种群中的每一个向量都要进行干扰. 它通过把种群中的两个成员之间的加权差向量加到第三个成员上来产生新的参数向量,该操作成为"变异". 将变

其实一直以来也没有准备在园子里发这样的文章,相对来说,算法改进放在园子里还是会稍稍显得格格不入.但是最近邮箱收到的几封邮件让我觉得有必要通过我的博客把过去做过的东西分享出去更给更多需要的人.从论文刊登后,陆陆续续收到本科生.研究生还有博士生的来信和短信微信等,表示了对论文的兴趣以及寻求算法的效果和实现细节,所以,我也就通过邮件或者短信微信来回信,但是有时候也会忘记回复. 另外一个原因也是时间久了,我对于论文以及改进的算法的记忆也越来越模糊,或者那天无意间把代码遗失在哪个角落,真的很难想象我还会全

大家好,我是人见人爱,花见花开的小花.哈哈~~! 在统计和数据挖掘中,亲和传播(AP)是基于数据点之间"消息传递"概念的聚类算法.与诸如k-means或k-medoids的聚类算法不同,亲和传播不需要在运行算法之前确定或估计聚类的数量. 类似于k-medoids,亲和力传播算法发现"样本",输入集合的成员,输出聚类结果. 一 算法描述 2.1基本介绍 我们让(x1,-xn)作为一系列的数据点,然后用矩阵S代表各个数据点之间的相似度,一般相似度的判断有欧氏距离,马氏距

function Dijkstra(Graph, source): 2 3      create vertex set Q 4 5      for each vertex v in Graph:             // Initialization 6          dist[v] ← INFINITY                  // Unknown distance from source to v 7          prev[v] ← UNDEFINED      

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/bethansy/p/6953625.html LPA算法的思路: 首先每个节点有一个自己特有的标签,节点会选择自己邻居中出现次数最多的标签,如果每个标签出现次数一样多,那么就随机选择一个标签替换自己原始的标签,如此往复,直到每个节点标签不再发生变化,那么持有相同标签的节点就归为一个社区. 算法优点:思路简单,时间复杂度低,适合大型复杂网络. 算法缺点:众所周知,划分结果不稳定,随机性强是这个算法致命的缺点. 体现在:(1)更新顺序.