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,欧氏距离存在着其很明显的缺陷,比如说时间序列,举个比较简单的例子,序列A:1,1,1,10,2,3,序列B:1,1,1,2,10,3,如果用欧氏距离,也就是distance[i][j]=(b[j]-a[i])*(b[j]-a[i])来计算的话,总的距离和应该是128,应该说这个距离是非常大的,而实际上这个序列的图像是十分相似的,这种情况下就有人开始考虑寻找新的时间序列距离的计算方法,然后提出了

转自:http://www.cnblogs.com/luxiaoxun/archive/2013/05/09/3069036.html 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,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”

本系列介绍几种序列对齐方法,包括Dynamic time warping (DTW),Smith–Waterman algorithm,Cross-recurrence plot Dynamic time warping (DTW) is a well-known technique to find an optimal alignment between two given (time-dependent) sequences under certain restrictions. ——Mei

动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping ) 原文:https://blog.csdn.net/raym0ndkwan/article/details/45614813 算法笔记-DTW动态时间规整 简介 简单的例子 定义 讨论 约束条件 步模式 标准化 点与点的距离函数 具体应用场景 分类 点到点匹配 算法笔记-DTW动态时间规整动态时间规整/规划(Dynamic Time Warping, DTW)是一个比较老的算法,大概在1970年左右被提出来,最早用于处理语音方面识别

C#中dynamic类型作为泛型参数传递过去后,反射出来的对象类型是object,我用老外的这篇博文中的代码跑起来,得出的结果是:Flying using a Object map (a map),将Fly<T>(T map)方法的代码改为如下代码,即可获取dynamic对象的原始类型: Type t = typeof(T); if (t == typeof(object)) { t = map.GetType(); } Console.WriteLine("Flying using

OA|开放获取期刊|掠夺性期刊|DOI|ORCID|图书馆服务|零次文献| 信息检索 信息素质是什么? 信息素质是指一个人的信息需求.信息意识.信息知识.信息道德.信息能力方面的基本素质. Some questions: OA是什么? OA:open access获取不用花费 在信息化时代,随着数据.学者和评价指标变多,如何找到该研究领域下最新进展文章? 可以利用本组文章引用去向得到该科学领域最新研究进展 学习的四个方面: 意识---能力---道德----终身学习 意识: 科研信息的种类很多,研

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

此部分是计算机视觉部分,主要侧重在底层特征提取,视频分析,跟踪,目标检测和识别方面等方面.对于自己不太熟悉的领域比如摄像机标定和立体视觉,仅仅列出上google上引用次数比较多的文献.有一些刚刚出版的文章,个人非常喜欢,也列出来了. 18. Image Stitching图像拼接,另一个相关的词是Panoramic.在Computer Vision: Algorithms and Applications一书中,有专门一章是讨论这个问题.这里的两面文章一篇是综述,一篇是这方面很经典的文章.[20

论文地址 Abstract Open-text semantic parsers are designed to interpret any statement in natural language by inferring a corresponding meaning representation (MR – a formal representation of its sense). 开放文本语义分析器被设计为通过推断相应的意义表示(MR -其意义的正式表示)来解释自然语言中的任何语句.

想要容易理解核心的特征计算的话建议先去看看我之前的听歌识曲的文章,传送门:http://www.cnblogs.com/chuxiuhong/p/6063602.html 本文主要是实现了一个简单的命令词识别程序,算法核心一是提取音频特征,二是用DTW算法进行匹配.当然,这样的代码肯定不能用于商业化,大家做出来玩玩娱乐一下还是不错的. 转载请保留本文链接,谢谢. 设计思路 就算是个小东西,我们也要先明确思路再做.音频识别,困难不小,其中提取特征的难度在我听歌识曲那篇文章里能看得出来.而语音识别难

Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakura提出),它出现的目的也比较单纯,是一种衡量两个长度不同的时间序列的相似度的方法.应用也比较广,主要是在模板匹配中,比如说用在孤立词语音识别(识别两段语音是否表示同一个单词),手势识别,数据挖掘和信息检索等中. 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,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

作者:桂. 时间:2017-05-06  11:20:47 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6816308.html 前言 本文主要记录librosa工具包的使用,librosa在音频.乐音信号的分析中经常用到,是python的一个工具包,这里主要记录它的相关内容以及安装步骤,用的是python3.5以及win8.1环境. 一.MIR简介 音乐信息检索(Music information retrieval,MIR)主要翻译自wikipedia. M

作者简介: 吴天龙  香侬科技researcher 公众号(suanfarensheng) 导言 图(graph)是一个非常常用的数据结构,现实世界中很多很多任务可以描述为图问题,比如社交网络,蛋白体结构,交通路网数据,以及很火的知识图谱等,甚至规则网格结构数据(如图像,视频等)也是图数据的一种特殊形式,因此图是一个很值得研究的领域. 针对graph的研究可以分为三类: 1.经典的graph算法,如生成树算法,最短路径算法,复杂一点的二分图匹配,费用流问题等等: 2.概率图模型,将条件概率表达为

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(Euclidean distance)和动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping).总体被分为两类: 锁步度量(lock-step measures) 和弹性度量(elastic measures) .锁步度量是时间序列进行 "一对一"的比 较; 弹性度量允许时间序列进行 "一对多"的比较. 欧氏距离属于锁步度量. 在时间序列中,我们通常需要比较两端音频的差异.而两段音频的长度大部

谈谈UI架构设计的演化 经典MVC 在1979年,经典MVC模式被提出. 在当时,人们一直试图将纯粹描述思维中的对象与跟计算机环境打交道的代码隔离开来,而Trygve Reenskaug在跟一些人的讨论中,逐渐剥离出一系列的概念,最初是Thing.Model.View.Editor.后来经过讨论定为Model.View和Controller.作者自言“最难搞的就是给这些架构组件起名字”. 因为当时的软件环境跟现在有很大不同,所以经典MVC中的概念很难被现在的工程师理解.比如经典MVC中说:“vi

作者:我爱机器学习原文链接:SIGKDD历年Best Papers SIGKDD(Data Mining)(1997-2016) 年份 标题 一作 一作单位 2016 FRAUDAR: Bounding Graph Fraud in the Face of Camouflage Bryan Hooi Carnegie Mellon University 2015 Efficient Algorithms for Public-Private Social Networks Flavio Chie

原文发布于我的微信公众号: GeekArtT. 从CFA到如今的Data Science/Deep Learning的学习已经有一年的时间了.期间经历了自我的兴趣.擅长事务的探索和试验,有放弃了的项目,有新开辟的路线,有有始无终的遗憾,也有还在继续的坚持.期间有数不清的弯路.失落,有无法一一道明的挫败和孤独,也有每日重复单调训练而积累起来的自信与欣喜.和朋友聊天让我意识到,将我目前所摸索到的一些材料和路径分享出来,使其他想要进入这个领域的人或者仅仅是兴趣爱好者能够少走一些弯路,大概是有些意义的.

https://en.wikipedia.org/wiki/Information_retrieval 信息检索 (一种信息技术) 信息检索(Information Retrieval)是指信息按一定的方式组织起来, 并根据信息用户的需要找出有关的信息的过程和技术.狭义的信息检索就是信息检索过程的后半部分,即从信息集合中找出所需要的信息的过程,也就是我们常说的 信息查寻(Information Search 或Information Seek).一般情况下,信息检索指的就是广义的信息检索. 信息

                          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

数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合,兴许将陆续分析一下内容: 主要有KDD.SIGMOD.VLDB.ICML.SIGIR KDD (Data Mining) 2013 Simple and Deterministic Matrix Sketching Edo Liberty, Yahoo! Research 2012 Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping T