动态时间规整和欧式距离的对比可视化

动态时间规整DTW(Dynamic Time Warping )

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

动态时间规整-DTW算法

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

动态时间规整（DTW）转载

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

语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com 原文:http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Ita

语音信号处理之动态时间规整（DTW）（转）

这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 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

动态时间规整DTW

动态时间规整DTW 1 概述动态时间规整是一个计算时间序列之间距离的算法,是为了解决语音识别领域中语速不同的情况下如何计算距离相似度的问题. 相对于用经典的欧式距离来计算相似度而言,DTW在数据点个数不对齐的情况下微调时间从而能够计算距离. DTW之所以能够计算数据点个数不同时间序列之间的距离,是因为DTW方法中时间序列的点可以一对多. 2 计算过程用动态规划算法计算DTW距离的过程如下所示,计算不同长度时间序列T和R之间的距离(假设T.R长度分别为m.n).图中每一个小方格中粗体值是两两点

【VS开发】【智能语音处理】语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakur

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(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

DTW动态时间规整算法

目录 1.基本介绍 2.算法原理(理论原理) 2.1 主要术语 2.2 算法由来和改进过程 2.3 DTW算法流程 3.算法DTW和算法HMM的比较 1.基本介绍 DTW:Dynamic Time Warping,即动态时间归整.DTW算法基于DP动态规划思想,解决了发音长短不一的模板匹配问题,常用于语音识别(孤立词识别). HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据,通过反复急速那才能得到模型参数:而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算.因此DTW算法得到了广泛使用. 2.算法原理(理论原理

Dynamic Time Warping 动态时间规整算法

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”

DTW动态时间规整

参考: https://blog.csdn.net/raym0ndkwan/article/details/45614813

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

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

[PCL]3 欧式距离分类EuclideanClusterExtraction

EuclideanClusterExtraction这个名字起的很奇怪,欧式距离聚类这个该如何理解?欧式距离只是一种距离测度的方法呀!有了一个Cluster在里面,我以为是某一种聚类算法,层次聚类?k-NN聚类?K-Means?还是模糊聚类?感觉很奇怪,看下代码吧. 找一个实例cluster_extraction.cpp的main入口函数. 找到computer函数,该方法中定义了一个pcl::EuclideanClusterExtraction<pcl::PointXYZ> ec;对象,接着

jsp界面动态时间显示

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剑指Offer——网易笔试之不要二——欧式距离的典型应用

剑指Offer--网易笔试之不要二--欧式距离的典型应用前言欧几里得度量(euclidean metric)(也称欧氏距离)是一个通常采用的距离定义,指在m维空间中两个点之间的真实距离,或者向量的自然长度(即该点到原点的距离).在二维和三维空间中的欧氏距离就是两点之间的实际距离. 二维空间的公式 0ρ = sqrt( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2 ) |x| = √( x2 + y2 ) 三维空间的公式 0ρ = √( (x1-x2)^2+(y1-y2)^2+(z1-z2)^2 )

机器学习进阶-疲劳检测(眨眼检测) 1.dist.eculidean(计算两个点的欧式距离) 2.dlib.get_frontal_face_detector(脸部位置检测器) 3.dlib.shape_predictor(脸部特征位置检测器) 4.Orderdict(构造有序的字典)

1.dist.eculidean(A, B) # 求出A和B点的欧式距离参数说明:A,B表示位置信息 2.dlib.get_frontal_face_detector()表示脸部位置检测器 3.dlib.shape_predictor(args['shape_predictor]) 表示脸部特征位置检测器参数说明:args['shape_predictor'] 表示位置信息 4.Orderdict([('mouth', (23, 30))]) # 构造有序的字典参数说明:'mouth'表示

巴特西