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…

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…

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…

1.缩小搜索范围 2.降低内存消耗…

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…

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”…

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…