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1，请问哪位知道DTW算法是什么请哪位知道的帮忙解释下谢谢

klkg;k看来；可；可；可

请问哪位知道DTW算法是什么请哪位知道的帮忙解释下谢谢

2，dtw算法在语音识别系统的应用

DTW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。DTW在语音识别系统中，是一个需要用户事先训练的系统。从操作方面上，首先需要训练，对需要控制的命令录制对应的语音；使用时只要说出与训练时同样的语音命令，即可出现识别结果，实现声控。DTW在语音识别系统中充当数据匹配比对模块。语音识别系统首先采集用户的语音，经过端点检测，找出用户的有效语音而把其他非语音段给删除；然后经过MFCC特征提取，得到用户声音的特征，最后进入DTW，进行欧式距离的比对，距离最小对应的模板，即为识别结果。希望以上信息对你有所帮助。

dtw算法在语音识别系统的应用

3，dtw算法是什么谁能帮我解释下谢谢

DTW－Dynamic Time Warping，动态时间规整技术 我只能查到这么多，具体也不是很清楚，不过你可以根据这个自己上网搜搜看，看能不能找到你想要的

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4，时间序列分析DTW算法详解

DTW（dynamic time warping）是时间序列分析中一个很早（1994年，论文的年纪比我都大）也很经典的算法了。它其实借用的是经典算法的“动态规划”的思想。一般来说，时间序列数据如果要做分类，那么大体可以将实验步骤分为：数据预处理（去噪或数据增强），数据表征，选取分类器（机器学习算法还需要选取合适的距离计算方法）。虽然DTW算法也给出了路径，但我实在想不出如何利用path，因此我更倾向于将DTW算法归为距离计算方法。 第一部分Introduction不再介绍。直接介绍第二部分：Dynamic Time Warping 作者首先提到，dtw算法成功应用在了语音识别领域——研究者将现实中一个单词的发音（其实就是一条时间序列）与模板库中单词的发音去一个个匹配。怎么衡量匹配程度的大小呢？

5，matlab匹配问题 dtw算法

我看了一下你的链接和程序.这是你没定义dtwOptSet,当然dtw和dtwOptSet都是作者自定义的函数，不在matlab的标准库里，这个图也是明显用了3个subplot画的如果你想运行这个，请去作者推荐的http://mirlab.org/jang/books/dcpr/introMatlabProgram.asp?title=1-2%20Example%20Programs%20(%A6p%A6%F3%A8%FA%B1o%B5下载example就可以了.

6，matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程

语音识别原理语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。DTW算法原理DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in) ，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。

7，MATLAB中语音评价特征地F比函数

语音识别原理语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。DTW算法原理DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in) ，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。

8，时间序列分类算法

欧式距离不能很好地针对时间序列的波动模式进行分类，研发更适合时间序列分类的距离度量就成为关键，这其中最经典的时间序列距离度量就是Dynamic Time Warping （DTW）。 DTW的原理如下： 比如说，给定一个样本序列X和比对序列Y,Z： X：3，5，6，7，7，1 Y：3，6，6，7，8，1，1 Z：2，5，7，7，7，7，2 请问是X和Y更相似还是X和Z更相似？ DTW首先会根据序列点之间的距离(欧氏距离)，获得一个序列距离矩阵 MM，其中行对应X序列，列对应Y序列，矩阵元素为对应行列中X序列和Y序列点到点的欧氏距离： DTW通过对时间序列波动模式的分析可得到更好的时间序列分类结果。研究表明，在时间序列分类问题上，DTW距离度量配合简单的最小距离分类法（nearest neighbor）就可以取得较传统欧式距离算法（如SVM、经典多层神经网络、决策树、Adaboost）压倒性的优势。 DTW更进一步衍生出多种不同的变种，例如由Keogh和 Pazzani 提出的基于序列一阶导数的改进便取得了良好的效果；其中一种简单的方法叫Complexity Invariant distance (CID)，其利用一阶导数信息对DTW距离做计算，在某些问题上具有突出效果。 除了DTW，还有其他考量时间序列的波动模式算法。例如Ye 和Keogh提出的Shapelet方法：考察序列中具有代表意义的子序列来作为Shapelet特征而进行分类。Lin等人提出了基于字典的方法，将序列根据特定的字典转化为词序列，从而进行分类。Deng提出了基于区间的方法，从区间中提取波动的特征。 除了上述方法外，聚合算法（将多种不同算法聚合在一起）的研究也有了长足的进步。最近提出的COTE算法几乎将上述所有不同分类算法聚合在一起，得到了优异的分类效果。 这一类的方法都是一些通过某种度量关系来提取相关特征的方法，如词袋法，通过找到该时间序列中是否有符合已有词袋中的特征（序列的样子），将一个序列用词来表示，再对词进行分类。而其他的基于特征的方法都是利用了类似的方法，如提取统计量，基于规则等，再通过分类模型进行分类。 1、MLP、FCN、ResNet MLP的输入是一个向量（数组），通过全连接的形式对整体数组的每一个元素逐层赋予权重，并求得最后的分类，这种方法是一种比较粗暴的学习方法，直接学习所有元素直接的线性或非线性相关关系，但是并没有去深度挖掘数组中更好的表现特征，分类效果不佳。 FCN是将MLP中的全链接层用卷积层进行替代，Resnet也是，但是其中的卷积层都用一维卷积核进行了替代。 来自于Time Series Classifification from Scratch with Deep Neural Networks: A Strong Baseline.可以看到深度学习的方法效果基本上与传统方法相接近，甚至有所超过，其中整体表现最好的是FCN。 LSTM_FCN的方法比较简单，是将输入分别输入到两个分支中，LSTM和FCN，并在最后将两个输出分支进行concat进行softmax获得分类结果。在这篇论文中，作者说这种方法取得了比FCN更好的效果。 在其他的一些比赛方案中，也有resnet+LSTM+FC的组合形式，通过Resnet的一维卷积先提取相关特征，然后通过LSTM学习一维特征向量的相关关系，再进行分类，可能针对于不同的问题还是要试试才知道哪个的效果更加好。 BiGRU-CNN与以上方法相比实际上并没有做什么大的改进，就是将LSTM分支替换成双向的GRU分支。

9，matlab中的特定人语音识别算法DTW算法的应用例程

语音识别原理语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。DTW算法原理DTW是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=Ф(in) ，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：D就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于DTW不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。DTW算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。
t和r是当你引用这个dist函数的时候，传的参数

10，dtw算法在语音识别系统的应用

DTW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。DTW在语音识别系统中，是一个需要用户事先训练的系统。从操作方面上，首先需要训练，对需要控制的命令录制对应的语音；使用时只要说出与训练时同样的语音命令，即可出现识别结果，实现声控。DTW在语音识别系统中充当数据匹配比对模块。语音识别系统首先采集用户的语音，经过端点检测，找出用户的有效语音而把其他非语音段给删除；然后经过MFCC特征提取，得到用户声音的特征，最后进入DTW，进行欧式距离的比对，距离最小对应的模板，即为识别结果。希望以上信息对你有所帮助。
语音识别原理语音识别系统的本质就是一种模式识别系统，它也包括特征提取、模式匹配、参考模式库等基本单元。由于语音信号是一种典型的非平稳信号，加之呼吸气流、外部噪音、电流干扰等使得语音信号不能直接用于提取特征，而要进行前期的预处理。预处理过程包括预滤波、采样和量化、分帧、加窗、预加重、端点检测等。经过预处理的语音数据就可以进行特征参数提取。在训练阶段，将特征参数进行一定的处理之后，为每个词条得到一个模型，保存为模板库。在识别阶段，语音信号经过相同的通道得到语音参数，生成测试模板，与参考模板进行匹配，将匹配分数最高的参考模板作为识别结果。后续的处理过程还可能包括更高层次的词法、句法和文法处理等，从而最终将输入的语音信号转变成文本或命令。dtw算法原理dtw是把时间规整和距离测度计算结合起来的一种非线性规整技术，它寻找一个规整函数im=ф(in) ，将测试矢量的时间轴n非线性地映射到参考模板的时间轴m上，并使该函数满足：d就是处于最优时间规整情况下两矢量的距离。由于dtw不断地计算两矢量的距离以寻找最优的匹配路径，所以得到的是两矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数，这就保证了它们之间存在的最大声学相似性。dtw算法的实质就是运用动态规划的思想，利用局部最佳化的处理来自动寻找一条路径，沿着这条路径，两个特征矢量之间的累积失真量最小，从而避免由于时长不同而可能引入的误差。

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