一个别人做的DTW相关研究的列表。

DTW研究精选
最新推荐文章于 2025-05-13 11:05:04 发布
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本文提供了一个关于动态时间规整（DTW）的研究列表链接，详细介绍了该领域的多个研究案例及成果。
研究生语音识别课程作业记录（一） 非特定人孤立词识别
sinat_34897952的博客
05-01 2363
研究生语音识别课程作业记录（一） 非特定人孤立词识别前言一. 任务要求二. 识别方法三. 语音数据库：四. 特征参数提取：五. 识别过程及分析：六. 小结 前言 研究生期间的语音识别课程作业记录，研一暑假的主要工作，也是自己正式入门语音识别的启程之路，虽然是采用传统方法进行语音识别的工程仿真，但对于一个新手菜鸟来说，这样的训练必不可少，借此机会记录一下，希望可以对刚入门语音识别的小白提供一点开拓的思路。 一. 任务要求 提供声音文件: 0－9的数字孤立词读音文件库，共28人录音样本，每人10次， 手工
【机器学习】机器学习中的各种相似性、距离度量
ZhangPY的专栏
11-07 5240
【机器学习】机器学习中的各种相似性、距离度量标签（空格分隔）： 【机器学习】声明：引用请注明出处http://blog.youkuaiyun.com/lg1259156776/说明：主要参考了博文《漫谈机器学习中的距离和相似性度量方法》。具体的计算方法可以参看我的上一篇博文《【Matlab开发】matlab中bar绘图设置与各种距离度量》。本文主要关注点在于各个距离、相似度之间的优缺点，及使用时候的注意事项。1
论文研究-基于跳变点能量的DTW匹配在线手写签名验证算法.pdf
07-22
提出一种以签名能量为特征的在线手写签名验证算法，侧重签名能量特征提取和匹配判决的研究。对签名波形进行小波分解，提取签名波形在跳变点处的能量，从中提取若干个能量值作为特征矢量；在基于动态时间规整的特征匹配用改进的动态时间规整方法将测试特征序列和模式特征序列进行匹配的基础上，计算最小匹配距离，得出匹配路径。 实验表明， 动态时间规整算法在签名验证识别中获得了良好性能，对于随机伪造签名，误拒率为0时，误纳率为6.86%。
【python量化】如何分析两段时间序列之间的相关性
敲代码的quant的博客
09-12 2万+
作者：Andrew Chung公众号：WealthQuant链接：https://www.zhihu.com/question/23525783/answer/956912446已获得作者...
从一个实例中学习DTW算法
flyingqd的专栏
06-05 1万+
基于动态时间规整算法(DTW)的相似度计算 Killer 发表于(2015-10-063) 本文标签：大数据 机器学习 算法 浏览量：193次 喜欢收藏     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配问题，是语音识
语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）
热门推荐
zouxy09的专栏
06-20 10万+
语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）zouxy09@qq.comhttp://blog.youkuaiyun.com/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
轨迹相似度度量
define_us的专栏
12-28 2万+
0.轨迹相似度问题有四种方法可以度量轨迹相似度： （1）LCSS,longest comon subsequence （2）Frechet distance （3）DTW,dynamic time warping （4）edit distance 轨迹TA，包含若干个（t，a）点。其中，a为位置点，t为时间戳。 1.Frechet distance有一个简单的理解。人牵着一条狗，人走在一
29、手势识别中HMM与DTW的性能评估及基于持久同调的人体步态识别
jj890的博客
05-13 37
本文探讨了手势识别中隐马尔可夫模型（HMM）和动态时间规整（DTW）算法的性能评估，以及基于持久同调的人体步态识别方法。通过实验对比，DTW在识别率和对训练样本的需求上表现更优，而基于持久同调的方法为人体步态识别提供了抗干扰的新思路。两种技术为模式识别领域的发展做出了贡献，并具有广阔的应用前景。
一个简单的Matlab代码，用于通过声音识别人。_A simple Matlab code to recognize p
最新发布
09-12
这一过程往往涉及到模式匹配技术，如动态时间规整（DTW）或者深度学习算法。这些算法能够将输入的语音信号与存储的声音模板进行有效匹配，从而识别出说话人的身份。 Matlab的深度学习工具箱提供了一系列的函数和...
特定人孤立词语音识别的研究毕业论文.doc
06-18
特定人孤立词语音识别的研究主要集中在理解和实现一个特定人的语音识别系统，该系统能够准确识别用户发出的预定义孤立词汇。孤立词语音识别是指系统对单个词汇做出响应，而不是连续的或包含多个词汇的语音信号。此类...
基于能量熵的手势认证端点检测技术研究
"本文主要探讨了在智能手机安全...这项研究为智能手机用户认证提供了一个创新的解决方案，它利用加速度传感器和能量熵端点检测，结合DTW算法，提高了认证的准确性和鲁棒性，为未来的移动设备安全提供了有价值的参考。
DTW的原理及matlab实现（转载+整理）
weixin_30314631的博客
11-13 1072
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...
动态时间规整（DTW） 转载
weixin_34032792的博客
02-20 1152
    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...
结尾匹配_DTW优化：使用DTW实现万亿级别序列匹配「文献阅读笔记」
weixin_35521169的博客
01-13 1100
DTW(Dynamic Time Warping) 是一种序列匹配和序列距离计算的经典算法。DTW的适用范围极其广泛， 语音识别，搜索引擎，基因组数据分析等都有DTW的身影。 自从1994年DTW算法最先被报道出来以来， 各种围绕DTW的性能和准确性优化层出不穷。 本文将对一个2012年发表的DTW性能优化算法进行解读，介绍DTW的性能优化过程。参考文献：Searching and Mining ...
语言识别之DTW算法及其源码
I AM BACK
04-16 5865
dtw算法详解及其源代码分享，免积分哦
距离比较函数
柴小胖博客
06-03 697
计算两个box之间的距离，返回flag 和重叠面积比 输入为两个盒子的坐标。 x，y，宽，高 def distanceBoxes(box1, box2): """ 计算两个box之间的距离 返回flag是否重叠和重叠面积比/距离 """ x1, y1, dx1, dy1 = box1 x2, y2, dx2, dy2 = box2 #分别求顶...
DTW算法（语音识别）
网络知识精读
01-25 4万+
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v
G.729编码域DTW说话人识别技术研究
"基于DTW的编码域说话人识别研究" 本文着重探讨了在VoIP（Voice over IP）环境下，利用动态时间规整（DTW，Dynamic Time Warping）算法进行编码域说话人识别的技术和优势。VoIP技术的普及使得通过网络传输语音成为...
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