一个别人做的DTW相关研究的列表。

最新推荐文章于 2021-01-13 03:46:49 发布
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分类专栏： Kenkyu
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Tangyongkang/article/details/5897011
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。

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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 2319
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
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 1
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。
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%。
DTW的原理及matlab实现（转载+整理）
weixin_30314631的博客
11-13 1049
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...
语言识别之DTW算法及其源码
I AM BACK
04-16 5838
dtw算法详解及其源代码分享，免积分哦
时间序列相似性度量-DTW
热门推荐
xsdxs的博客
01-25 3万+
1. 背景 最近项目中遇到求解时间序列相似性问题，这里序列也可以看成向量。在传统算法中，可以用余弦相似度和pearson相关系数来描述两个序列的相似度。但是时间序列比较特殊，可能存在两个问题： 两段时间序列长度不同。如何求相似度？ 一个序列是另一个序列平移之后得到的。如何求相似距离？ 第一个问题，导致了根本不能用余弦相似度和pearson相关系数来求解相似。第二个问题，导致了也不能基于欧式距离...
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 1045
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 ...
特定人孤立词语音识别的研究毕业论文.doc
最新发布
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。
Matlab中FrechetDistance方法实现---比较两条曲线的相似性，并绘制曲线
qq_34857390的博客
10-09 2万+
function [cm, cSq] = DiscreteFrechetDist(P,Q,dfcn) plot(P)%绘制曲线P plot(Q)%绘制曲线Q sP = size(P); sQ = size(Q); % check validity of inputs if sP(2)~=sQ(2) error('Curves P and Q must be of the sam...
时间序列相似度计算 DTW算法
winner3的专栏
10-30 6179
在论文Deep Multi-viewSpatial-Temporal Network for Taxi Demand Prediction所提出的模型框架的Semantic View模块中，利用Dynamic Time Warping(DTW) 方法来计算其节点node（或位置）的相似性。 现将其整理如下： 在相似度计算方法中，我们常用的方法有余弦相似度、欧式距离相似度等。对于不同长度的时间...
时序分析：DTW算法（基于模板）
alppkk4545的博客
12-17 1098
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（O...
DTW和DBA的比较以及解释
JiangLongShen的博客
03-18 3140
链接地址：https://www.cnblogs.com/zhxuxu/p/10492578.html DBA(DTW Barycenter Averaging)动态时间扭曲重心平均： 如下给出时间序列集合的传统的算术平均值与DBA之间的区别例子： ...
DTW算法采用欧氏距离得到相似度
Songerggggggg的博客
05-15 2275
import numpy as np def do(ts_a, ts_b): ts_c = ts_a - ts_b ts_c = ts_c[np.newaxis,:] osd = np.linalg.norm(ts_c, ord=None, axis=1, keepdims=True) return osd def cal_dtw_distance(ts_a, ts_b): """Returns the DTW similarity distance betw.
DTW(Dynamic Time Warping)算法
xmdxcsj的专栏
04-20 5364
变量定义1.warping function F=c(1),c(2)...c(k)...c(K)F=c(1),c(2)...c(k)...c(K) 其中c(k)=(i(k),j(k))c(k)=(i(k),j(k)) 表示两个语音特征序列A和B之间的映射关系。 2.time-normalized distance D(A,B)=MinF[∑Kk=1d(c(k))⋅w(k)∑Kk=1w(k)
距离比较函数
柴小胖博客
06-03 674
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...
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