一个关于DTW和HMM比较的文章

最新推荐文章于 2023-12-06 10:36:18 发布
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本文介绍了由辛辛那提大学的方春生所著的一篇论文，该论文的主题是从动态时间规整（DTW）过渡到隐马尔可夫模型（HMM）。这是一种在模式识别和信号处理中常用的方法。

 

A paper named "From DTW to HMM"

Author: Chunsheng Fang from University of Cincinnati

 

http://www.docstoc.com/docs/24134331/From-Dynamic-Time-Warping-%28DTW%29-to-Hidden-Markov-Model

 

基于DTW和HMM算法的语音识别系统对比研究-毕业小结
q6q6q的专栏
10-27 2015
论文导读：别算法　　（一）动态时间归整算法　　发音具有随机性，同一个人在不同时间，不同场合对同一摘自：7彩论文网写毕业论文经典的网站http://www.7ctime.com个字的发音长度都不是完全一样的。在语音识别的模版匹配中，这些长度不一的发音将降低系统的识别率。为了解决这一问题，我们引入动态时间归整算法（Dynamic Time Warping，DTW）。在摘要：论文在语音信号分析的理论基础...
Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM
yxn4065的博客
02-19 2483
前面的内容中我们完成了特征的提取,那么本章节我们主要进行理论部分的笔记。知道自己在干嘛才能更好效率的学习,简单对语音识别进行一个回顾,然后介绍一下语音识别常用的也是最简单的 DTW（动态时间弯折）算法。
HMM学习笔记_1(从一个实例中学习DTW算法)
weixin_34334744的博客
03-23 954
      　　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...
基于HMM和DTW算法的孤立词识别
06-03
用matlab语言写的关于语音识别技术中最为流行的匹配算法hmm,可以实现端点检测和基于DTW和HMM的孤立词识别和连续语音识别
比较两不同大小的序列相似程度——动态规整算法DTW
qq_41690590的博客
07-08 610
简单来说，给定两个离散的序列(实际上不一定要与时间有关)，DTW能够衡量这两个序列的相似程度，或者说两个序列的距离。同时DTW能够对两个序列的延展或者压缩能够有一定的适应性，举个例子，不同人对同一个词语的发音会有细微的差别，特别在时长上，有些人的发音会比标准的发音或长或短，DTW对这种序列的延展和压缩不敏感，所以给定标准语音库，DTW能够很好得识别单个字词，这也是为什么DTW一直被认为是语音处理方面的专门算法。
帮我写一篇关于DTW算法的综述
weixin_35751412的博客
02-13 331
动态时间规整(Dynamic Time Warping，DTW)算法是一种有效的时间序列对齐算法，它可以将两个不同长度的时间序列进行对齐和比较。它的原理是在两个时间序列之间找到一个最短路径，以使它们的相似性最大化。DTW算法首先在时间序列之间建立一个距离矩阵，该矩阵表明每一对点之间的距离，然后使用动态规划方法来找到最短路径，最短路径的长度表示时间序列之间的相似性或差异。DTW算法的优点在于它可以应...
基于HMM的手势识别
11-16
文章是使用HMM方法对手势进行识别，初学者可以参考学习一下。
基于MATLAB的孤立词语音识别算法研究——DTW、VQ与HMM
"本文主要探讨了语音识别技术，特别是在孤立词语音识别方面，涵盖了动态时间规整(DTW)、矢量量化(VQ)和隐马尔可夫模型(HMM)等算法。文章着重介绍了DTW算法在孤立词识别中的应用及其优势，并简述了VQ算法在组合其他...
基于HMM的语音识别技术在嵌入式系统中的应用
08-19
例如，Infineon公司的UniSpeech芯片就是一个专门为语音处理设计的SoC，包含了双核处理器（DSP和MCU），模拟处理单元（ADC和DAC）以及足够的内存，为嵌入式语音识别系统提供了理想的硬件支持。 在嵌入式语音识别系统...
基于DTW的语音识别应用系统研究与实现 (2002年)
06-15
综上所述，文章通过研究DTW算法及其端点检测的改进、抗噪性增强和算法效率的提升，实现了一个针对特定人孤立词、连接词的语音识别系统。研究者对DTW算法进行了深入分析并提出具体的改进措施，使得该算法能适用于特定...
基于HMM的姿势识别 matlab代码
05-16
基于HMM的姿势识别，data代码一应俱全。
dtaidistance笔记：dtw_ndim (高维时间序列之间的DTW)
qq_40206371的博客
12-06 1550
第一个维度是sequence的index，每一行是多个元素（表示这一时刻的record）
python多维分类_DTW(多维)原理与代码实现(Python)
weixin_30623181的博客
02-03 2598
1.概述​ 作为一种Metric distance, 动态时间调整算法(Dynamic Time Warping, DTW)能够测量两个不同长度的时序信号的相似程度.​ 在很多任务中,获取的数据是一种时序数据,而最常见的任务就是分析两个时间序列的相似性,例如语音的孤立词语音识别,时序动作分类,轨迹相似度分析等领域.2.DTW原理的一些细节(个人见解)一维变多维度(也可以使用DB...
Dynamic Time Warping 动态时间规整算法
u011661040的专栏
11-25 2500
Dynamic Time Warping 动态时间规整算法 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
动态时间规整（DTW） 转载
weixin_34032792的博客
02-20 1155
    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...
DTW和DBA的比较以及解释
JiangLongShen的博客
03-18 3220
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： ...
python动态时钟代码_Python中的多维/多维动态时间扭曲（DTW）库/代码
weixin_39608116的博客
11-24 481
感谢@lgautier，我更深入地研究了一下，发现在Python中使用rpy2实现了多变量DTW。只需将模板和查询作为2D矩阵（矩阵如R所示）传递，就可以让rpy2dtw包执行一个多元dtw。另外，如果安装了R，则加载R dtw库并“？“dtw”将允许访问图书馆的文档和图书馆提供的不同功能。在import numpy as npimport rpy2.robjects.numpy2rirpy2.r...
动态时间规整—DTW算法
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赵至柔的博客
08-15 7万+
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