DTW，HMM，EM，PCA，贝叶斯,K-NN学习过程

最新推荐文章于 2023-02-19 23:58:47 发布
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本文涵盖了机器学习中的一些关键概念，包括动态时间规整(DTW)用于模板匹配，隐马尔科夫模型(HMM)及其前向概率和Viterbi算法，EM算法在迭代求最优中的应用，主成分分析(PCA)进行降维，以及朴素贝叶斯和K-NN的分类原理。还提及了需要进一步学习的概率图模型(PGM)和凸优化。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1. DTW：用途：模版匹配，学习过程：首先看http://blog.youkuaiyun.com/zouxy09/article/details/9140207中的语音信号处理之（一）动态时间规整（DTW）注意不要忘记看后边的参考文献。

2. HMM：看http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/24/2415583.html和http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/24/2415889.html学习HMM前向概率和Viterbi算法其中可参考统计学习方法中的摸球例题。

3. EM：用途：迭代取最优。 http://blog.csdn.n

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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 1966
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...
【无线感知会议系列-20】WiFi Sensing with Channel State Information: A Survey-2
4AM_明朝百晓生
01-03 1055
前言： 接 上一篇，这里重点讨论5-8,这篇是理解无线感知必看论文之一。 相关工作放在附件的资源里面 【无线感知会议系列-19 】WiFi Sensing with Channel State Information: A Survey-优快云博客 目录： 简介 相关工作 信号处理 感知算法 感知应用 挑战和感知趋势 结论 专业名词解释 五 感知算法 本节介绍了基于模型和基于学习的
Kaldi语音识别技术(六) ----- DTW和HMM-GMM
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02-19 2251
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。
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
HMM学习笔记_1(从一个实例中学习DTW算法)
cnki_ok的专栏
01-31 782
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
语音识别相关资料（DTW HMM MFCC）
08-07
语音识别相关资料，详细描述了语音识别的具体细节。是比较好看的资料.用的方法包括hmm。dtw 。mfcc等。是语音识别系统的设计文档
有没有和DTW类似的算法
最新发布
02-16
另外，shape-based的方法如TSA，以及基于特征的方法如PCA，还有深度学习中的RNN、CNN、DTCRN。 还要考虑用户可能的背景，可能是做时间序列分析的研究者或工程师，需要比较不同场景下的算法选择。用户可能想知道除了...
【面试复习系列】常用机器学习算法知识点及其解析，面试官会考的几乎都有，欢迎补充
数据分析之路
08-14 3164
分享复习笔记，常用机器学习算法知识点及其解析，面试官会考的几乎都有 图片慢慢上传，看不到图片的请点这里： http://4521839a.wiz03.com/share/s/158oeq3LFAsF2duuJq0KKwt40G2y9O1Z6QIa2KErcq2NI_O_
【LabVIEW语音识别系统高级话题】：深度学习如何在LabVIEW中实现突破性应用
![【LabVIEW语音识别系统高级话题】：深度学习如何在LabVIEW中实现突破性应用]...本文首先对LabVIEW环境下的深度学习进行了简介，然后深入探讨了深度学
多元时间序列的基于相关性的动态时间规整：结合了DTW和PCA的相似性度量。-matlab开发
05-30
一种称为基于相关的动态时间扭曲 (CBDTW) 的新算法，它结合了基于 DTW 和 PCA 的相似性度量。 为了保持相关性，多元时间序列被分割，DTW 的局部差异函数源自 SPCA。 这些段是通过使用特殊的 PCA 相关成本通过自下而上的细分获得的。 我们的新技术符合两个数据库的要求，即 2004 年签名验证竞赛数据库和常用的 AUSLAN 数据集。 我们表明，在具有复杂相关结构的数据集的情况下，CBDTW 优于标准 SPCA 和最常用的基于欧几里德距离的多元 DTW。 该算法也描述在： J. Abonyi, F. Szeifert，用于识别模糊分类器的监督模糊聚类，模式识别快报，24(14) 2195-2207，2003 年 10 月
DTW:时间序列数据分析
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基于深度学习时间序列分类研究综述[论文阅读]
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时间序列分类研究简介核心论文写在前面的话原文概述摘要1引言2背景2.1时间序列分类2.2基于深度学习的时间序列分类2.3生成性或判别性方法生成模型判别模型3方法3.1为什么判别的端到端方法？3.2方法比较完全卷积神经网络残差网络编码器多尺度卷积神经网络Time Le-Net多通道深度卷积神经网络时间卷积神经网络 核心论文 《Deep learning for time series classif...
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时间序列分类（TSC）问题对分类算法提出了一个特殊的挑战：如何度量序列间的相似性。shapelet是一个时间序列子序列，它允许基于形状的局部、相位无关相似性进行时间序列分类。（Shapelets是时间序列的辨别性子序列，可以最好地预测目标变量）。基于shapelet的分类使用shapelet和序列之间的相似性作为辨别性特征。shapelet方法的一个好处是shapelet是可理解的，并且可以提供对问题域的洞察。原始的基于shapelet的分类器将shapelet发现算法嵌入到决策树中，并利用信息增益来
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分析2019Neurocomputing 1区论文Multivariate time series clustering based on common principal component analysis 论文来源：https://www.researchgate.net/publication/332536648_Multivariate_time_series_clustering_b...
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