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dtw，DTW算法程序最終輸出的Dnm是一個距離還是一個矩陣

來源：整理 時間：2024-11-11 12:17:58 編輯：智能門戶 手機版

1，DTW算法程序最終輸出的Dnm是一個距離還是一個矩陣

是一個方陣
搜一下：DTW算法程序最終輸出的D（n,m）是一個距離還是一個矩陣？

DTW算法程序最終輸出的Dnm是一個距離還是一個矩陣

2，絲芭dtw是什么意思

傳媒產(chǎn)業(yè)的意思。絲芭dtw代表的是一個傳媒產(chǎn)業(yè)，主要是做偶像產(chǎn)業(yè)，旗下藝人經(jīng)常參加一些偶像選秀類節(jié)目，尤其是SNH48這個女團選秀節(jié)目，專注于年輕人市場，以粉絲經(jīng)濟為依托，深入挖掘并不斷滿足年輕人的需求，將明星、IP、線上平臺、線下劇場全產(chǎn)業(yè)鏈打通協(xié)同發(fā)力。

絲芭dtw是什么意思

3，DTW和DTT都是底特律縮寫但區(qū)別在哪里

似乎前者是底特律大都會的縮寫，后者是底特律城市名字的縮寫。都是指底特律
不是，dtw是國際機場，dtt是一個小機場地

DTW和DTT都是底特律縮寫但區(qū)別在哪里

4，matlab如何找出兩條不同長度的時序序列之間的匹配關(guān)系

互相關(guān)、動態(tài)時間規(guī)整等。互相關(guān)：使用`xcorr`函數(shù)可以計算兩個序列之間的互相關(guān)，互相關(guān)可以用來衡量兩個序列之間的相似性，通過找到互相關(guān)函數(shù)的峰值，可以確定兩個序列之間的匹配關(guān)系。動態(tài)時間規(guī)整：DTW是一種用于比較兩個不同長度的序列之間的相似性的方法，MATLAB中有一些開源的DTW工具包，如`dtw`和`dtwalign`，可以用來計算兩個序列之間的DTW距離，并找到最佳的匹配路徑。

5，dtw算法是什么誰能幫我解釋下謝謝

DTW－Dynamic Time Warping，動態(tài)時間規(guī)整技術(shù) 我只能查到這么多，具體也不是很清楚，不過你可以根據(jù)這個自己上網(wǎng)搜搜看，看能不能找到你想要的

6，DTW算法 時間序列相似度 20210310

衡量時間序列之間的相似性，其特點是允許時間上的伸縮，找到一個最佳路徑去匹配樣本。所謂最佳，其實就是最小化樣本之間的距離總和。 DTW不要求樣本有同樣的長度以及范圍，只要給定樣本的起始邊界，保證它們是連續(xù)單向（可以理解為隨著時間）進行的就可以了。 獲得 dtw_score這個代表距離的分數(shù)之后，我們就可以應(yīng)用到分類，聚類等任務(wù)中的常用方法，比如KNN，SVM中了 https://www.ics.uci.edu/~pazzani/Publications/sdm01.pdf DBA： 這個方法就是迭代地優(yōu)化一個初始序列， 使得它和其他序列的DTW平方距離最小。 不過這個初始序列怎么確定呢， 作者通過一些實驗發(fā)現(xiàn)， 初始長度取平均長度， 然后根據(jù)數(shù)據(jù)集中的一個隨機樣本取初始值， 可以取得不錯的效果。 Adptive Scalilng： 融合距離最近的相鄰坐標(biāo)。 https://arxiv.org/pdf/1703.01541v2.pdf

7，matlab匹配問題 dtw算法

我看了一下你的鏈接和程序.這是你沒定義dtwOptSet,當(dāng)然dtw和dtwOptSet都是作者自定義的函數(shù)，不在matlab的標(biāo)準(zhǔn)庫里，這個圖也是明顯用了3個subplot畫的如果你想運行這個，請去作者推薦的http://mirlab.org/jang/books/dcpr/introMatlabProgram.asp?title=1-2%20Example%20Programs%20(%A6p%A6%F3%A8%FA%B1o%B5下載example就可以了.

8，時間序列分類算法

歐式距離不能很好地針對時間序列的波動模式進行分類，研發(fā)更適合時間序列分類的距離度量就成為關(guān)鍵，這其中最經(jīng)典的時間序列距離度量就是Dynamic Time Warping （DTW）。 DTW的原理如下： 比如說，給定一個樣本序列X和比對序列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 請問是X和Y更相似還是X和Z更相似？ DTW首先會根據(jù)序列點之間的距離(歐氏距離)，獲得一個序列距離矩陣 MM，其中行對應(yīng)X序列，列對應(yīng)Y序列，矩陣元素為對應(yīng)行列中X序列和Y序列點到點的歐氏距離： DTW通過對時間序列波動模式的分析可得到更好的時間序列分類結(jié)果。研究表明，在時間序列分類問題上，DTW距離度量配合簡單的最小距離分類法（nearest neighbor）就可以取得較傳統(tǒng)歐式距離算法（如SVM、經(jīng)典多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、Adaboost）壓倒性的優(yōu)勢。 DTW更進一步衍生出多種不同的變種，例如由Keogh和 Pazzani 提出的基于序列一階導(dǎo)數(shù)的改進便取得了良好的效果；其中一種簡單的方法叫Complexity Invariant distance (CID)，其利用一階導(dǎo)數(shù)信息對DTW距離做計算，在某些問題上具有突出效果。 除了DTW，還有其他考量時間序列的波動模式算法。例如Ye 和Keogh提出的Shapelet方法：考察序列中具有代表意義的子序列來作為Shapelet特征而進行分類。Lin等人提出了基于字典的方法，將序列根據(jù)特定的字典轉(zhuǎn)化為詞序列，從而進行分類。Deng提出了基于區(qū)間的方法，從區(qū)間中提取波動的特征。 除了上述方法外，聚合算法（將多種不同算法聚合在一起）的研究也有了長足的進步。最近提出的COTE算法幾乎將上述所有不同分類算法聚合在一起，得到了優(yōu)異的分類效果。 這一類的方法都是一些通過某種度量關(guān)系來提取相關(guān)特征的方法，如詞袋法，通過找到該時間序列中是否有符合已有詞袋中的特征（序列的樣子），將一個序列用詞來表示，再對詞進行分類。而其他的基于特征的方法都是利用了類似的方法，如提取統(tǒng)計量，基于規(guī)則等，再通過分類模型進行分類。 1、MLP、FCN、ResNet MLP的輸入是一個向量（數(shù)組），通過全連接的形式對整體數(shù)組的每一個元素逐層賦予權(quán)重，并求得最后的分類，這種方法是一種比較粗暴的學(xué)習(xí)方法，直接學(xué)習(xí)所有元素直接的線性或非線性相關(guān)關(guān)系，但是并沒有去深度挖掘數(shù)組中更好的表現(xiàn)特征，分類效果不佳。 FCN是將MLP中的全鏈接層用卷積層進行替代，Resnet也是，但是其中的卷積層都用一維卷積核進行了替代。 來自于Time Series Classifification from Scratch with Deep Neural Networks: A Strong Baseline.可以看到深度學(xué)習(xí)的方法效果基本上與傳統(tǒng)方法相接近，甚至有所超過，其中整體表現(xiàn)最好的是FCN。 LSTM_FCN的方法比較簡單，是將輸入分別輸入到兩個分支中，LSTM和FCN，并在最后將兩個輸出分支進行concat進行softmax獲得分類結(jié)果。在這篇論文中，作者說這種方法取得了比FCN更好的效果。 在其他的一些比賽方案中，也有resnet+LSTM+FC的組合形式，通過Resnet的一維卷積先提取相關(guān)特征，然后通過LSTM學(xué)習(xí)一維特征向量的相關(guān)關(guān)系，再進行分類，可能針對于不同的問題還是要試試才知道哪個的效果更加好。 BiGRU-CNN與以上方法相比實際上并沒有做什么大的改進，就是將LSTM分支替換成雙向的GRU分支。

9，matlab中的特定人語音識別算法DTW算法的應(yīng)用例程

語音識別原理語音識別系統(tǒng)的本質(zhì)就是一種模式識別系統(tǒng)，它也包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元。由于語音信號是一種典型的非平穩(wěn)信號，加之呼吸氣流、外部噪音、電流干擾等使得語音信號不能直接用于提取特征，而要進行前期的預(yù)處理。預(yù)處理過程包括預(yù)濾波、采樣和量化、分幀、加窗、預(yù)加重、端點檢測等。經(jīng)過預(yù)處理的語音數(shù)據(jù)就可以進行特征參數(shù)提取。在訓(xùn)練階段，將特征參數(shù)進行一定的處理之后，為每個詞條得到一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經(jīng)過相同的通道得到語音參數(shù)，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數(shù)最高的參考模板作為識別結(jié)果。后續(xù)的處理過程還可能包括更高層次的詞法、句法和文法處理等，從而最終將輸入的語音信號轉(zhuǎn)變成文本或命令。DTW算法原理DTW是把時間規(guī)整和距離測度計算結(jié)合起來的一種非線性規(guī)整技術(shù)，它尋找一個規(guī)整函數(shù)im=Ф(in) ，將測試矢量的時間軸n非線性地映射到參考模板的時間軸m上，并使該函數(shù)滿足：D就是處于最優(yōu)時間規(guī)整情況下兩矢量的距離。由于DTW不斷地計算兩矢量的距離以尋找最優(yōu)的匹配路徑，所以得到的是兩矢量匹配時累積距離最小所對應(yīng)的規(guī)整函數(shù)，這就保證了它們之間存在的最大聲學(xué)相似性。DTW算法的實質(zhì)就是運用動態(tài)規(guī)劃的思想，利用局部最佳化的處理來自動尋找一條路徑，沿著這條路徑，兩個特征矢量之間的累積失真量最小，從而避免由于時長不同而可能引入的誤差。
t和r是當(dāng)你引用這個dist函數(shù)的時候，傳的參數(shù)

10，dtw算法在語音識別系統(tǒng)的應(yīng)用

DTW是動態(tài)時間規(guī)整算法，在語音識別系統(tǒng)中通常用于特定人識別，特定人識別即A用戶使用這個語音識別系統(tǒng)，B用戶使用就會出現(xiàn)語音識別出錯或無法識別的現(xiàn)象。DTW在語音識別系統(tǒng)中，是一個需要用戶事先訓(xùn)練的系統(tǒng)。從操作方面上，首先需要訓(xùn)練，對需要控制的命令錄制對應(yīng)的語音；使用時只要說出與訓(xùn)練時同樣的語音命令，即可出現(xiàn)識別結(jié)果，實現(xiàn)聲控。DTW在語音識別系統(tǒng)中充當(dāng)數(shù)據(jù)匹配比對模塊。語音識別系統(tǒng)首先采集用戶的語音，經(jīng)過端點檢測，找出用戶的有效語音而把其他非語音段給刪除；然后經(jīng)過MFCC特征提取，得到用戶聲音的特征，最后進入DTW，進行歐式距離的比對，距離最小對應(yīng)的模板，即為識別結(jié)果。希望以上信息對你有所幫助。
語音識別原理語音識別系統(tǒng)的本質(zhì)就是一種模式識別系統(tǒng)，它也包括特征提取、模式匹配、參考模式庫等基本單元。由于語音信號是一種典型的非平穩(wěn)信號，加之呼吸氣流、外部噪音、電流干擾等使得語音信號不能直接用于提取特征，而要進行前期的預(yù)處理。預(yù)處理過程包括預(yù)濾波、采樣和量化、分幀、加窗、預(yù)加重、端點檢測等。經(jīng)過預(yù)處理的語音數(shù)據(jù)就可以進行特征參數(shù)提取。在訓(xùn)練階段，將特征參數(shù)進行一定的處理之后，為每個詞條得到一個模型，保存為模板庫。在識別階段，語音信號經(jīng)過相同的通道得到語音參數(shù)，生成測試模板，與參考模板進行匹配，將匹配分數(shù)最高的參考模板作為識別結(jié)果。后續(xù)的處理過程還可能包括更高層次的詞法、句法和文法處理等，從而最終將輸入的語音信號轉(zhuǎn)變成文本或命令。dtw算法原理dtw是把時間規(guī)整和距離測度計算結(jié)合起來的一種非線性規(guī)整技術(shù)，它尋找一個規(guī)整函數(shù)im=ф(in) ，將測試矢量的時間軸n非線性地映射到參考模板的時間軸m上，并使該函數(shù)滿足：d就是處于最優(yōu)時間規(guī)整情況下兩矢量的距離。由于dtw不斷地計算兩矢量的距離以尋找最優(yōu)的匹配路徑，所以得到的是兩矢量匹配時累積距離最小所對應(yīng)的規(guī)整函數(shù)，這就保證了它們之間存在的最大聲學(xué)相似性。dtw算法的實質(zhì)就是運用動態(tài)規(guī)劃的思想，利用局部最佳化的處理來自動尋找一條路徑，沿著這條路徑，兩個特征矢量之間的累積失真量最小，從而避免由于時長不同而可能引入的誤差。
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