1.基于matlab语音分帧+端点检测+pitch提取+DTW算法歌曲识别含Matlab?一、DTW简介 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。 1 概述 在大部分https://blog.csdn.net/TIQCmatlab/article/details/118229908

2.使用dtw算法实现多元时序分类python其实DTW算法更多应用于手势识别、语音信号处理等领域,但是在近年来,研究发现该算法在遥感时序数据处理方面,也具有一定的优势,例如不同的作物,虽然其NDVI时序曲线的变化趋势相同,但是不同地方播种时间会有所差异,而DTW算法刚好可以弥补这个差异,以达到更好的分类于提取效果。 https://blog.51cto.com/u_16213583/12833016

3.北京建筑大学科学技术发展研究院公示期内,任何单位或个人对公示项目持有异议的,请以书面形式实名向科发院提出。提出异议的个人或单位须在书面材料上签署真实姓名或加盖单位公章,并提供有效联系方式,否则不予受理。凡匿名、冒名和超出时限的异议不予受理。 联系人:刘杰、薛重华 电话:010-68322482 http://kfy.bucea.edu.cn/tzgg/804cec927de7409b94d355a66eceec5f.htm

4.DTW算法的python实现关于DTW算法 动态时间规整/规划(Dynamic Time Warping, DTW)是一个比较老的算法,大概在1970年左右被提出来,最早用于处理语音方面识别分类的问题。 这里有两篇我认为讲的很好的DTW算法详解,链接在此: 如果对DTW算法感兴趣可以去看一下~ https://www.cnblogs.com/Daringoo/p/4095508.html https://www.jianshu.com/p/05bee48cc6a2

5.机器学习中的动态时间规整(DTW)算法本文将深入探讨DTW算法的原理、应用及其在机器学习中的改进方向。一、DTW算法原理 动态时间规整算法最初在语音识别领域被提出和使用，其核心思想是通过弹性地拉伸或压缩时间序列来找到两个序列之间的最佳匹配。不同于传统的欧几里得距离或曼哈顿距离，DTW允许非线性的时间对齐，使得即便是在时间轴上有所偏移的序列也能够被https://baijiahao.baidu.com/s?id=1791385999101912537&wfr=spider&for=pc

6.时间序列挖掘DTW加速算法FastDTW简介园荐2019-03-09 19:02 ? DTW算法可以用来衡量两个时间序列的相似性,而且两个时间序列的长度可以不必相等。 DTW算法原理如图1所示,图中矩阵$dij$表示时间序列$A$时刻$i$和时间序列$B$时刻$j$的距离,DTW算法就是要从$(1,1)$到$(m,n)$找到一条路径使得累计$dij$最小。 图1:DTW算法示意图 ~宁静致https://recomm.cnblogs.com/blogpost/3029078

7.基于时间加权改进的LDTW算法【摘要】:在时间序列相似性度量研究中,动态时间弯曲(dynamic time warping, DTW)是最为常用的算法之一,但其存在病态对齐问题且未考虑时间属性影响。限制对齐路径长度DTW(DTW under limited warping path length, LDTW)和时间加权DTW(time-weighed DTW,TDTW)分别尝试解决上述两个问题中的一个,但未能同时解决DTW两https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JSYJ202204006.htm

8.一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法2.领域:dtw算法 3.仿真效果:仿真效果可以参考博客同名文章《基于动态时间扭曲和dtw算法的时间序列模式匹配matlab仿真》 4.内容:基于动态时间扭曲和dtw算法的时间序列模式匹配matlab仿真。动态时间扭曲(Dynamic Time Warping,DTW)是一种在时间序列分析中广泛使用的算法,用于测量两个时间序列之间的相似性。DTW可以解决时间序https://www.iteye.com/resource/weixin_38697444-12974352

9.时序相似性计算:从DTW到FastDTW–标点符它可以有效地处理在时间轴上存在偏移、缩放和扭曲等变形的时间序列数据。DTW算法通过对两个时间序列进行动态规整,将它们按最优路径进行对齐,并计算它们之间的距离度量值。DTW算法被广泛应用于语音识别、图像识别、信号处理、生物信息学等领域。一个时间序列“扭曲”到一个示例如图所示:https://www.biaodianfu.com/dtw-fastdtw.html

10.基于异构平台的TWDTW遥感影像分类算法并行化研究本文基于不同异构平台实现了时间加权动态规整算法并行化。本文主要工作及创新点如下:(1)本文结合TWDTW算法的特性,对目标算法进行了粗粒度和细粒度两个层次的并行性分析,根据GPU(Graphic Processing Unit)的特点提出了一种基于CUDA的时间加权动态规整并行算法。首先利用GDAL重新组织遥感时间序列的数据结构,将三维的遥感时间https://wap.cnki.net/lunwen-1022079368.html

11.一种基于DTW的符号化时间序列聚类算法AET该算法用DTW算法计算时间序列间的相似度,而后从时间序列的相似度得到一个复杂网络,此复杂网络表示了时间序列相互间的关系。最后采用Normal矩阵的方法进行网络划分,得到一个网络的社团结构。从这个社团结构中已能看出样本时间序列的归属类别,但为了结果更加清晰,用具体数字来体现,所以采用了FCM聚类算法进行最后的聚类。实验http://m.chinaaet.com/article/164275

12.结合形状特征及其上下文的多维DTW传统动态时间规整算法(Dynamic Time Warping,DTW)及其变种算法被广泛应用于多维时间序列的相似性分析,但它们通常只关注单个时间点的信息而忽略了上下文信息,从而很可能匹配两个形状完全不同的点。因此提出一种结合形状特征及其上下文的多维DTW算法(Multi-Dimensional Contextual Dynamic Time Warping,MDC-DTW)。该算法首先计http://cea.ceaj.org/CN/abstract/abstract39164.shtml

13.一种提高拼音模糊匹配正确率的拼音相似度计算方法在计算汉语拼音的dtw相似度时,为了适应声母、韵母的发音特性,并在一定程度上解决dtw算法中可能出现的病态对齐现象,本专利对wk的计算加入了惩罚系数λ。当对声母部分计算dtw相似度时,对时间序列q,c的前3/5帧部分,取λ=1,后2/5帧部分取λ=0.7;当对韵母部分计算dtw相似度时,对时间序列q,c的前2/5帧部分,取λhttps://www.xjishu.com/zhuanli/21/202111593572.html

14.python利用不到一百行代码实现一个小siripython本文主要是实现了一个简单的命令词识别程序,算法核心一是提取音频特征,二是用DTW算法进行匹配。当然,这样的代码肯定不能用于商业化,大家做出来玩玩娱乐一下还是不错的。 设计思路 就算是个小东西,我们也要先明确思路再做。音频识别,困难不小,其中提取特征的难度在我听歌识曲那篇文章里能看得出来。而语音识别难度更https://www.jb51.net/article/107254.htm

15.基于TWDTW的黄河三角洲湿地植被分类研究本文探讨了该算法在黄河三角洲湿地植被分类中的适用性,并将分类结果与传统分类方法进行对比。研究表明,该算法在该区域总体分类精度为97.56%,Kappa系数为0.95。应用TWDTW算法可以有效进行湿地植被分类,能直观地反映湿地植被的空间分布格局,满足湿地生态环境监测、资源调查与管理等方面的需要。 Abstract: Wetland vegetationhttp://hanspub.org/journal/PaperInformation.aspx?paperID=53911

16.语音识别算法有哪些语音识别特征提取方法本文列举了几种不同的语音识别算法。 第一种:基于动态时间规整(Dynamic Time Warping)的算法 在连续语音识别中仍然是主流方法。 该方法的运算量较大,但技术上较简单,识别正确率高。 在小词汇量、孤立字(词)识别系统中,也已有许多改进的DTW算法被提出。例如,利用频率尺度的DTW算法进行孤立字(词)识别的方法。 https://maimai.cn/article/detail?fid=1702372928&efid=aZpEHKiwAAY2EeNJjy1P9A