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动态时间规整（DTW）算法基于动态规划的思想，解决了说话人不同时期发音长短、语速不一样的匹配问题。-dynamic time warping (DTW) algorithm is based on dynamic programming ideas, Speaker solve the different pronunciation of the length of time, Ma'am not match the same problem.
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Dynamic Time Warping Function in MATLAB
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Dynamic Time Warping scr ipt
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动态时间规整 算法是一种运用动态规划原理计算时间矢量相似度的方法 在语音识
别等领域有着广泛的应用 窗口法是针对 算法的特点 采用了动态高效的空间管理办法 解
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决了通常的 算法需要存储一个较大的矩阵 因而在存储空间有限的硬件系统中难以实现的问题 窗口法已经在实际系统中得到了应用
-Dynamic time warping algorithm is a calculation using the principle of dynamic programming t
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动态时间规整程序,Matlab编写,用于两个序列的对齐-Dynamic time warping process, Matlab to prepare for the alignment of two sequences
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this is a matlab code for computing DTW(dynamic time warping) for speech processing applications.
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这是模式识别中模板匹配内容的Matlab例程，其中edit_distance程序用来计算两个符号字符串间的编辑距离；
back-tracking程序是“回溯”法画出最佳路径的代价网格；
Dtw-Sakoe.m程序是具有Sakoe-Chiba局部路径约束的动态时间弯
折。-This is a pattern recognition template matching the content of Matlab routines, which edit_distance proce
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。-DTW (Dynamic Time Warping, Dynamic Time Warping) algorithm based on dynamic programming (DP) ideas, to solve the pronunciation of different lengths of the temp
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
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动态时间规整算法 动态时间规整算法-Dynamic time warping algorithm dynamic time warping algorithm dynamic time warping algorithm
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NDtw
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Dynamic Time Warping (DTW) algorithm implementation for .NET C#
Features
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* Single or multivariate
* Data preprocessing options (none, centering, normalization, standardization)
* Optional weights for variables
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用于大矩阵，采用矩阵运算优先速度的dtw算法实现。
dtw:Dynamic time warping 动态时间弯曲算法-dtw:Dynamic time warping
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在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。
本程序是DTW算法的实现-In isolated word speech recog
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语音识别中的动态时间规整Dynamic Time Wrapping，自己写的-Speech Recognition dynamic time warping Dynamic Time Wrapping
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matlab code for Dynamic Time Warping (DTW)
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关于动态时间规整（DTW）的一维，二维的程序，以及还有规整路径图-About Dynamic Time Warping (DTW) one-dimensional, two-dimensional program, and there are regular road map
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动态时间规整用于语音识别对齐和对比，例子是librosa 提取MFCC 特征，用DTW比较识别(Dynamic time warping is used for speech recognition, alignment, and contrast. The example is librosa, which extracts MFCC features and compares them with DTW)
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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。(The birth of Dynamic Time Warping (DTW) has a certain history (Itakura, a Japanese scholar), and it
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Dynamic Time Warping(DTW)为动态时间规整算法，文件为function，test文件直接调用做测试。(dynamic time warping algorithm, file asks function, direct use)
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时间序列的动态时间规整python算法，用于对不同长度的两个时间序列进行等长处理(Time-series dynamic time warping python algorithm for equal length processing of two time sequences of different lengths.)
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