什么是动态时间扭曲？(dynamic time warping?)
动态时间扭曲（DTW）涉及一种称为算法的计算方法，用于比较声音、视频和图形，这些声音、视频和图形可能相似，但样本可能存在细微差异。计算通常会形成样本的线性表示，并将差异作为时间的函数进行测量。样本的不同元素可以映射到网格上以识别相似性，而函数的命令通常使用符号来识别每个变量。例如，语音识别有时使用动态时间扭曲来匹配单词，即使以不同的速度说话或某些部分的发音不同。
许多语音识别程序使用动态时间扭曲，因为人们经常以不同的速率说话。某些元音的发音可能会因情绪或其他因素而有所不同。有些程序可以识别无论是谁在说话的单词。因此，将时间间隔中的距离相加以比较声音通常是无效的。使用DTW，分析每个信号的各种特定时间点；这些距离是在从左下角到右上角的网格上计算的。
使用Levenshtein距离可以测量两个样本对应部分的相似性。字母用于表示一个源和另一个源之间的更改。该算法的解决方案通常是一个较大的数字，两个样本的差异越大。这个概念通常用于语音识别、拼写检查和分析遗传物质。
在某些测量中，频率变化可能会抵消动态时间扭曲的能力。信号的计算方式可以使其形式与频率无关。调制信号也会带来问题，但计算线段之间距离而不是点之间距离的网格可以进行补偿。
序列比对通常是数学的，需要一些计算机编程技能才能完全理解它。动态时间扭曲算法依赖于一些基本条件来真实地计算音频或视频样本之间的差异。将样本视为沿网格的路径，该算法通常遵循以下规则，例如路径不能返回，并且每次测量一步。除了从左下到右上的格式外，测量仅限于靠近对角线的位置。太陡或太浅的值通常被忽略，因为它们可能导致最终测量中的误差。
- 发表于 2021-12-13 14:39
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