基于动态时间规整（DTW）的孤立字语音识别matlab 代码

DFT的matlab源代码MFCC自动语音识别算法的实现 用于自动语音识别（ASR）的梅尔频率倒谱系数（MFCC）和动态时间规整（DTW）算法的Python 2.7实现。 方法 从.wav文件读取音频数据和采样频率 帧信号 将窗口功能应用于框架（默认值=汉明） 计算帧的DFT 计算每个DFT仓的周期图功率谱密度估计 应用梅尔频率滤波器组进行信号 对每个滤波器内的能量求和，并以10为底的对数 取每个滤波器的DCT 保持系数[1:13] 计算参考向量和输入向量的DTW最佳路径和欧式距离 去做 噪音门 预加重/提升 特征向量数据库 音频记录/播放（ audio.py ） 多线程MFCC提取 创建MFCC提取程序作为类？

soft-DTW 动态时间规整(DTW)的Python实现

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关于DTW的matlab代码 匹配图形的计算方法

echarts前端实现后台请求加载多组动态曲线实例，时间做X轴，曲线组数可动态加载，曲线数据可动态加载。 附具体注释

现有的多元时间序列相似性度量方法 难以平衡度量准确性和计算效率之间的矛盾.针对该问题,首先,对多元时间序列进行多维分段拟合;然后,选取各分段上序列点的均值作为特征;最后,以特征序列作为输入,利用动态时间弯曲算法实现相似性度量.实验结果表明,所提出方法参数配置简单,能够在保证度量准确性的前提下有效降低计算复杂度.

gps 动态共视 时间传递说明

提供了dtw的matlab源代码，改代码基于欧氏距离的计算DTW，来规整单维时间算法。输入是一个模板时间序列，另一个是待测时间序列，输出是经过算法规整的两个新时间序列。代码可以直接调用，经过验证没有问题。

CUDA中PyTorch的软DTW 用于PyTorch的快速CUDA实现。 基于但运行速度最高可提高100倍！ forward()和backward()传递都使用CUDA实现。 我的实现部分受到启发，其中提出了基于对角线的Belman递归实现。 入门 此代码取决于和 。 只需在您的项目中包含soft_dtw_cuda.py ，就可以了！ 您还可以运行随附的事件探查器/测试（已通过Python v3.6测试），并查看获得的加速效果： git clone https://github.com/Maghoumi/pytorch-softdtw-cuda cd pytorch-softdtw-cuda python soft_dtw_cuda.py 用法示例 脚本中已经提供了示例代码。 这是一个简单的例子： from soft_dtw_cuda import SoftDTW # Crea