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语音处理 using dtw

于 2022-01-26 发布 文件大小:219.31 kB
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代码说明:

寻找最佳的路径匹配两个时间序列信号将许多研究者的主要任务是在这些应用程序中的重要性。动态时间弯曲 (DTW) 是一个突出的技术来完成这项任务,特别是在语音识别系统。DTW 是匹配的技术,在其中测试信号是拉伸或压缩根据参考的模板成本减少消耗。虽然有在语音识别中的隐藏马尔科夫模型 (HMM) 等其他先进的技术和人工神经网络 (ANN) 的技术,DTW 广泛应用于那些嵌入在手机等小型嵌入式语音识别系统。此的原因由于 DTW 引擎,这使它适合许多移动设备的硬件实现的简单性。此外,在大田中的训练程序是非常简单、 快捷,而 HMM 和人工神经网络的竞争对手。

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  • 语音处理 using dtw
    寻找最佳的路径匹配两个时间序列信号将许多研究者的主要任务是在这些应用程序中的重要性。动态时间弯曲 (DTW) 是一个突出的技术来完成这项任务,特别是在语音识别系统。DTW 是匹配的技术,在其中测试信号是拉伸或压缩根据参考的模板成本减少消耗。虽然有在语音识别中的隐藏马尔科夫模型 (HMM) 等其他先进的技术和人工神经网络 (ANN) 的技术,DTW 广泛应用于那些嵌入在手机等小型嵌入式语音识别系统。此的原因由于 DTW 引擎,这使它适合许多移动设备的硬件实现的简单性。此外,在大田中的训练程序是非常简单、 快捷,而 HMM 和人工神经网络的竞争对手。
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