参考: https://www.cnblogs.com/Daringoo/p/4095508.html

在大部分的学科中,时间序列是数据的一种常见表示形式.对于时间序列处理来说,一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性. 在时间序列中,需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等,在语音识别领域表现为不同人的语速不同.因为语音信号具有相当大的随机性,即使同一个人 在不同时刻发同一个音,也不可能具有完全的时间长度.而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同,比如有的人会把“A”这个音拖得很长,或者把“i”发的很短.在这些复杂情况下,使用传统的欧几里得距离无法有效地求的两个时间序列之间的距离(或者相似

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com 原文:http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Ita

这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. 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

语音信号处理之(一)动态时间规整(DTW) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 这学期有<语音信号处理>这门课,快考试了,所以也要了解了解相关的知识点.呵呵,平时没怎么听课,现在只能抱佛脚了.顺便也总结总结,好让自己的知识架构清晰点,也和大家分享下.下面总结的是第一个知识点:DTW.因为花的时间不多,所以可能会有不少说的不妥的地方,还望大家指正.谢谢. Dynamic Time Warping(DTW)诞生有一定的历史了(日本学者Itakur

DTW(动态时间弯折)算法原理:基于动态规划(DP)的思想,解决发音长短不一的模板匹配问题.相比HMM模型算法,DTW算法的训练几乎不需要额外的计算.所以在孤立词语音识别中,DTW算法仍得到广泛的应用. 在训练和识别阶段,首先采用端点检测算法确定语音的起点和终点.对于参考模板{R(1),R(2),-,R(m),-,R(M)},R(m)为第m帧的语音特征矢量.对于测试模板{T(1),T(2),-,T(n),-,T(N)},T(n)为测试模板的第n帧的语音特征矢量.参考模板与测试模板一般采用类型的特

DTW主要是应用在孤立词识别的算法,用来识别一些特定的指令比较好用,这个算法是基于DP(动态规划)的算法基础上发展而来的.这里介绍语音识别就先介绍下语音识别的框架,首先我们要有一个比对的模版声音,然后需要去截取其里面包含真正属于语音的部分,这个要采用一个叫做vad(voice activedetection)语音活动检测的算法,而在vad中间我们最常使用双门限端点检测这种方法,如图所示,我们采用vad判断语音的开始和结束,判断方法就是通过音量的大小做一个阈值判定,在时域上很简单就能判定. 图.s

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:在地球物理勘探,流体空间分布等多种场景中,定位空间点P(x,y,x)的物理属性值Q,并绘制三维空间分布图,对我们洞察空间场景有十分重要的意义. 1. 三维立体图的基本要件: 全空间网格化 网格节点的物理属性值 2.数据准备 数据不易贴,我放在了百度网盘:点击下载数据 大概如下形式: TIP: 这里的数据矩阵为v(5276),可以看成一本27页纸,每页绘制了5*6的网格,然后27页纸叠在一起.当你理解本图绘制后,数据可以随意制作. 3.主要函数:slice.isosurface.patch

前言:本程序是我去年实现论文算法时所做.主要功能为标记切割肝脏区域.时间有点久,很多细节已经模糊加上代码做了很多注释,因此在博客中不再详述. NOTE: 程序分几大段功能模块,仔细阅读,对解决医学图像还是有一定的借鉴意义 想借鉴本文的一定要仔细阅读代码和注释,中间有人机交互部分,空跑会抛异常 .dcm数据,我放到了我的百度云盘,有兴趣的可以下载,实测一下代码.dcm数据连接 clc,clear img_1=dicomread('10011.dcm');%读取dcm文件 (所谓的灰度值) meta

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

在安装好的matlab下有MCR(MatlabCompilerRuntime)在matlab2011/toolbox/compiler/deploy/glnxa64下找到MCRInstaller.zip安装包解压后执行install命令,选择路径进行安装即可 环境变量设置:setenv LD_LIBRARY_PATH .:$(MCR_ROOT)/v716/bin/glnxa64:$(MCR_ROOT)/v716/runtime/glnxa64:$(MCR_ROOT)/v716/sys/os/gl

前言: 本贴写于2016年12与15日,UK.最近在学习EMD(Empirical Mode Decomposition)和HHT(Hilbert-Huang Transform)多分辨信号处理,FQ回百度(好奇怪,哪儿的墙)寻找资源,然而却发现大部分的资料对于基于Matlab的EMD的介绍和安装介绍,不够详细,而且在安装和使用过程中遇到的问题也未能总结一二,然而,还有一些C某DN的作者,Goolge免费的资源你要大家5分去下载?起码也得1分,本贴介绍的资源下载,放在C某DN,每个资源1分(为满

Atitit MATLAB 图像处理 经典书籍attilax总结 1.1. MATLAB数字图像处理1 1.2. <MATLAB实用教程(第二版)>((美)穆尔 著)[简介_书评_在线阅读] - 当当图书.html1 1.3. 数字图像处理(MATLAB版)(第二版)(本科教学版)2 1.1. MATLAB数字图像处理 第1章 图像处理与MATLAB2007a简介 第2章 图像的编码和解码 第3章 图像复原 第4章 图像处理的相关操作 第5章 图像频域变换 第6章 图像处理中的代数运算及几何变

Atitit MATLAB 图像处理attilax总结 1.1. 下载 Matlab7.0官方下载_Matlab2012 v7.0 官方简体中文版-办公软件-系统大全.html1 1.2. Matlab cli接口 命令行执行m文件1 1.3. Matlab编程语言2 1.4. Matlab helo world3 1.5. matlab如何调用外部函数_百度知道.html3 1.6. matlab中如何定义函数3 1.7. 获取matlab的输出console3 2. qa4 2.1. Err

Atitit java c# php c++ js跨语言调用matlab实现边缘检测等功能attilax总结 1.1. 边缘检测的基本方法Canny最常用了1 1.2. 编写matlab边缘检测代码,保存为m文件1 1.3. 通过cli接口调用Matlab执行m文件1 1.4. 效果如图1 1.1. 边缘检测的基本方法Canny最常用了 1.2. 编写matlab边缘检测代码,保存为m文件 fprintf('Hello World'); imag = imread('C:\00edge\a.jp

 试验报告 一.试验原理: 图像点处理是图像处理系列的基础,主要用于让我们熟悉Matlab图像处理的编程环境.灰度线性变换和灰度拉伸是对像素灰度值的变换操作,直方图是对像素灰度值的统计,直方图均衡是对灰度值分布的变换. 1.灰度线性变换 (1)线性变换函数 原图向灰度值为g,通过线性函数f(x)=kx+b转换为f(g)得到灰度的线性变换. (2)代码实现 Matlab中支持矩阵作为函数参数传入,定义一个线性转换函数,利用Matlab矩阵操作,用一行代码即可对整个二维图像矩阵中所有点的灰度进行线.

实验一图像的滤波处理 一.实验目的 使用MATLAB处理图像,掌握均值滤波器和加权均值滤波器的使用,对比两种滤波器对图像处理结果及系统自带函数和自定义函数性能的比较,体会不同大小的掩模对图像细节的影响. 二.实验内容 使用n=3,5,9的正方形均值滤波器和加权均值滤波器对图像Fig1的滤波处理.观察处理前后图像效果,分析实验结果和算法特点. 三.实验原理 1.均值滤波器(平滑线性滤波器):其响应是包含模板内像素平均值,低通滤波器. R = (领域内所有点的值*对应点的掩模系数之和)/(掩模系数之

当我第一次用matlab语言编写一个工程项目时,发现自己编写的脚本里循环特别多,导致编程效率很低,这让我特别苦恼.有一次导师让我阅读他编写的一个Matlab脚本,并按照新要求对其进行更改.我发现脚本里多次用到find()函数,猛然间豁然开朗,原来有大部分循环可以用find()函数解决!对我而言,find()函数是我从Matlab小白开始进阶的标志,仅以此文,献给find()函数! [1] find()函数基本功能 find()函数的基本功能是返回向量或者矩阵中不为0的元素的位置索引. >> X