Apa itu Dynamic Time Warping?

Dynamic Time Warping (DTW) melibatkan metode perhitungan, yang disebut algoritma, untuk membandingkan suara, video, dan grafik yang mungkin serupa tetapi sampel yang mungkin memiliki perbedaan halus.Perhitungan biasanya merumuskan representasi linier dari sampel, dan mengukur perbedaan sebagai fungsi waktu.Elemen sampel yang berbeda dapat dipetakan pada kisi untuk mengidentifikasi kesamaan, sedangkan perintah untuk fungsi sering menggunakan simbol untuk mengidentifikasi setiap variabel.Pengenalan ucapan, misalnya, kadang -kadang menggunakan waktu yang dinamis untuk mencocokkan kata -kata bahkan jika diucapkan pada kecepatan yang berbeda atau bagian -bagian tertentu diucapkan secara berbeda.

Banyak program pengenalan suara menggunakan warping waktu yang dinamis karena orang sering berbicara dengan tingkat yang berbeda.Suara vokal tertentu dapat dianikan secara berbeda tergantung pada emosi atau faktor lainnya.Beberapa program dapat mengenali kata -kata yang diucapkan tidak peduli siapa yang berbicara.Untuk alasan ini, biasanya tidak efektif untuk menambahkan jarak dalam interval waktu untuk membandingkan suara.Dengan DTW, berbagai titik khusus waktu untuk setiap sinyal dianalisis;Jarak ini dihitung pada grid yang berjalan dari kiri bawah ke kanan atas.

Kesamaan di bagian yang sesuai dari dua sampel dapat diukur menggunakan jarak levenshtein.Surat digunakan untuk mewakili perubahan antara satu sumber dan yang lain.Solusi untuk algoritma biasanya adalah angka yang lebih besar semakin berbeda kedua sampel.Konsep ini sering digunakan untuk pengenalan suara serta memeriksa dan menganalisis materi genetik.

Dalam beberapa pengukuran, perubahan frekuensi dapat mengimbangi kemampuan warping waktu yang dinamis.Sinyal dapat dihitung sedemikian rupa sehingga bentuknya digunakan terlepas dari frekuensi.Sinyal yang dimodulasi juga dapat menimbulkan masalah, tetapi kisi -kisi yang menghitung jarak antara segmen garis alih -alih poin dapat mengkompensasi.

Penyelarasan urutan umumnya matematika dan beberapa keterampilan pemrograman komputer diperlukan untuk sepenuhnya memahaminya.Algoritma warping waktu dinamis bergantung pada beberapa kondisi dasar untuk menghitung secara realistis perbedaan antara sampel audio atau visual.Mempertimbangkan sampel sebagai jalur di sepanjang grid, algoritma sering mengikuti aturan, seperti jalur tidak dapat berbalik dan diukur satu langkah pada satu waktu.Selain format kiri bawah ke kanan atas, pengukuran terbatas pada lokasi yang dekat dengan garis diagonal.Nilai yang terlalu curam atau dangkal sering diabaikan karena dapat menyebabkan kesalahan dalam pengukuran akhir.