Dinamik zaman atlama (DTW), benzer olabilecek ancak örnekleri ince farklara sahip olabilecek ses, video ve grafikleri karşılaştırmak için algoritma adı verilen bir hesaplama yöntemini içerir. Hesaplamalar tipik olarak numunenin doğrusal bir gösterimini oluşturur ve zamanın bir fonksiyonu olarak farkları ölçer. Bir fonksiyonun komutları genellikle her bir değişkeni tanımlamak için semboller kullanırken, benzerliklerin tanımlanması için bir numunenin farklı unsurları bir ızgara üzerinde eşlenebilir. Örneğin, konuşma tanıma, bazen farklı hızlarda konuşulsa veya belirli kısımlar farklı şekilde telaffuz edilse bile kelimeleri eşleştirmek için dinamik zaman atlamayı kullanır.
Birçok konuşma tanıma programı dinamik zaman atlatması kullanır çünkü insanlar genellikle farklı oranlarda konuşurlar. Bazı sesli harfler, duygulara veya diğer faktörlere bağlı olarak farklı şekilde telaffuz edilebilir. Bazı programlar kimin konuştuğuna bakmaksızın konuşulan kelimeleri tanıyabilir. Bu nedenle, sesleri karşılaştırmak için mesafeleri zaman aralıklarında eklemek genellikle etkili değildir. DTW ile her bir sinyal için zamana özgü çeşitli noktalar analiz edilir; bu mesafeler sol alttan sağ üste uzanan bir ızgara üzerinde hesaplanır.
Levenshtein mesafesi kullanılarak iki numunenin karşılık gelen kısımlarındaki benzerlikler ölçülebilir. Harfler, bir kaynak ile diğer arasındaki değişiklikleri temsil etmek için kullanılır. Algoritma için çözüm tipik olarak daha büyük bir sayıdır ve iki örnek daha farklıdır. Bu kavram genellikle konuşma tanıma ve yazım denetimi ve genetik materyali analiz etmek için kullanılır.
Bazı ölçümlerde, frekans değişimleri dinamik zaman atlaması özelliğini dengeleyebilir. Sinyaller, sıklıklarından bağımsız olarak formları kullanılacak şekilde hesaplanabilir. Modüle edilmiş sinyaller de sorun yaratabilir, ancak noktalar yerine çizgi parçaları arasındaki mesafeleri hesaplayan bir ızgara telafi edebilir.
Sıra hizalaması genellikle matematikseldir ve onu tam olarak anlamak için bazı bilgisayar programlama becerileri gerekir. Dinamik zaman atlama çözme algoritmaları, görsel veya işitsel örnekler arasındaki farkları gerçekçi bir şekilde hesaplamak için bazı temel koşullara bağlıdır. Örneği bir ızgara boyunca bir yol olarak kabul edersek, algoritma genellikle yolun geri dönemediği ve bir seferde bir adım ölçüleceği gibi kurallara uyar. Sol alttan sağ üste ek olarak, ölçümler çapraz çizgiye yakın konumlarla sınırlıdır. Çok dik veya sığ değerler, genellikle son ölçümde hatalara neden olabileceği için göz ardı edilir.
