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一种新的基于并行分段裁剪的DTW算法 被引量:8
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作者 安镇宙 杨鉴 +1 位作者 王红 余映 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第15期35-36,88,共3页
通过对DTW算法的研究,提出了一种并行分段裁剪的新方法,在减少DTW算法运算量方面有显著效果,并将其用于一个地名识别系统中,经测试,可以明显缩短识别时间,具有很强的实时性,有较高的识别率,适合作为小型语音识别产品的主要算法。
关键词 语音识别 dtw 模板匹配 并行分段裁剪
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嵌入式语音识别系统中的DTW在线并行算法 被引量:5
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作者 姜干新 陈伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第3期977-980,共4页
为提高语音识别系统的实时性,利用动态规划和并行计算思想,提出一种适用于嵌入式语音识别系统的DTW(动态时间规整)在线并行算法。通过分析标准DTW及其主要衍生算法,对DTW算法的数据结构进行改进以满足在线算法要求,在寻找最佳路径过程... 为提高语音识别系统的实时性,利用动态规划和并行计算思想,提出一种适用于嵌入式语音识别系统的DTW(动态时间规整)在线并行算法。通过分析标准DTW及其主要衍生算法,对DTW算法的数据结构进行改进以满足在线算法要求,在寻找最佳路径过程中动态连续地分配和释放内存或预先分配固定大小的内存,并将多个关键词的DTW计算分布到多个运算单元;最后汇总各运算单元的结果得到识别结果。实验表明,该算法比经典DTW降低了内存使用和识别时间,并使语音识别的实时系数达到1.17,具有较高的实时性。 展开更多
关键词 语音识别 动态时间规整 在线算法 并行算法 嵌入式系统
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A Novel Parallel Scheme for Fast Similarity Search in Large Time Series 被引量:6
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作者 YIN Hong YANG Shuqiang +2 位作者 MA Shaodong LIU Fei CHEN Zhikun 《China Communications》 SCIE CSCD 2015年第2期129-140,共12页
The similarity search is one of the fundamental components in time series data mining,e.g.clustering,classification,association rules mining.Many methods have been proposed to measure the similarity between time serie... The similarity search is one of the fundamental components in time series data mining,e.g.clustering,classification,association rules mining.Many methods have been proposed to measure the similarity between time series,including Euclidean distance,Manhattan distance,and dynamic time warping(DTW).In contrast,DTW has been suggested to allow more robust similarity measure and be able to find the optimal alignment in time series.However,due to its quadratic time and space complexity,DTW is not suitable for large time series datasets.Many improving algorithms have been proposed for DTW search in large databases,such as approximate search or exact indexed search.Unlike the previous modified algorithm,this paper presents a novel parallel scheme for fast similarity search based on DTW,which is called MRDTW(MapRedcuebased DTW).The experimental results show that our approach not only retained the original accuracy as DTW,but also greatly improved the efficiency of similarity measure in large time series. 展开更多
关键词 similarity dtw warping path time series MapReduce parallelization cluster
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一种新的基于分层查询表的关键词识别模型 被引量:1
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作者 安镇宙 杨鉴 仇汶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第2期224-226,240,共4页
关键词识别是近年来语音识别研究的一个热点。提出了一种新的基于分层查询表的关键词识别模型,该模型具有简单、实用、快速的特点。利用该模型实现了路况信息查询系统,取得了较高的识别率,具有一定的实用性。
关键词 关键词识别 分层查询 特征空间轨迹 并行dtw
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基于分布式架构的时间序列局部相似检测算法 被引量:1
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作者 林炀 江育娥 林劼 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期3285-3291,共7页
基于动态时间规整算法思想的CrossMatch算法可以用来解决序列间的部分相似问题,但是由于算法时间空间复杂度过高,需要消耗大量的计算资源,因此无法应用于长序列之间的计算。针对以上问题,提出了一个基于分布式平台上的时间序列局部相似... 基于动态时间规整算法思想的CrossMatch算法可以用来解决序列间的部分相似问题,但是由于算法时间空间复杂度过高,需要消耗大量的计算资源,因此无法应用于长序列之间的计算。针对以上问题,提出了一个基于分布式平台上的时间序列局部相似性检测算法。将CrossMatch算法实现在了分布式框架上,解决了计算资源不足的问题。首先需要对序列进行切分,分别放置在不同的节点上;其次,各节点分别处理各自序列的相似部分;最后,通过对结果进行汇总并拼接,找出序列间的局部相似。实验结果表明,该算法在准确性上和CrossMatch相近,在时间上也有提升。改进后的分布式算法不仅解决了单机无法处理的长序列计算问题,而且可以通过增加并行计算节点数提高运行速度。 展开更多
关键词 动态时间规整 MAPREDUCE 时间序列 局部相似性 并行化
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基于并行加速的优化相似性搜索的车站调车作业工作量预测
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作者 曹子昱 冯军 +2 位作者 陈彬 杨华昌 栾德杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2022年第S02期155-160,共6页
当前铁路运输根据人工经验分配调机数量以进行车站调车作业,更多地是依据车站大小等固定变量,导致调车资源不能合理地运用在各站作业中。为了改进以往的基于均衡运输的铁路运输模式,提升车站作业组织和调车作业效率,提出一种并行加速的... 当前铁路运输根据人工经验分配调机数量以进行车站调车作业,更多地是依据车站大小等固定变量,导致调车资源不能合理地运用在各站作业中。为了改进以往的基于均衡运输的铁路运输模式,提升车站作业组织和调车作业效率,提出一种并行加速的相似性搜索方法实现车站调车作业工作量预测。首先,通过海量的无线调车机车信号和监控(STP)系统数据构建可衡量车站调车工作量的时间序列数据;接着,改进动态时间规整(DTW)算法,同时利用分布式缓存方式将构建好的时间序列数据的各子序列数据分发到Hadoop集群的节点上,将DTW距离矩阵划分成多个子矩阵,采取并行计算的方法,基于MapReduce编程模型,高效并行计算时间序列DTW距离;根据DTW距离搜索在历年数据里与当前数据相似度最高的场景,以此为依据来预测车站调车作业工作量。实验结果表明:所提算法解决了以往传统相似性搜索算法在海量数据处理时只能串行运行导致的性能瓶颈,且能有效预测车站调车工作量,给铁路相关部门在运输调度指挥上提供判断依据。 展开更多
关键词 无线调车机车信号和监控 调车作业 并行计算 时间序列 动态时间规整 MAPREDUCE HADOOP
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