在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。
At last, optimization DTW algorithm is used to realize dynamic hand gesture recognition.
最后，采用优化的DT W算法实现了特定动态手势的识别。
The audio signal feature, in this scheme, is the LPC Mel Cepstrum Coefficient (LPCMCC) and recognition algorithm is Dynamic Time Warping (DTW).
系统提取的音频信号特征为线性预测美尔倒谱系数（LPCMCC），采用动态时间规整（DTW）的识别算法。
The paper proposes an online handwriting signature verification algorithm with signature energy as feature based on dynamic time warping (DTW).
提出了一种基于DTW匹配的以签名能量为特征的在线手写签名验证算法。
应用推荐