Warping waktu dinamis untuk pengenalan suara

1. Apa itu DTW dalam pengenalan ucapan?
2. Mengapa Warping Waktu Dinamis Berguna?
3. Bagaimana cara kerja algoritma DTW?

Apa itu DTW dalam pengenalan ucapan?

DTW adalah metode untuk mengukur kesamaan pola dengan zona waktu yang berbeda. Semakin kecil jarak yang dihasilkan, semakin mirip antara dua pola suara. Kedua pola suara serupa, sehingga kedua suara itu dikatakan sama.

Mengapa Warping Waktu Dinamis Berguna?

Warping waktu dinamis digunakan untuk membandingkan kesamaan atau menghitung jarak antara dua array atau deret waktu dengan panjang yang berbeda. Bagaimana cara melakukannya? Salah satu cara yang jelas adalah mencocokkan A dan B dalam mode 1-ke-1 dan merangkum total jarak masing-masing komponen.

Bagaimana cara kerja algoritma DTW?

Dynamic Time Warping (DTW) adalah algoritma penyelarasan deret waktu yang dikembangkan awalnya untuk pengenalan suara⁽¹⁾. Ini bertujuan untuk menyelaraskan dua urutan vektor fitur dengan melengkung sumbu waktu secara iteratif sampai pertandingan optimal (menurut metrik yang sesuai) antara dua urutan ditemukan.