Apr, 2023

软动态时间规整用于多音高估计及拓展

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TL;DR本文介绍了一种处理音乐信息检索中涉及的弱对齐数据的新技术 —— 软动态时间规整（SoftDTW），这是一种可微分的经典动态时间规整（DTW）变体，相较于 CTC 算法在算法形式上更加优雅，能够自然地扩展到实值目标序列，并在多标签问题方面达到了 CTC 最新扩展的水平，文中以多音调估计为例具体论述了该技术。
music information retrievalweakly aligned dataconnectionist temporal classificationsoft dynamic time warpingmulti-pitch estimation
发现论文，激发创造
  • Soft-DTW: 一种可微分的时间序列损失函数

    在这篇论文中，我们提出了一种基于动态时间规整（DTW）距离度量的可微学习损失函数，并利用软 DTW 来计算 DTW，该方法可用于平均时间序列和聚类时间序列，且在此任务中比现有基线表现更好。接着，我们通过最小化机器输出时间序列与基准标签的软 DTW 距离来调节其参数。

    Mar, 2017

  • 深度关注时间扭曲

    本文提出了一种神经网络模型来进行任务自适应时间对齐，使用注意力模型开发了一个明确的具有更大畸变不变性的时间对齐机制，并通过度量学习进行训练，与传统的基于 DTW 的可学习模型不同，它能够学习目标任务的最佳数据相关对齐，实验证明了我们模型在在线签名验证方面的超过 DTW 并且创造了最先进的性能。

    Sep, 2023

  • 用于端到端对齐路径学习的深度声明动态时间规整

    本文提出了一种基于双层优化和深度声明网络的 DTW 层，可以将 DTW 表示为连续的优化问题，并计算出最优的对齐路径，可用于自动化的时间序列数据对齐。

    Mar, 2023

  • shapeDTW: 形状动态时间规整

    为解决全局 DTW 算法匹配不合理的问题，本文提出一种名为 shapeDTW 的改进算法，它根据点对点的局部结构信息来提高匹配的精度。当 shapeDTW 作为距离度量用于最近邻分类器时，它在 84 个 UCR 时间序列数据集的 64 个上显著优于 DTW，并且通过使用适当设计的局部结构描述符，在 18 个数据集上将准确率提高了 10% 以上。

    Jun, 2016

  • 可训练时间扭曲：在连续时间域中对齐时间序列

    本论文介绍一种新的可训练时间扭曲算法（TTW），该算法的时间复杂度线性增长，其使用 sinc 卷积核和梯度优化技术在连续时间域内执行对多个时间序列的对齐， 并在对 85 个 UCR 数据集的时间序列平均和分类任务中表现比广义时间扭曲（GTW）更优秀。

    Mar, 2019

  • 利用动态时间规整学习区分原型

    本文提出了 DP-DTW 方法，用于学习类别特定的判别式原型，以便在时间识别任务中实现更好的性能，并且结合端到端深度学习，可在标准基准测试中实现最先进的弱监督行动分割问题，并通过对所学行动原型的详细推理来启用输入视频的详细摘要，即可以通过将输入序列与行动原型对齐来获得基于行动的视频摘要。

    Mar, 2021

  • 时间序列之间的可微分差异

    本文提出了一种新的距离函数 ——soft-DTW 距离，并通过实验表明该函数在时间序列分类上的效果优于其他距离函数，如动态时间扭曲和 soft-DTW。

    Oct, 2020

  • 动态时间规整在时间序列回归中的影响案例研究

    本文研究了使用 Dynamic Time Warping 方法对光谱时间序列数据进行相似性比对，并发现结合 k-Nearest Neighbour 算法可以提高准确性，但当数据跨越多个波长时，如果使用了平均值和方差等数据聚合统计方法，DTW 的效果将不明显，因此在机器学习中，有时候大数据胜过复杂模型。

    Oct, 2020

  • 时间序列分类和聚类的广义时间扭曲不变字典学习

    本文介绍了一种基于广义时间对齐的词典学习算法，该算法使用连续基函数来提高时间对齐的连续性，并通过优化问题来联合优化时间对齐路径、词典和稀疏系数。该算法在分类和聚类方面表现出优秀的性能，并已在公共数据集上进行了验证。

    Jun, 2023

  • 利用规范化时间扭曲进行歌声校正

    本研究提出了一种基于 CTW 的唱歌时间对齐算法，将业余表演者的唱歌录音与职业唱歌者的进行对齐以提高唱歌表现，结果显示 CTW 相比其他方法更为鲁棒、更能解决音高失真等问题。

    Nov, 2017