一、概述 在大部分的学科中，时间序列是数据的一种常见表示形式。对于时间序列处理来说，一个普遍的任务就是比较两个序列的相似性。 在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。因为语音信号具有相当大的随机性
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2024-07-25 20:02:38
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# 实现 Python 音频波形相似度对比
## 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现 Python 音频波形相似度对比。这对于刚入行的小白来说可能比较复杂，但只要按照我的步骤和代码示例，你也能轻松完成。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
Start --> 下载音频文件
下载音频文件 --> 读取音频波形
读取音频波形 -->
原创
2024-07-05 04:22:43
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目录相关滤波相关滤波在目标跟踪的应用MOSSE滤波器MOSSE的训练与更新关于PSR相关滤波相关滤波源于信号处理领域，两个信号越相似，则他们的相关性就越大。假设有两个信号f和g，则这两个信号的相关性为： 相关滤波在目标跟踪的应用其实上述式子就是两个函数的卷积，由卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积可简化为：
概述DTW （Dynamic time warping）算法是可以度量两个独立时间序列的相似度的一种方法。曾被广泛应用在单词音频的匹配上。该方法主要用来解决在两段序列的时长不同的情况下，进行相似度的判断。 上图中，左侧时长相等，可以逐一进行欧式距离的计算，右侧则是时长不等，经过DTW之后得到的结果，可以看出来两个序列并不是一一对应的。 再比如上面左图，要得到蓝色序列与红色序列的相似度，因为可以看出
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2024-10-09 09:50:18
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安装IDLE (Python GUI)时，默认的编码是ascii，当程序中出现非ascii编码时，python的处理常常会报这样的错UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0x?? in position 1: ordinal not in range(128)，python没办法处理非ascii编码的，此时需要自己设置将python
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2024-08-02 09:58:36
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在机器学习问题中，通常将特征表示为向量的形式，所以在分析两个特征向量之间的相似性时，宠用余弦相似度来表示。余弦相似度的取值范围时[-1,1],相同的两个向量之间的相似度为1，如果希望得到类似的距离的表示，将1减去余弦相似度即为余弦距离，因此，宇轩距离的取值范围为[0,2],相同两个向量余弦相似度为0.为什么在一些场景中要使用余弦相似度而不是欧氏距离呢？？？对于两个向量A和B，其余弦相似度定义为：
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2023-11-09 01:27:13
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python数据分析之matplotlib1、什么是matplotlib？2、matplotlib 基本要点3、matplotlib 的散点图、直方图、柱状图3.1 对比常用统计图3.2 绘制散点图3.3 绘制条形图3.4 绘制直方图4、更多的画图工具 1、什么是matplotlib？学习matplotlib有两点理由：1.能将数据进行可视化,更直观的呈现2.使数据更加客观、更具说服力 就如下图
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2024-02-02 15:48:11
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余弦相似度计算字符串相似率功能需求：最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻，储存到公司数据中。这里面就有一个技术点，就是如何保证你已爬取的新闻，再有相似的新闻 或者一样的新闻，那就不存储到数据库中。（因为有网站会去引用其它网站新闻，或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中
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2023-07-15 21:19:50
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WaveNet 代码解析 —— model.py 文章目录WaveNet 代码解析 —— model.py 简介 代码解析 函数解析 create_variable(name, shape) create_embedding_table(name, shape)&nbs
1.曼哈顿距离 曼哈顿距离，叫出租车距离的。具见上图黄线，应该就能明白。计算距离最简单的方法是曼哈顿距离。假设，先考虑二维情况，只有两个乐队 x 和 y，用户A的评价为(x1,y1)，用户B的评价为(x2,y2)，那么，它们之间的曼哈顿距离为 2.欧式距离欧式距离又称欧几里得距离或欧几里得度量（Euclidean Metric），
1.python的数据类型有哪些?参考：Python 中主要有8种数据类型：number（数字）、string（字符串）、list（列表）、tuple（元组）、dict（字典）、set（集合）、Boolean（布尔值）、None（空值）。2.python2和3的区别?参考：1.大环境不同 python2.x：源码重复，不规范 python3.x：整合源码，更清晰优美简单 2.默认
前言这几天项目上要用到波形匹配并且计算匹配度，由于以前没有相关经验，遂找了一大堆声纹识别的算法（MFCC、DTW等）来看，发现和我的需求有点不一样，偶然看到一篇讲用欧氏距离进行图像识别匹配的博文，觉得这个才比较像我的需求，遂写了工程来验证，发现效果果然不错，写下来分享并作笔记。1、欧几里得距离算法欧氏距离算法原理其实很简单，用一个公式就能讲清楚了 d(x,y)=(√∑ni=1(xi−yi)2)
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2024-02-28 10:31:26
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两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义有很大差别，以我的理解就是：前者是看成坐标系中两个点，来计算两点之间的距离；后者是看成坐标系中两个向量，来计算两向量之间的夹角。 前者因为是点，所以一般指位置上的差别，即距离；后者因为是向量，所以一般指方向上的差别，即所成夹角。 如下图所示： 数据项A和B在坐标图中当做点时，两者相似度为距离dist(A,B)，可通过欧氏距离（也叫欧几里得距离）公式计算： 当做向量时，两者相似度为cosθ，可通过余弦公式计算： 假设||A||、||B||表示向量A、B的2范数，例如向量[1,2,3]的2范数为：√(1²+2²
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2013-07-16 19:54:00
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两者相同的地方，就是在机器学习中都可以用来计算相似度，但是两者的含义
原创
2023-03-28 09:40:25
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在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。本文目录：1. 欧氏距离2. 曼哈顿距离3. 切比雪夫距离4. 闵可夫斯基距离5. 标准化欧氏距离6. 马氏距离7. 夹角余弦8.
5.2自然语言处理觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me
2.3词嵌入的特性 properties of word embeddingMikolov T, Yih W T, Zweig G. Linguistic regularities in continuous space word representations[J]. In HLT-NAACL, 2013.词嵌入可以用来解
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2024-10-29 10:20:58
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DTW是一种衡量两个时间序列之间的相似度的方法，主要应用在语音识别领域来识别两段语音是否表示同一个单词。 1 DTW方法原理 在时间序列中，需要比较相似性的两段时间序列的长度可能并不相等，在语音识别领域表现为不同人的语速不同。而且同一个单词内的不同音素的发音速度也不同，比如有的人会把‘A’这个音拖得很长，或者把‘i’发的很短。另外，不同时间序列可能仅仅存在时间轴上的位移，亦即在还原位移的情
看starspace的时候发现它实现了dot和cos两种similarity的度量方式，这里总结一下：余弦相似度衡量两个向量在方向上的相似性，而不care两个向量的实际长度，A和B的长度即使是一个超级短一个超级长的情况下，二者的余弦相似性也可能为1（即theta=0，此时两个向量重合）；
存在的问题[1]：
余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感。
比如用户对内容评
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2023-10-13 12:29:37
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目录一、余弦相似度计算方式1、python2、sklearn3、scipy4、numpy5、pytorch6、faiss二、规模暴增计算加速1、numpy矩阵计算GPU加速——cupy2、pytorch框架cuda加速3、faiss的加速方法总结在做文本匹配、文本推荐的时候需要用到文本相似性的评估，一般都采用比较简单的cos_similarity——余弦相似度(值越大，两者越相似，向量夹角越小，极
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2023-09-26 10:59:28
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已计算出个文本间的余弦相似度值，怎么用kmeans聚类K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象如何计算两个不同长度的向量的余弦相似度(1)余弦相似性 通过测量两个向量之间的角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度
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2023-11-20 09:54:41
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