在许多自然语言处理和语音识别应用中，孤立词的识别是一个重要的环节。我们在项目中经常会遇到这类需求，尤其是在实时语音识别系统中。结合动态时间规整（DTW, Dynamic Time Warping）算法，可以有效地解决孤立词识别的问题。但是在这个过程中，我们也遇到了不少挑战。
以下是我整理出来的解决“python dtw 孤立词”的一些经验和思考。希望通过这篇博文，能够帮助到同样面临类似技术挑战的
这次主要做了：树莓派用GPIO控制灯泡，还有用linux虚拟机通过USB转TTL向树莓派串口写消息以及控制树莓派。 控制灯泡那个整体还算OK：有控制自身携带的ACT LED：，整体做下来没有问题，zero也没有关系可以做下去出结果，控制的是电源红灯旁边那个黄灯。其他的GPIO实验还要买LED灯、各种模块、面包板、杜邦线等装备。如果有装备就可以点亮装备上的灯。串口连接那个花了很大功夫才想通一个问题，
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2024-01-03 10:42:05
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孤立词识别系统采用卷积神经网络方法实进行训练（训练的是这10个，因此其余的不能检测）8、之前的16000采样率较高数据量较大，
原创
2022-08-18 17:52:06
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注意！这个博客里给出的文件是 在matlab2012版本里使用的，而我学习时使用的时matlab2018b，因此发现了很多新版本不兼容的问题，但我没有给出修改后能直接在新版本中用的代码。另外，matlab要安装voicebox才可以正常进行实验！还有一件事，录音文件要修改好文件名和文件目录，不然会检测不到。 这个实验在没有同学和老师的指导和帮助下完成，一共花了大概两周多（也没
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2024-02-02 11:18:20
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（1）采用动态规划（Dynamic Programming）的方法。这是一种运算量较大，但技术上较简单，正识率也较高的方法。其中的失真测度可以用欧氏距离(适于短时谱或倒谱参数)，也可以用对数似然比距离(适于LPC参数)．决策方法可用最近邻域准则． （2）采用矢量量化（Vector Quantizat
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2018-11-20 10:02:00
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语言类型学分类范本1.分析语，孤立语（易和孤立语言混淆，建议少用），词根语2.综合语，屈折语（不称曲折语）3.黏着语（不称胶着语）4.抱合语（多式综合语）编插语 复综语多式综合语等等①越南语、苗语、华语是典型的分析语文法的词根语类型②拉丁语、梵语、俄语是典型的综合语文法的屈折语类型③蒙古语、韩语、日语是典型的综合语文法的黏着语类型④因纽特语(爱斯基摩)是典型的综合语文法的抱合语类型分析
在信息科技的快速发展中，语音识别技术扮演着越来越重要的角色。本文将会探讨如何基于 Python 实现隐马尔可夫模型（HMM）来完成孤立词识别。这个过程不仅会涵盖背景描述，还将详细介绍技术原理、架构解析、源码分析以及扩展讨论，最后会给出一个展望。
### 背景描述
随着机器学习和深度学习的不断发展，语音识别技术已经广泛应用于智能助手、语音控制等诸多领域。孤立词识别是一种基本的语音识别任务，指的是
著名的，人手一本的西瓜书(就是这本)的作者周志华老师,于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出孤立森林(Isolation Forest) 算法,先简单解释一下什么是孤立森林： 「假设我们用一个随机超平面来切割（split）数据空间（data space）, 切一次可以生成两个子空间（想象拿刀切蛋糕一分为二）。之后我们再继续用一个随机超平面来切割每个子空
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2023-06-02 14:51:08
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由于异常值往往有的两个特点：异常数据只占很少量、异常数据特征值和正常数据差别很大。孤立森林，不是描述正常的样本点，而是要孤立异常点，由周志华教授等人于2008年在第八届IEEE数据挖掘国际会议上提出。孤立森林不需要根据距离和密度来衡量异常，因此孤立森林的时间复杂度是线性的，需要的内存也很少。孤立森林有能力处理大数据和高维数据，对于我们大数据背景下的异常识别，是十分适合的一个模型。孤立森林的基本思想
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2023-11-27 09:08:17
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前言孤立森林(Isolation Forest)简称iForest，是无监督的模型，常用于异常检测。在一大堆数据中，找出与其它数据的规律不太符合的数据孤立森林将异常识别为树上平均路径较短的观测结果。每个孤立树都应用了一个过程:随机选择特征通过在所选特征的最大值和最小值之间随机选择一个值来分割数据点。程序简单例子import numpy as np
import matplotlib.pyplot
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2023-11-19 07:46:47
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孤立森林Isolation Forest（sklearn.ensemble.IsolationForest）：一种适用于 连续数据 的 无监督 异常检测方法。与随机森林类似，都是高效的集成算法，相较于LOF，K-means等传统算法，该算法鲁棒性高且对数据集的分布无假设。Isolation Forest算法做非监督式的异常点检测分析，对数据特征的要求宽松：该
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2023-10-29 11:43:30
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在数据库安全体系中，Login和User是两个最基本的安全主体（Principal），Login用于登陆到SQL Server实例，而User用于访问数据库。Login和User之间有一个映射关系，通过SID（安全标识，Security ID）连接到一起。在一个数据库中，如果一个User没有相应的L
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2017-07-26 13:00:00
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前言现有的异常检测方法主要是通过对正常样本的描述，给出一个正常样本在特征空间中的区域，对于不在这个区域中的样本，视为异常。这些方法的主要缺点是，异常检测器只会对正常样本的描述做优化，而不会对异常样本的描述做优化，这样就有可能造成大量的误报，或者只检测到少量的异常。异常具有两个特点：异常数据只占很少量，异常数据特征值和正常数据差别很大。而孤立森林不再是描述正常的样本点，而是孤立异常点。在孤立森林中，
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2023-08-11 17:14:47
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孤立森林(Isolation Forest)简称iForest，此算法对内存要求很低，且处理速度很快，其时间复杂度也是线性的。可以很好的处理高维数据和大数据，并且也可以作为在线异常检测。算法简介 算法起源于2008年的一篇论文《Isolation Forest》【第八届IEEE数据挖掘国际会议】，这论文由澳大利亚莫纳什大学的两位教授Fei Tony
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2024-04-23 08:28:28
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目录随机森林随机性特征重要性out-of-bag(oob) scoreTRTE代码孤立森林目的基本原理及步骤代码 随机森林随机森林是一种以决策树（常用CART树）为基学习器的bagging算法。回归问题结果：各学习器的均值分类问题结果：
硬投票：基学习器预测频率最高的类别为最终结果（原论文采用方法）软投票：通过各基学习器的结果概率分布计算样本属于某个类别的平均概率，然后选择概率分布最高的类
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2023-08-11 17:14:56
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异常检测看似是机器学习中一个有些难度的问题，但采用合适的算法也可以很好解决。本文介绍了孤立森林(isolation forest)算法，通过介绍原理和代码教你揪出数据集中的那些异常值。 从银行欺诈到预防性的机器维护，异常检测是机器学习中非常有效且普遍的应用。在该任务中，孤立森林算法是简单而有效的选择。
本文内容包括：
介绍异常检测；异常检测的用例；孤立森林是什么；用孤立森林进行异常
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2024-04-12 12:57:24
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异常的定义针对于不同类型的异常，要用不同的算法来进行检测，而孤立森林算法主要针对的是连续型结构化数据中的异常点。使用孤立森林的前提是，将异常点定义为那些 “容易被孤立的离群点” —— 可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数据点落在此区域的概率很低，因此可以认为这些区域的点是异常的。也就是说，孤立森林算法的理论基础有两点：异常数
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2023-10-23 21:37:09
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孤立森林，不再描述正常的样本点，而是要孤立异常点。用一个随机超平面对一个数据空间进行切割，切一次可以生成两个子空间。继续随机选取超平面，切割得到的两个子空间，以此循环下去，直到每子空间里面只包含一个数据点为止。密度很高的簇要被切很多次才会停止切割，即每个点都单独存在于一个子空间内，但那些分布稀疏的点，大都很早就停到一个子空间内了。随机选择m个特征，通过在所选特征的大值和小值之间随机选择一个值来分割
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2024-03-23 20:36:18
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class sklearn.ensemble.IsolationForest(n_estimators=100, max_samples=’auto’, contamination=’legacy’, max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=None, behaviour=’old’, random_state=None, verbose=0, wa
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2024-01-03 11:37:17
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基本概念孤立森林（Isolation Forest）是一种基于异常检测的机器学习算法，用于识别数据集中的异常点。孤立森林算法在异常检测、网络入侵检测、金融欺诈检测等领域有广泛应用，并且在处理大规模数据和高维数据时表现出色。孤立森林的基本思想的前提是，将异常点定义为那些 容易被孤立的离群点：可以理解为分布稀疏，且距离高密度群体较远的点。从统计学来看，在数据空间里，若一个区域内只有分布稀疏的点，表示数
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2024-06-18 15:38:32
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