I detta dokument föreslår vi att lära sig en Mahalanobis avstånd för att utföra anpassning av multivariata tidsserier. Lärande exempel för denna uppgift är tidsserier för vilka den sanna anpassningen är känd. Vi kastar anpassningsproblemet som en strukturerad förutsägelse uppgift, och föreslår realistiska förluster mellan justeringar för vilka optimeringen är dragbar. Vi tillhandahåller experiment på verkliga data i ljud-till-ljudsammanhang, där vi visar att lärandet av en likhetsmått leder till förbättringar i utförandet av anpassningsuppgiften. Vi föreslår också att använda detta metriska inlärningsramverk för att utföra funktionsval och, från grundläggande ljudfunktioner, bygga en kombination av dessa med bättre prestanda för anpassningen.
I REF föreslår författarna att lära sig en Mahalanobis metrisk för multivariat tidsserie anpassning av ljuddata.
Metric Learning for Temporal Sequence Alignment
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}