PythonでDTW(Dynamic Time Warping)を実装する方法を現役エンジニアが解説【初心者向け】
初心者向けにPythonでDTW(Dynamic Time Warping)を実装する方法について現役エンジニアが解説しています。DTWとは時系列データ同士の類似度を求める際に使用される手法で、音声認識や文字認識の分野で使われています。fastdtwライブラリを使い実装しmatplotlibでグラフにして表示させます。
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PythonでDTW(Dynamic Time Warping)を実装する方法について、TechAcademyのメンター（現役エンジニア）が実際のコードを使用して、初心者向けに解説します。
Pythonについてそもそもよく分からないという方は、Pythonとは何なのか解説した記事を読むとさらに理解が深まります。
なお本記事は、TechAcademyのオンラインブートキャンプ、Python講座の内容をもとに紹介しています。
今回は、Pythonに関する内容だね！
どういう内容でしょうか？
PythonでDTW(Dynamic Time Warping)を実装する方法について詳しく説明していくね！
お願いします！
DTW(Dynamic Time Warping、動的時間伸縮法)とは
DTWとは、時系列データ同士の類似度を求める際に使用される手法です。
初めて編み出された際は1960年代で、音声認識や文字認識の分野で使われていたようです。時系列データ解析の中でとてもシンプルな手法で学習コストは低いですが、ノイズに弱いなどのデメリットもあります。
DTW(Dynamic Time Warping、動的時間伸縮法)を実装する方法
PythonでDTWを実装する際方法はいくつかあります。
- numpyを使ってアルゴリズムを実装する
- fastdtwライブラリを使う
データ分析をする時にアルゴリズムの調整をできるように、前者の方法で関数を実装することがありますが、今回は実際にDTWを体験するために後者のdtwライブラリを使っていきます。
fastdtwライブラリをインストール
pipでインストールができますので、以下の1行でインストールをします。なお、今回はpython3.6で試しています。
pip install fastdtw
また、計算結果を出力させるためにmatplotlibも合わせてインストールしましょう。
pip install matplotlib
実際に書いてみよう
それでは、実際にDTWの結果を出力するコードを書いていきます。
以下のコードを適当な場所に保存しましょう。
import numpy as np
from scipy.spatial.distance import euclidean
from fastdtw import fastdtw
from matplotlib import pyplot as plt
# 異なる2種類のデータを定義
x = np.array([2, 0, 1, 1, 2, 4, 2, 1, 2, 0]).reshape(-1, 1)
y = np.array([1, 1, 2, 4, 2, 1, 2, 0]).reshape(-1, 1)
# DTWを計算
distance, path = fastdtw(x, y, dist=euclidean)
print("DTW距離:", distance)
plt.plot(x, label='x')
plt.plot(y, label='y')
# 各点がどのように対応しているかを図示する
for x_, y_ in path:
plt.plot([x_, y_], [x[x_], y[y_]], color='gray', linestyle='dotted', linewidth=1)
plt.legend()
plt.title('Our two temporal sequences')
plt.show()
実行すると以下のようなグラフが出力されます。
まとめ
今回はDTWの実装を紹介しました。
現在でもこの方法で音声認識を行うなど、時系列データの解析では活躍されています。ただ、ノイズに対しては弱いので、前処理はしっかりやる必要があります。
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