腦性麻痺患者的語音辨識暨介面開發

Speech Recognition for the Patient of
Cerebral Palsy and Interface Development

指導教授：劉震昌 博士    研究生：張凱鈞    日期：中華民國  九十六  年
七  月

摘要

腦性麻痺(Cerebral Palsy)，是指大腦中的中樞神經系統，在發育成熟之前受到損傷或受到損傷或發生病變；導致其運動機能發生障礙，使得他們無法如同一般人那般使用鍵盤進行輸入，也無法持筆寫字，亦不能講話溝通。由於本校有一名學生也是腦性麻痺患者，上述的種種不便，讓他學習這方面受到相當大的限制。

某些論文探討發音障礙患者(Dysarthric Speaker)的語音辨識 [1][2][8]，即使是重度的發音障礙患者，也能在逐步蒐集語音資料後，提升語音辨識率到讓人接受的程度。這個理論給了我們一個靈感：我們可以開發一套語音辨識系統讓他使用，並應用於輸入的部份。

本篇論文研究特定腦性麻痺患者的發聲，選出適合患者的語音辨識方式，尋找患者可以發出的強健(Robust)字彙，再針對這些強健字彙作後續處理。我們嘗試了一些方法，如動態時軸校正(Dynamic Time Warping，DTW)和離散式隱藏馬可夫模型(Discrete Hidden Markov Model，dHMM)，使用梅爾倒頻係數(Mel-Frequency Cepstral Coefficients，MFCC)特徵，找出患者可以對哪些母音(Vowel)及子音(Consonant)做強健的發音。我們也做相關的語音分析，以評估受測者的發音能力。

最後，結合理論及實驗結果，設計出一套可讓患者方便使用的語音辨識系統。此系統對常輸入符號(英文字母、中文注音和數字符號)進行編碼，讓每個符號對應一種輸入碼，受測者可根據輸入碼來發音，組合出欲輸入的符號。另外也結合按鍵輔具，提升系統的便利性和效能。

關鍵字：腦性麻痺、強健、DTW、dHMM、母音、子音

過去相關研究

論文名稱

Encouraging Results in the Automated
Recognition of Cerebral Palsy Speech

年份

1988

來源

IEEE Trans. Biomedical Engineering

概要

使用HMM的原理及LPC(Linear Predictive Cepstral)特徵，對腦性痲痺患者進行語音辨識

字彙種類

只有單一母音的單一字彙 (Ex. bat)

貢獻

證明HMM的語音辨識方式對腦性痲痺患者也有效

辨識率

四位受測者對十種母音的字彙發音，平均辨識率為89.775%

未盡完善之處

受測者必須具備「可強健發出母音」的前提

語音訓練樣本的篩選有語言學家參與

論文名稱

Optimization of Dysarthric Speech
Recognition

年份

1997

來源

IEEE Int’l Conf. Engineering in
Medicine and Biology Society

概要

採用dHMM方法及MFCC特徵，以不同的特徵參數檢驗辨識率的變化，增加訓練樣本觀察對辨識率的影響

字彙種類

英文數字zero、one、…、nine，總共十種字彙

貢獻

印證dHMM在語音辨識上的理論

提供一套dHMM對語音辨識的實驗方法

腦性麻痺受測者亦可藉由增加訓練樣本，達到提升辨識率的目的

辨識率

每種數字五份訓練樣本，對十五份語音樣本的平均辨識率：80.75%

每種數字十份訓練樣本，對十份語音樣本的平均辨識率：88.67%

每種數字十五份訓練樣本，對五份語音樣本的平均辨識率：91.5%

未盡完善之處

並沒有針對腦性痲痺患者做特別的處理

受測對象只有一位，參考度不足

論文名稱

Optimizing Feature Extraction for Speech Recognition

年份

2003

來源

IEEE Trans. on Speech and Audio Processing

概要

對MFCC裡面的各項參數，包含三角帶通濾波器、MFCC維度、窗的選擇等等，做參數調整，使語音特徵的損失降到最小

字彙種類

韓語的數字０～９共十種字彙

貢獻

讓整體辨識率能上升4%～7%

辨識率

十九位受測者的平均辨識率在85%左右

未盡完善之處

不是以腦性痲痺患者作為受測者

論文名稱

Dysarthric Speakers' Intelligibility and
Speech Characteristics in Relation to Computer Speech Recognition

年份

1995

來源

Augmentative & Alternative
Communication

概要

使用HMM原理的Dragon-Dictate System語音辨識系統，對八位不同的腦性麻痺受測者及兩位正常受測者做語音辨識，找出受測者的語音特徵和辨識結果的關連性

字彙種類

Pledge of Allegiance，美國效忠誓詞，有31個字彙

貢獻

腦性麻痺受測者亦可藉由增加訓練樣本，達到提升辨識率的目的

可以根據受測者的語音特徵，定義受測者的發音強健程度

辨識率

經過八次訓練後，發音強健程度較好的五位可以達到95%；較差的五位亦能達到80%

未盡完善之處

沒有對受測者的發音特性及習慣作測試調整

論文名稱

Teachable Interfaces for Individuals with
Dysarthric Speech and Severe

Physical Disabilities

年份

1998

來源

AAAI workshop on Integrating Artificial
Intelligence and Assistive Technology

概要

對於具有表達障礙或發音障礙的受測者，提供人機介面開發的靈感及方向。像是視覺追蹤、訊息回饋方式。

貢獻

提供我們開發系統的靈感及受測者的語音特性研究方法

未盡完善之處

著重在系統開發方向的提供，實作上沒有具體的表現

論文名稱

腦性麻痺說話者的國語聲調基本頻率（F0）型態與特性

年份

2003

來源

國立臺南師範學院特殊教育與復健學報，民92，11期

概要

對數十位不同程度和性別的腦性痲痺患者，計算中文聲調的走勢和分布範圍，解釋腦性痲痺患者的聲調控制為何不如一般人。

貢獻

解釋腦性痲痺患者的聲調控制為何不如一般人，提供我們音高追蹤的實驗重點。

未盡完善之處

許多的實驗流程並未詳盡說明，實驗的目標對我們的系統開發幫助有限

論文名稱

Acoustic Analysis of Dysarthric Speech and
Some Implications for Automatic Speech Recognition

年份

2000

來源

KTH Computer Science and Communication

概要

以腦性痲痺患者為目標，對他們進行各種的語音測試和評估，並和一般人做比較，找出腦性痲痺患者語音不如一般人的理由。

貢獻

提供許多的語音評估方式

未盡完善之處

並不是以中文作為測試的語言，而且某些測試方式會因為語言的隔閡而無法適用於我們的患者。

測試對象介紹

我們的受測者是目前就讀本校學士班四年級的學士班同學，我們在後面簡稱他為受測者A。他是屬於混合形 (Mixed)的腦性痲痺患者，包含下面的分類：

1.
運動障礙形 (Dyskinetic)：全身會受到不自主的張力及動作影響；患者會不斷及不自主的轉變姿勢及舞動四肢。

2.
痙攣形 (Spastic)：肌肉拉緊，引致姿勢畸形，行動困難。

3.
協調不良形 (Ataxic)：活動的協調有困難，引致如寫字、扣鈕、繫鞋帶等需要協調的動作十分緩慢。

受測者A的動作的穩定性和協調性很差，全身動作控制都有障礙，會有不正常的反射動作，而且有接近１７００度的深度近視，語言的表達也極為有限。不過他的智力和聽力等等都和一般人相同。

語音辨識系統開發流程

上圖為離散語音辨識統概念圖。離散語音辨識統的主要部份為：端點偵測(Word Detection)、特徵萃取(Feature Extraction)及語音辨識(Word Recognition)

隱藏式馬可夫模型

隱藏式馬可夫語音模型的製作流程圖

上圖為隱藏式馬可夫語音模型的製作流程圖。接著說明隱藏式馬可夫模型的基本理論，以及如何將理論應用在語音辨識。

隱藏式馬可夫模型的基本理論

隱藏式馬可夫模型，就是以統計的方式來建立每個類別的機率模型。若以機率模型的類別來分，隱藏式馬可夫模型又可以分成兩大類：

Discrete HMM：簡稱 dHMM，離散隱藏式馬可夫模型。機率的算法完全是依靠查表法，而表格的取得則是靠大量語音資料的統計。

Continuous HMM：簡稱 cHMM，連續隱藏式馬可夫模型。機率的算法是根據連續的機率密度函數，例如高斯混合模型（Gaussian Mixture Models，GMM）。這些機率密度函數都是靠大量的語音資料來建模（Modeling）所得。

理論上，連續隱藏式馬可夫模型的效果略勝於離散隱藏式馬可夫模型；不過這是在語者無關（Speaker Independent）的情況下所得到的結果。若是語者相關（Speaker Dependent）的情況，兩者的效果並沒有很明顯的優劣差距。由於我們的受測目標並不是放在語者無關這方面，所以我們採用離散隱藏式馬可夫模型。

離散隱藏式馬可夫模型以機率來描述狀態的轉移，如下圖，所以適用於長度不固定的輸入向量，尤其是長度不會相同的語音。

由左至右的離散隱藏式馬可夫模型狀態轉移圖

簡化後的離散隱藏式馬可夫模型狀態轉移圖

我們以另一個範例來說明狀態轉移：一個語音樣本經過端點偵測後，裡面即是語音的資料。我們把此語音的發音分成數個狀態（State），每個狀態可以包含好幾個音框；而每一個音框隸屬於一個狀態的程度，是用一個機率值來表示，稱為狀態機率（State Probability）。一個新的音框進來時，我們可以將此音框留在目前的狀態，或是將此音框送到下一個狀態，這些行為模式也都是用機率來表示，統稱為「轉移機率」（Transition Probability），其中我們使用「自轉移機率」（Self-Transition Probability）來代表新音框留在目前狀態的機率；用「次轉移機率」（Next-Transition Probability）來代表新音框跳到下一個狀態的機率。

離散式隱藏馬可夫模型的參數

我們說明離散隱藏式馬可夫模型裡面會出現的參數。

轉移機率Transition
Probability：大小為(狀態數目, 狀態數目)的陣列。其意義為，從狀態i跳到狀態j的機率。

狀態機率State
Probability：大小為(分群數目, 狀態數目)的陣列。其意義為，分群i屬於狀態j的機率。

初始機率π：大小為(1, 狀態數目)的陣列。雖然此參數在離散隱藏式馬可夫模型中有相當的重要性，但是在離散式語音辨識裡面，此陣列的值恆為(1,0,0,...)，因為語音的初始狀態一定會停在第一個狀態。

我們必須對資料做分群的動作，才能進一步求出狀態機率。我們以將語音的每個音框換成相對應的分群，也就是進行向量量化(Vector Quantization，VQ)的動作。

向量量化，是降低計算量的一種方法。在整個向量量化的過程中，最重要的工作便是碼書（Codebook）的設計。碼書指的是一群編碼向量（Codevector 或 Codeword）的集合，而我們最終的目標，便是以這些挑選出來的編碼向量，來代表該空間中全部的資料向量。換句話說，向量量化就是簡化資料，提升程式運算效能的一種方式。

將語音樣本經過向量量化後，原本的語音特徵就可以轉換成以編號組合而成的向量；然後經由查表得到狀態機率的值。

離散式隱藏馬可夫模型的範例說明

離散隱藏式馬可夫模型範例 [7]

我們以上圖來繼續說明。圖中的縱座標為狀態，橫座標為訊框。我們把語音訊框轉成對應的分群向量後，就要利用動態程式規劃法，計算出D(i,j)的最大值，其中A代表轉移機率，B代表狀態機率，計算公式如下面：

公式中的max的選擇有兩種：停留在現在狀態的(D(i-1,j)+A(j,j))，或是轉移到下一個狀態的(D(i-1,j-1)+A(j-1,j))。這是建立在Local Constraint的前提下所得到的結論，因為語音的狀態轉移絕對不會後退。Local Constraint的示意圖為圖2.15。

Local Constraint的示意圖 [7]

假設轉移機率和狀態機率已知，經由動態程式規劃法即可找到最佳路徑，使整段路徑的機率值為最大(即代表輸入語音隸屬於此離散隱藏式馬可夫模型的機率)。我們這裡採用Viterbi Decoding（一種動態程式規劃法），先猜轉移機率和狀態機率的值，再反覆進行Decoding，然後再重新估算轉移機率和狀態機率的值。如此反覆計算，機率總和會一路遞增，直到逼近最佳值，最後就能得到最大值的D，以及能達到最大值的轉移機率和狀態機率，這些機率的陣列就是對應此語音的語音模型。

特徵陣列參數選擇

我們對受測者A蒐集十種母音樣本，內容為ㄚ、ㄛ、ㄜ、ㄝ、ㄧ、ㄨ、ㄩ、ㄗ、ㄖ、ㄦ，離散隱藏式馬可夫模型參數為 [分群數目=64]。我們調整音框大小、Overlap比例、狀態數目States和是否取用對數能量，將Outside Test的結果製成表格，結果如圖2.16。表內數字為辨識率，單位為％，我們注意到參數的變化並沒有對辨識率有顯著的影響。

樣本的參數變化對辨識率的影響

離散隱藏式馬可夫模型參數選擇

同樣地，利用和上面實驗相同的語音樣本作實驗。這次改變離散隱藏式馬可夫模型的相關參數，特徵陣列參數為[訊框大小=512]、[MFCC的維度=12]和[Overlap=1/3]，檢查辨識率的變化。我們讓分群數目和狀態數目的積為定值；並且為了確保Viterbi Decoding正確執行，不讓狀態數目過小，其實驗結果如下圖2.17。我們發現，參數變化並沒有顯著的影響，所以我們使用原本的參數：狀態數目=4和分群數目=64。

離散隱藏式馬可夫模型的參數變化對辨識率的影響

隱藏式馬可夫模型的實作

相同的語音唸20次，總共200筆資料。之所以這麼做是因為HMM有分Inside Test和Outside Test，因此需要較多的語料。我們進行2-Fold Cross Validation，將語音資料均分成兩個集合：Ａ和Ｂ，每個集合的各種數字各有１０份樣本，再分別做兩次Outside Test：

Ÿ
以Ａ訓練機率模型，再對Ｂ作測試

Ÿ
以Ｂ訓練機率模型，再對Ａ作測試

最後，將辨識結果正規化，如此可降低因選錯資料集合而影響辨識率的問題。

我們將辨識結果分佈製成一個陣列，其圖形為圖3.6。標題為平均辨識率；縱座標代表測試的語料；橫座標代表辨識的結果；陣列內數字為正規化後的結果分佈，其意義為：十次辨識中正確辨識的次數。以此定義製成的陣列，其正確的分佈會落座於斜率為-1的對角線上，剛好將陣列分為左下部和右上部，我們用紅色顯示正確的分佈。我們看下圖，此圖為受測者B的中文數字辨識結果，其中座標(1,1)的值為９，表示１０次辨識中數字１被辨識成１的次數為９次，也就是正確辨識率為９０％；座標(1,7)的值為１，表示１０次辨識中數字１被辨識成７的次數為１次，也就是錯誤辨識率為１０％。

使用離散隱藏式馬可夫模型，受測者B對中文數字的辨識結果

強健母音的篩選

模擬兩可的組合會互相拉低辨識率。倘若將會彼此影響的音作篩選的動作，就有機會提升辨識率。

我們以下面的流程來篩選強健的音：

Ÿ
若音與音彼此明顯地影響，便將這些音集合起來做辨識率測試，選出最強健的音作為代表；落選的音則加以移除。

Ÿ
將篩選後的音再集合起來做測試。

Ÿ
若沒有明顯地受影響，辨識率又低落，則直接移除。

Ÿ
重複上述步驟，直到所有音的個別辨識率都有七成以上。

我們逐漸消去特徵薄弱的母音，保留強健的母音，最後的結果如下圖。

受測者A母音篩選後的結果

最後我們找到母音A(ㄚ)、O(ㄛ)、I(一)、U(ㄨ)、Z(ㄖ)具有強健的特性，可以藉由和其他子音結合，找出強健的子音。

受測者A所有音的辨識率都有５０％以上辨識率的篩選結果

受測者A所有音的辨識率都有６０％以上辨識率的篩選結果

受測者A所有音的辨識率都有７０％以上辨識率的篩選結果

受測者A所有音的辨識率都有８０％以上辨識率的篩選結果

在我們對受測者A的語音做研究前，受測者A已經會利用一種叫做「摩斯智慧鍵盤」的特殊鍵盤。此種鍵盤可以視為簡化的標準鍵盤，內建摩斯碼表，並對常用的符號，如數字、字母、注音、標點做編碼。當使用者欲輸入時，只要對中央的摩斯碼對應按鈕逐一鍵入即可完成輸入。此鍵盤主要是提供給無法正常使用標準鍵盤的使用者，像是神經或肌肉病變、殘障，以及腦性麻痺受測者。

摩斯智慧鍵盤

這個鍵盤給了我們靈感：若將語音對應於上面的摩斯碼對應鈕，不但可以沿用此鍵盤的概念及技巧，使用者也不需要再重新學習。因此，我們決定使用強健的音節，對應中央的摩斯碼對應鈕；並且尋找類似於這種按鍵輔具的工具，作為介面輔助用。由於摩斯智慧鍵盤的摩斯碼對應鈕有六鍵，我們就尋找六個辨識率最高的字彙，對應摩斯碼對應鈕。

A、U、YA、I、KI、GU實測的結果

腦性痲痺患者的語音評估及分析

根據過去的相關研究 [10]，讓不同程度的腦性痲痺患者唸誦相同的文章並計算其相關音高資料，所得到的結果為下圖4.2。根據數據顯示，腦性痲痺患者的語音，其音高的變異數都相當地大；小則50，大則100。

各種腦性痲痺患者的平均音高、最常出現數和變異數圖形 [10]

我們針對用中文的十種母音，ㄚ、ㄛ、ㄜ、ㄝ、ㄧ、ㄨ、ㄩ、ㄗ、ㄖ、ㄦ，採用的聲調為一聲，每種字彙有20份樣本。將這些樣本作自動端點偵測後，使用AMDF法進行音高追蹤、使用3階的中位數濾波器濾除突兀點，最後計算並統計音高資料：各字彙的平均音高、最常出現數和音高變異數。對應結果分別為下圖。

受測者A的各字彙其對應平均音高(藍條)、最常出現數(紅條)和標準差(粉紅線)；M代表整體的結果

受測者B的各字彙其對應平均音高(藍條)、最常出現數(紅條)和標準差(粉紅線) ；M代表整體的結果

我們發現，受測者A的變異數為30～50，而受測者B的標準差只有10左右。而且受測者A的各種字彙的變異數都高於受測者B，由此可以知道受測者A其語音穩定度不如受測者B。

發音速率測量結果

在速率方面，腦性痲痺患者的整體表現都遜於一般人。一般人的速率標準差略高的原因，則是受測者快速唸出字彙而需要頻繁的換氣所導致的結果。

停頓測試的實驗結果

實驗結果顯示，受測者A的停頓時間，無論是換氣與否，皆大於受測者B。在不換氣的實驗中，可以發現受測者A改變發聲腔道上所花的時間是受測者B的1.75倍；在需要換氣的實驗中，受測者A的換氣時間大約是1326-521=805(ms)，受測者B的換氣時間大約是503-297=206(ms)，相差將近8倍。另外，受測者A的時間標準差非常大，代表腦性痲痺患者換氣的功能不健全所導致的時間差異。

綜合以上的結論，我們很清楚地發現受測者A的呼吸功能遠遜於受測者B。

母音三角形(Vowel Triangle) [3][4]

我們以圖形的方式來分析受測者A的母音篩選結果。語音研究有一種叫做母音三角形的圖形，以第一共振峰頻率為橫軸，第二共振峰頻率為縱軸；其功用是分析受測者所能發出的母音分布，並且進一步分析受測者的舌位。我們根據受測者A的母音樣本，繪製受測者A的母音三角形(圖4.7)。將母音ㄧ、ㄚ、ㄨ在此座標平面上的對應位置繪成三角形的區域，大致上其他母音亦會落座於此區域內，無論是腦性痲痺患者或是一般人都能得到類似的結論。我們若用此圖形對照實驗結果，可以發現我們最後找出的五種強健母音(ㄚ、ㄛ、一、ㄨ、ㄖ)中，剛好有包含三角形的三個頂點(ㄧ、ㄚ、ㄨ)；加上另外兩個強健母音(ㄛ、ㄖ)三角形中的五個代表點，可以視為在多母音中的五個分群點。若我們再跟一般人的母音三角形(圖4.8)做比較，可以發現受測者A的母音三角形面積小於受測者B的母音三角形面積，這代表受測者A的發音範圍相當有限，使得受測者A所能發的母音比一般人還少。

腦性痲痺患者的母音三角形

一般人的母音三角形 [3]

頻譜分析

我們可以從頻譜圖，解釋一個好的語音所需要具備的條件：明顯的共振峰轉移和共振峰的穩定。

受測者B的字彙YA的頻譜圖

受測者A的字彙YA的頻譜圖

受測者B的字彙Ｕ的頻譜圖

受測者A的字彙Ｕ的頻譜圖

語音辨識系統程式介面

我們的對象是腦性痲痺患者，所以介面的設計要滿足兩個原則：簡單明瞭以及放大的介面。腦性痲痺患者對語音的分析並不明瞭，所以我們可以省略絕大多數的輔助訊息，像是頻譜圖或是波型圖；又因為我們的腦性痲痺患者視力很差，近視超過一千度，因此一般人所適用的介面大小是不夠的，一定要放大才行。

辨識系統外觀面板

實測結果

我們將系統架設完畢後，讓受測者A進行實測的測試，檢視其輸入的辨識率。

我們的實驗環境為略具噪音的辦公室，使用相同的語音模型資料，分別使用桌上型的電腦以及筆記型的電腦進行實測。

桌上型電腦的實測結果(左)和筆記型電腦的實測結果(右)

此結果和評估的結果差不多，都是在9成左右；False
Rejection和False
Acceptance的出現次數也尚可接受。

上面的實驗結果是以[受測者不處於疲勞狀態]所得到的結論。那麼，若[受測者處於疲勞狀態]，結果又是如何呢？我們試著讓受測者A經過一段時間的發音(隨意發音20分鐘，大約有200次發音)，使其處於疲勞狀態，再進行和上面相同的實驗，可以得到另外的結果，如下圖。

疲勞狀況下，桌上型電腦的實測結果(左)和筆記型電腦的結果(右)

可以發現，整體的辨識結果大幅下降，False Rejection和False Acceptance的出現次數也略微上升。

結論

此系統在受測者A的發音狀況良好的情況下，確實可以順利運作。但是上面提到的種種現象和習慣，都不是受測者A一朝一夕就可以改變的。事實上，受測者A不常發聲，這點造成系統開發上的瓶頸。受測者A若無法將自己的發聲能力培養起來，程式能做的輔助相當有限。根據相關論文 [8][10]，腦性麻痺患者都會接受發聲的專門訓練。他必須要多講，多唸，才有機會提升自己的語音鑑別度和辨識率。目前我們找到受測者A的強健字彙，以及做到基本的發音辨識及結果編碼，但是離「實用」及「效率」還有一段差距。要彌補這點，除了系統開發者要費盡心思外，受測者A的發聲能力也需要培養。

參考文獻

[1]       J. R. Deller, J. R.
Hsu, and L. J. Ferrier, “Encouraging Results in the Automated Recognition
of Cerebral Palsy Speech,” IEEE Trans. Biomedical Engineering, 1988.

[2]       F. Chen and A. Kostov,
“Optimization of Dysarthric Speech Recognition,” IEEE Int’l
Conf. Engineering in Medicine and Biology Society, 1997.

[3]       王小川,
“語音訊號處理,” Feb. 2005.

[4]       王理嘉, and 林燾, “語音學教程,” Nov. 1995.

[5]       J. R. Deller, J. R.
John G. Proakis, and John H. L. Hansen
“Discrete-Time Processing of Speech Signals,” 1993.

[6]       C. Lee, D. Hyun, E. Choi,
J. Go, and C. Lee, “Optimizing Feature Extraction for Speech
Recognition,” IEEE Trans. on Speech and Audio Processing, Vol. 11, NO. 1,
January 2003.

[7]       張智星, “線上教材，音訊處理與辨識 (Audio Signal Processing and Recognition),”2007.

[8]       L. J. Ferrier, H. C. Shane, H. F. Ballard, T.
Carpenter, and A. Benoit “Dysarthric Speakers' Intelligibility and Speech
Characteristics in Relation to Computer Speech Recognition,” Augmentative
& Alternative Communication, Friday, July 09, 2004.

[9]       鄭靜宜, “腦性麻痺說話者的國語聲調基本頻率（F0）型態與特性,” 國立臺南師範學院特殊教育學系特殊教育與復健學報, 2003.

[10]   T. Magnuson, and M. Blomberg,
“Acoustic Analysis of Dysarthric Speech and Some Implications for
Automatic Speech Recognition,” KTH Computer Science and Communication,
2000.

[11]   D. Ellis, “Dynamic Time Warp (DTW) in Matlab,” 2005