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。
语音信号具有很强的随机性，不同的发音习惯，发音时所处的环境不同，心情不同都会导致发音持续时间长短不一的现象。如单词最后的声音带上一些拖音，或者带上一点呼吸音，此时，由于拖音或呼吸音会被误认为一个音素，造成单词的端点检测不准，造成特征参数的变化，从而影响测度估计，降低识别率。
在孤立词语音识别中，最为简单有效的方法是采用动态时间归整（Dynamic Time Warping）算法。该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法，用于孤立词识别。[2]
动态时间规整在60年代由日本学者Itakura提出，把未知量伸长或缩短(压扩)，直到与参考模板的长度一致，在这一过程中，未知单词的时间轴会产生扭曲或弯折，以便其特征量与标准模式对应[2] 。
是一个典型的优化问题，它用满足一定条件的的时间规整函数 描述测试模板和参考模板的时间对应关系，求解两模板匹配时累计距离最小所对应的规整函数。
测试语音参数共有 帧矢量，而参考模板共有 帧矢量， 和 不等，寻找一个时间规整函数 ，它将测试矢量的时间轴 非线性地映射到模板的时间轴 上，并使该函数 满足：
第 帧测试矢量 和第 帧模板矢量 之间的距离测度
最优时间规整情况下，所有矢量帧间的距离和 最小[2] 。
给定两个时间序列 和 ，他们的长度分别是 和 ：
若 ，可直接计算两个序列的距离；
若 ，则需要线性缩放，即把短的序列线性放大到和长序列一样的长度，或者把长的线性缩短到和短序列一样的长度，再进行比较。但是，语音中各个段在不同情况下的持续时间会产生或长或短的变化，因此，这样的计算导致识别效果不佳。实践中，更多的是采用动态规划（dynamic programming）的方法，具体如下：
为对齐这两个序列，构造一个 的矩阵网格，矩阵 处的元素为 和 两个点的距离 (即序列 的每一个点和 的每一个点之间的相似度，距离越小则相似度越高)，一般采用欧式距离，即 。该DP方法可以归结为寻找一条通过此网格中若干格点的路径，路径通过的格点即为两个序列进行计算的对齐的点。
那么如何找到这条路径？
我们把这条路径定义为warping path 规整路径，并用 来表示， 的第 个元素定义为 ，