动态时间规整（dynamic time warping），工学-信息与通信工程-模式识别-结构模式识别-串匹配-动态时间规整，计算两个时间序列之间相似性的算法。日本学者板仓文忠在20世纪60年代提出，为了解决语音识别中单词发音长短不一的模板匹配问题，采用对输入语音信号进行伸长或者缩短的方法，直到与参考模板的长度一致。动态时间规整是一种用来计算两个时间序列之间相似性的算法，这个相似性通过找到两个序列之间的最佳匹配（对齐）来实现，而这个最佳对齐路径称为规整路径。动态时间规整是一个寻找最优路径的算法，这是一个典型的优化问题，常常采用动态规划的思想来实现。基本方法包含3个步骤：构建一个初始化矩阵；根据已有相邻元素的结果依次迭代，进行前向更新矩阵内容；回溯得到最佳匹配路径。在此基础上，也有一些不同的改进算法。例如，为了加快速度，将前向更新限制在斜对角线的附近；为了扩大匹配范围，前向更新的时候考虑更大的相邻元素。这些改进算法都很好地推进了动态时间规整算法的应用。