【摘 要】
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语音识别在现今的日常生活中应用广泛,语音特征提取是语音识别技术中最关键的过程之一。语音特征提取在面临当前大规模、高计算密度的数据计算问题时,存在着高耗时、低效率的
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语音识别在现今的日常生活中应用广泛,语音特征提取是语音识别技术中最关键的过程之一。语音特征提取在面临当前大规模、高计算密度的数据计算问题时,存在着高耗时、低效率的问题,传统的语音特征提取算法难以满足其高吞吐量的要求。本文基于多种高性能计算平台研究了MFCC、SIF、Spectral Contrast这三种典型的语音特征提取算法的并行优化技术。本文分别针对这三种语音特征提取算法,提出了基于CPU的并行算法,探究了调度策略对算法性能的影响,实验结果表明,基于合适调度策略的并行优化方法可得到较大性能的提升。鉴于GPU强大的计算能力,本文提出了基于GPU的语音特征提取异构并行算法,研究了不同任务划分方式对算法性能的影响,探究了多种并行优化技术,获得了数十倍于通用微处理器的加速比。嵌入式等终端设备具有高性能、低能耗的特点,因此,本文提出了基于嵌入式平台Jetson TX2的语音特征提取的异构并行算法,并且针对该平台的特点,设计了Ping-pong的缓存结构,获得了优于主流通用微处理器平台5.35倍的加速比。
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