СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЭФФЕКТИВНОСТИ РАСПАРАЛЛЕЛИВАНИЯ НЕЙРОАЛГОРИТМА РАСПОЗНАВАНИЯ РЕЧИ НА ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ АРХИТЕКТУРАХ OPENMP И CUDA

Abstract

С момента появления первых компьютеров одним из наиболее важных вопросов развития компьютерной техники был процесс взаимодействия человека с машиной. Долгое время это было доступно только узким специалистам – технологи «общались» с машиной через посредника-программиста. Такая ситуация просуществовала вплоть до появления диалогового интерфейса, когда пользователь смог лично вводить с клавиатуры адресованную машине команду и получать осмысленный ответ. Дальнейшее появление графического интерфейса, в котором отпала необходимость в знании человеком каких-либо команд, привела к повсеместному распространению персональных компьютеров. Однако человек всегда стремился к более универсальному и естественному способу взаимодействия. Еще в эпоху перфокарт в научно-фантастических романах человек с компьютером разговаривал, как равным себе. Тогда же были предприняты первые шаги по реализации речевого интерфейса. Распознавание речи — процесс преобразования речевого сигнала в текстовый поток. Речевое общение является естественным и удобным для человека. Задача распознавания речи состоит в том, что бы убрать посредника в общении человека и компьютера. Управление машиной голосом в реальном времени, а также ввод информации посредством человеческой речи намного упростит жизнь современного человека. Научить машину понимать без посредника тот язык, на котором говорят между собой люди – задачи распознавания речи. Системы автоматического распознавания речи сегодня находят широкое применение в различных областях жизнедеятельности человека. Их используют инвалиды, неспособные пользоваться традиционными методами ввода, автомобилисты за рулем, телефонные операторы для создания роботов-автоответчиков и др.