Построение нейросетевых аппроксиматоров фонем на основе технологии CUDA

Abstract

Для ускорения процессов распознавания речи и обучения такому распознаванию авторами предложен нейроалгоритм, позволяющий распараллелить обработку речевого сигнала средствами видеокарты по технологии nVidia CUDA. Были проведены экспериментальные исследования, направленные на оценку эффективности данного распараллеливания по критерию производительности. Эти исследования показали, что параллельная реализация на видеокарте позволяет ускорить работу нейросетевого аппроксиматора фонем в несколько раз, как в режиме обучения, так и в режиме распознавания. Наблюдается прямая линейная зависимость между сложностью структуры нейросетевого аппроксиматора фонем и производительностью, достигаемой в результате его параллельной реализации по сравнению с последовательной.