Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.authorMichálek, Josef
dc.contributor.authorVaněk, Jan
dc.date.accessioned2015-12-15T10:07:16Z
dc.date.available2015-12-15T10:07:16Z
dc.date.issued2014
dc.identifier.citationMICHÁLEK, Josef; VANĚK, Jan. An open-source GPU-accelerated feature extraction tool. In: Proceedings of the 12th international conference on signal processing, ICSP '14, 19.10.2014 - 23.10.2014. Beijing: IEEE Press, 2014, p. 450-454. ISBN 978‐1‐4799‐2187‐4.en
dc.identifier.isbn978‐1‐4799‐2187‐4
dc.identifier.urihttp://www.kky.zcu.cz/cs/publications/MichalekJ_2014_AnOpen-Source
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/17007
dc.description.abstractExtrakce příznakových vektorů z řečového signálu je výpočetně náročná úloha. MFCC a PLP příznaky patří více než dekádu stále mezi nejpoužívanější, proto jsme vytvořili GPU-akcelerovanou implementaci extrakce těchto příznaků. Naše implementace generuje identické výstupy jako referenční Hidden Markov Toolkit (HTK), avšak ve zlomku výpočetního času. Ušetřený výpočet čas je možné investovat jinam a tím napomoci ke zrychlení výzkumu a vývoje. Naše implementace byla vyvíjena v nástroji CUDA, která podporuje jen GPU od firmy NVIDIA. Proto jsme ještě přidali implementaci i v jazyce OpenCL, který podporuje všechny současné GPU. Projekt je open-source a tedy podporuje potřeby vědecké komunity, která pak může tento nástroj upravit pro svoje účely.cs
dc.format5 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenen
dc.publisherIEEE Pressen
dc.rights© Josef Michálek - Jan Vaněkcs
dc.subjectGPUcs
dc.subjectCUDAcs
dc.subjectOpenCLcs
dc.subjectMFCcs
dc.subjectPLPcs
dc.subjectextrakce příznakůcs
dc.subjectřečcs
dc.subjectHTKcs
dc.titleAn open-source GPU-accelerated feature extraction toolen
dc.title.alternativeOpen-source GPU-akcelerovaný nástroj pro extrakci příznakůcs
dc.typečlánekcs
dc.typearticleen
dc.rights.accessopenAccessen
dc.type.versionpublishedVersionen
dc.description.abstract-translatedAn extraction of feature-vectors from speech audio signal is a computationally intensive task. However, MFCC and PLP features remain the most popular for more than a decade. We made a GPU-accelerated implementation of the feature extraction processing. The implementation produces identical features as the reference Hidden Markov Toolkit (HTK) but in a fraction of the elapsed time. The saved time can be invested elsewhere and thus it can speed-up research. The implementation was developed in CUDA which supports NVidia GPUs only. So, we added an Open-CL implementation to support any current GPU. The project is an open-source package, thus research community can modify or adapt the implementation to their needs.en
dc.subject.translatedGPUen
dc.subject.translatedCUDAen
dc.subject.translatedOpenCLen
dc.subject.translatedMFCen
dc.subject.translatedPLPen
dc.subject.translatedfeature processingen
dc.subject.translatedspeechen
dc.subject.translatedHTKen
dc.type.statusPeer-revieweden
Vyskytuje se v kolekcích:Články / Articles (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
MichalekJ_2014_AnOpen-Source.pdfPlný text116,56 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/17007

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Publikační činnost / Publications
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra informatiky a výpočetní techniky / Department of Computer Science and Engineering
  5. Články / Articles (KIV)