Parallel Signal Processing Based-On Graphics Processing Units

Ushbu maqola nutqni aniqlashda muhim parametr sifatida ishlatiladigan nutq spektrogram tasvirlarini yaratishda GPU (Graphics Processing Unit) parallel ishlanishini tahlil qiladi. Nutq signallaridan spektrogram tasvirlarni yaratish va tanib olish o'ziga xosligi shundaki, ular boshqa nutqni aniqlash usullariga nisbatan ko'proq belgilar to'plamiga ega. Natijalar shuni ko'rsatdiki, grafik prosessorlarda spektrogram tasvirlarni yaratish markaziy prosessordan ko'ra tezroq amalga oshiriladi. Bu real vaqt rejimida nutqni aniqlash va identifikatsiya sifatini yaxshilaydi. Maqolada tezkor Fourier transformatsiyasi (FFT), diskret kosinus transformatsiyasi (DCT) va to'lqinli transformatsiyalar (Wavelet transform) kabi usullar tahlil qilinadi va ularning GPUda parallel ishlanishi CUDA texnologiyasi yordamida tushuntiriladi. Tajribalar natijasi ko'rsatilgan va GPU yordamida spektrogram yaratish tezligining sezilarli darajada oshganligi tasdiqlangan.

Asosiy mavzular

Nutq signallarini qayta ishlashning umumiy usullari: Maqolada nutq signallarini qayta ishlashning asosiy bosqichlari, jumladan shovqinni yo'qotish, foydali komponentlarni ajratish, segmentatsiya va spektral tahlil kabi klassik usullar tushuntiriladi. Shuningdek, nutqni aniqlash uchun qo'llaniladigan fundamental chastota, spektral formalantlar, spektrogramlar kabi parametrik vakillik usullari ham keltirilgan.
Spektrogram yaratish jarayoni: Spektrogram tasvirlarni yaratish jarayoni bir nechta bosqichdan iborat. Dastlab, signal ramkalarga bo'linadi, so'ngra har bir ramka filtr (o'lchov oynasi) dan o'tkaziladi. Keyin, har bir ramka uchun spektral transformatsiya (FFT, DCT, Wavelet) qo'llaniladi va yakuniy bosqichda spektr koeffitsientlaridan spektrogram tasviri hosil qilinadi. Spektrogramlar vaqt va chastota bo'yicha signal kuchini aks ettiradi.
GPU va CUDA texnologiyasidan foydalanish: Maqolada GPU (Graphics Processing Unit) ning nutq spektrogramlarini yaratishda parallel ishlanish imkoniyatlari ko'rib chiqiladi. CUDA (Compute Unified Device Architecture) texnologiyasi yordamida GPU ning ko'p sonli yadrolaridan foydalanib, hisoblashlarni tezlashtirish mumkinligi ta'kidlanadi. GPU ning xotira arxitekturasi va parallel dasturlashning o'ziga xos xususiyatlari ham tushuntirilgan.
Tajribalar va natijalar: Maqolada DCT, FFT va Haar Wavelet asosidagi spektrogramlarni yaratish bo'yicha tajribalar o'tkazilgan. Tajribalar natijalari jadval va grafiklar orqali ko'rsatilgan bo'lib, unda GPU yordamida spektrogramlarni yaratishning markaziy prosessorga nisbatan sezilarli darajada tezroq ekanligi tasdiqlanadi. Turli ramka o'lchamlari uchun tezlashuv ko'rsatkichlari keltirilgan.