【摘 要】
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为解决语音识别中深度置信网络(DBN)参数过多,GPU无法一次性存储全部参数和现有DBN的GPU实现效率过低问题,提出一种基于GPU的DBN优化算法(op CD-k).利用Kaldi语音识别工具提
【机 构】
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东北林业大学信息与计算机工程学院; 东北林业大学机电工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31370710)资助;林业行业公益专项项目(201504307)资助;黑龙江省自然科学基金项目(F2015037)资助
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为解决语音识别中深度置信网络(DBN)参数过多,GPU无法一次性存储全部参数和现有DBN的GPU实现效率过低问题,提出一种基于GPU的DBN优化算法(op CD-k).利用Kaldi语音识别工具提取语音数据的f MLLR特征,将DBN模型的权重矩阵进行合理划分,充分利用GPU的共享内存,并采用GPU的流处理模式;为解决多GPU中基于数据并行的参数交换成为制约DBN性能提高的问题,使用参数服务器模式,并在多GPU中使用op CD-k算法.实验结果证明:op CD-k算法在保证语音识别正确率的前提下,可以显著提升DBN模型的训练速度.
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