基于CUDA的GMM模型快速训练方法

摘要：

由于能够很好地近似描述任何分布,混合高斯模型(GMM)在模式在识别领域得到了广泛的应用.GMM模型参数通常使用迭代的期望最大化(EM)算法训练获得,当训练数据量非常庞大及模型混合数很大时,需要花费很长的训练时间.NVIDIA公司推出的统一计算设备架构(Computed unified device architecture,CUDA)技术通过在图形处理单元(GPU)并发执行多个线程能够实现大规模并行快速计算.本文提出一种基于CUDA,适用于特大数据量的GMM模型快速训练方法,包括用于模型初始化的K-means算法的快速实现方法,以及用于模型参数估计的EM算法的快速实现方法.文中还将这种训练方法应用到语种GMM模型训练中.实验结果表明,与Intel DualCore PentiumⅣ3.0 GHz CPU的一个单核相比,在NVIDIA GTS250 GPU上语种GMM模型训练速度提高了26倍左右.

关键词：混合高斯模型、语种识别、图形处理单元、统一计算设备架构

所属期刊栏目：27

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-05-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：85-90