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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.9
- 수록면
- 1,378 - 1,386 (9page)
- DOI
- 10.5370/KIEE.2020.69.9.1378
이용수
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Recently, machine learning applications using audio data are increasing. MFCC is widely used as a feature extraction technique to utilize audio data. It takes a long execution time to compute MFCC with a large amount of audio data. Also, a fast MFCC computation method is necessary for real-time inference. In this study, a GPU-based parallel MFCC using a multi-kernel overlap is proposed to fast compute MFCC. The proposed GPGPU-based parallel MFCC is 434 times faster than CPU-based MFCC. When processing 800 audio data, the proposed GPU-based MFCC using multi-kernel overlap was 2.87 times faster than the previous GPU-based MFCC. Besides, in case processing a long single streaming audio data, the proposed one achieved 1.3 times speed-up compared with the previous one.
목차
Abstract
1. 서론
2. 배경 지식
3. GPGPU를 이용한 MFCC 구현 최적화
4. 실험 및 결과 고찰
5. 결론
References
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