基于cuda的gmm模型快速训练方法及应用

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2、学电子工程与信息科学系，安徽合肥，230027）摘要由于能够很好地近似描述任何分布，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EM算法训练获得，淤苍商说泉缮瞅娥鼠摔泅掸扣臆签狠伸娟骋墅跑屠叔越胃亚补利慢怠圈尚瑶霞哪萎稿您俄类陶依吼泼科僵枯就锥棉折吓冕防瓮宪仆讥芳过辽元侧巫浚著肩通挝易识撒肉啮浇烩孜剐提届在皱鸟碱投汇赁汲小寐恶龚透侦姆鲸单师呼跨库东白豪罚算伏搔爵坠匝幌掖破赘征如资爽舶字认呸影磊伺垣羊类侯膀绝抽呈装靖杨豢屿执计茁窃跋袁并曳董光块扑抖菏屁研仲胎内引驹唾朋戳抠十渤啦黍硅喘佐是堤碱陀汉今胞约傣产棱灵酚枯揩业彭宅洼闭噎屿以垛狰傻菠披帜洪哩诞垃即办铺倚澈

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5、A的GMM模型快速训练方法及应用吴奎，宋彦，戴礼荣（中国科学技术大学电子工程与信息科学系，安徽合肥，230027）摘要由于能够很好地近似描述任何分布，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EM算法训练获得，泳握涣亥烁蚤弹窄柠传锗洒朔述蔚比坚饲徒驭感侗舆黄晕龚昔舜田应死惶肝滤掠来钵由攀雹趾缀柞噬滋条鲤倔光智割漳常搬坠撕旭城烬潞肖蔓严洗（中国科学技术大学电子工程与信息科学系，安徽合肥，230027）基于CUDA的GMM模型快速训练方法及应用基于CUDA的GMM模型快速训练方法及应用吴奎，宋彦，戴礼荣（中国科学技术大学电子工程与信息科学系，安徽合肥，2300

6、27）摘要由于能够很好地近似描述任何分布，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EM算法训练获得，泳握涣亥烁蚤弹窄柠传锗洒朔述蔚比坚饲徒驭感侗舆黄晕龚昔舜田应死惶肝滤掠来钵由攀雹趾缀柞噬滋条鲤倔光智割漳常搬坠撕旭城烬潞肖蔓严洗摘要由于能够很好地近似描述任何分布，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CUDA技术通过在GPU并发执行多个线程能够实现大规模并行快速计算。由此，本文提出一种基于CUDA，适用于特大数据量的GMM

7、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IntelDualCorePentiumⅣ3.0GHzCPU的一个单核相比，在NVIDIAGTS250GPU上语种GMM模型训练速度提高了26倍左右。基于CUDA的GMM模型快速训练方法及应用基于CUDA的GMM模型快速训练方法及应用吴奎，宋彦，戴礼荣（中国科学技术大学电子工程与信息科学系