В статье рассматривается применение программно-аппаратных средств современной графической платы с параллельной архитектурой для построения на ней нейросетевого распознавателя фонем русской речи. Предложена декомпозиция нейросетевых алгоритмов на фрагменты для отображения их на многопроцессорную вычислительную систему. Проведены экспериментальные исследования, которые показали преимущество распараллеливания нейровычислений на графической плате для решения задачи распознавания речи в реальном масштабе времени.
У статті розглядається застосування програмно-апаратних засобів сучасної графічної плати з паралельною архітектурою для побудови на ній нейромережного розпізнавача фонем російської мови. Запропонована декомпозиція нейромережних алгоритмів на фрагменти для відображення їх на багатопроцесорну обчислювальну систему. Проведені експериментальні дослідження, які показали перевагу розпаралелювання нейрообчислень на графічній платі для вирішення задачі розпізнавання усного мовлення у реальному масштабі часу.
In the paper the usage of the modern graphics card sw/hw tools with the parallel architecture for construction of the Russian speech neural network phoneme recognizer is considered. Decomposition of neural network algorithms into fragments for its mapping on the multiprocessor system is offered. The carried out experiments showed advantage of the parallelization neurocomputing on a graphics card for automatic speech recognition in real time.