深度学习与NVIDIA gpu语音和音频处理

概述

使用深度学习在语音和音频带来了重要的计算挑战过渡从研究模型的实际设计。需要工作在一个广泛的操作条件需要大量的训练数据集,和实现设计低功耗嵌入式设备需要探索寻找最优参数和正确权衡预测性能和计算复杂度。

在这次研讨会,我们将展示如何使用MATLAB和NVIDIA gpu来构建深度网络,加快数据密集型问题,并行和火车多个网络配置。

在会话期间您将学习:

• 设计和导入深度网络语音和音频应用程序
• 使用数据增加合成额外的特定于应用程序的训练数据
• 从语音和音频信号中提取最常用的功能
• 培训深度学习模型NVIDIA GPU和NVIDIA GPU云(NGC)

的主持人

Gabriele Bunkheila MathWorks高级产品经理为音频和DSP应用程序。2008年加入MathWorks后,他作为一个信号处理应用工程师多年,支持MATLAB和Simulink各行业用户从算法设计实时实现。金宝app金宝appMathWorks之前,他担任过一系列研发职位,和他是一个讲师的声音理论和技术在国家电影学院的罗马。他有一个物理硕士学位和博士学位通信工程。