代码生成和GPU支持金宝app

生成可移植的C/ c++ /MEX函数，并使用gpu部署或加速处理

音频工具箱™包括支持加速原型在MATLAB金宝app^®并生成用于部署的代码。

GPU加速代码。为了在创建原型时加快代码速度，Audio Toolbox包括可以在图形处理单元(GPU)上执行的函数。你可以使用gpuArray(并行计算工具箱)函数将数据传输到GPU，然后调用收集(并行计算工具箱)函数从GPU检索输出数据。有关支持在gpu上执行的Audio Toolbox函数的列表，请参见金宝app功能列表(gpuArray金宝app支持)．您需要使用并行计算工具箱™来启用GPU支持。金宝app

C / c++代码生成。在开发应用程序之后，可以从MATLAB代码生成可移植的C/ c++源代码、独立的可执行程序或独立的应用程序。C/ c++代码生成使您能够在没有安装MATLAB的机器上运行模拟，并在使用MATLAB时加快处理速度。有关支持C/ c++代码生成的Audio Toolbox函数列表，请参见金宝app函数列表(C/ c++代码生成)．你需要MATLAB编码器™生成C/ c++代码。

GPU代码生成。开发完应用程序后，可以生成优化的CUDA^®英伟达的代码^®图形处理器的MATLAB代码。这些代码可以作为源代码、静态库或动态库集成到项目中，并且可以用于gpu上的原型。您还可以使用MATLAB中生成的CUDA代码来加速机器学习、深度学习或其他应用程序中MATLAB代码的计算密集型部分。有关支持GPU代码生成的音频工具箱函数列表，请参见金宝app函数列表(GPU代码生成)．你需要MATLAB编码器和GPU编码器™生成CUDA代码。

应用程序

MATLAB编码器	生成C代码或MEX函数MATLAB代码
GPU编码器	生成图形处理器代码MATLAB代码

功能

`codegen`	生成C/ c++代码MATLAB代码
`收集`	将分布式数组或gpuArray转移到本地工作区
`gpuArray`	阵列存储在GPU上

主题

在命令行生成C代码(MATLAB编码器)

利用MATLAB代码生成C/ c++代码codegen命令。

在GPU上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)

MATLAB和其他工具箱中的数百个函数在GPU上自动运行，如果你提供一个gpuArray(并行计算工具箱)参数。

深度学习与MATLAB编码器的先决条件(MATLAB编码器)

为深度学习网络安下载188bet金宝搏装产品并配置代码生成环境。

GPU支金宝app持情况(并行计算工具箱)

金宝app支持NVIDIA GPU架构的MATLAB版本。

特色的例子

树莓Pi噪声码生成中的关键字识别

演示了在Raspberry Pi™上使用双向长短期记忆(BiLSTM)网络和mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取来识别关键字的代码生成。MATLAB®Coder™与深度学习支持，使生成一个独立的可执行文件金宝app(.elf)树莓派。MATLAB®(.mlx)文件与生成的可执行文件之间的通信通过异步用户数据报协议(UDP)进行。输入的语音信号是用时间显示器显示的。一个掩码显示为一个围绕关键字YES的被标记实例的蓝色矩形。有关MFCC特征提取和深度学习网络训练的更多细节，请访问MFCC和LSTM网络噪声中的关键字识别。

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英特尔MKL-DNN噪声码生成中的关键字识别

演示使用双向长短期记忆(BiLSTM)网络和mel频率倒频谱系数(MFCC)特征提取来识别关键字的代码生成。带深度学习支持的MATLAB®Coder™能够生成独立的可执行文件(金宝app.exe)。MATLAB®(.mlx)文件与生成的可执行文件之间的通信通过异步用户数据报协议(UDP)进行。输入的语音信号是用时间显示器显示的。一个掩码显示为一个围绕关键字YES的被标记实例的蓝色矩形。有关MFCC特征提取和深度学习网络训练的更多细节，请访问MFCC和LSTM网络噪声中的关键字识别。

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用Intel MKL-DNN生成语音指令识别代码

在Intel®处理器上部署特征提取和卷积神经网络(CNN)用于语音命令识别。要生成特征提取和网络代码，您可以使用MATLAB编码器和英特尔深度神经网络数学内核库(MKL-DNN)。在本例中，生成的代码是一个MATLAB可执行(MEX)函数，由一个MATLAB脚本调用，该脚本显示预测的语音命令以及时域信号和听觉谱图。有关音频预处理和网络训练的详细信息，请参见使用深度学习的语音命令识别。

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树莓派语音指令识别代码的生成

采用特征提取和卷积神经网络(CNN)对Raspberry Pi™进行语音命令识别。为了生成特征提取和网络代码，您使用MATLAB Coder, MATLAB支持包树莓派硬件，和ARM®计算库。金宝app在本例中，生成的代码是Raspberry Pi上的可执行文件，它由一个MATLAB脚本调用，该脚本显示预测的语音命令以及信号和听觉声谱图。MATLAB脚本和树莓派上的可执行文件之间的交互是使用用户数据报协议(UDP)处理的。有关音频预处理和网络训练的详细信息，请参见使用深度学习的语音命令识别。

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