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【24h】

Fast parallel algorithm for audio content retrieval on GPUs

机译:GPU上的音频内容检索的快速并行算法

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摘要

The search techniques audio content MIR (music information retrieval) face two major challenges: the robustness of the algorithm and the speed of this operation. In this article proposes a model of fast algorithm for the extraction of audio data by the fingerprinting technique, which is implemented on a CPU-based platform and then parallelized to run on a graphics hardware (GPU). Tests on GPU determined a success rate close to 100% and response times approximately 2 times lower than those obtained with a PC workstation, allowing searches of up to 65 commercial in real-time.
机译:搜索技术音频内容MIR(音乐信息检索)面临两个主要挑战:算法的鲁棒性和这种操作的速度。 在本文中,提出了一种通过指纹技术提取音频数据的快速算法模型,该方法在基于CPU的平台上实现,然后并行化以在图形硬件(GPU)上运行。 GPU的测试确定了接近100%的成功率,响应时间大约比使用PC工作站获得的响应时间大约2倍,允许实时搜索高达65个商业的商业广告。

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