代码生成和GPU支持万博1manbetx

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中万博1manbetx^®并生成用于部署的代码。

GPU代码加速。为了在创建原型时加快代码的速度，音频工具箱包括可以在图形处理单元(GPU)上执行的函数。您可以使用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中检索输出数据。有关支持在gpu上执行的音频工具箱函数的列表，请参见万博1manbetx功能一览表(gpuArray万博1manbetx支持)．您需要并行计算工具箱™来启用GPU支持。万博1manbetx

C/ c++代码生成。开发应用程序后，可以从MATLAB代码生成可移植的C/ c++源代码、独立的可执行文件或独立的应用程序。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MATLAB中工作时加快处理速度。有关支持C/ c++代码生成的音频工具箱函数的列表，请参见万博1manbetx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。开发应用程序后，可以生成优化的CUDA^®NVIDIA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您的项目中，并可用于gpu上的原型设计。您还可以在MATLAB中使用生成的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的列表，请参见万博1manbetx功能列表(GPU代码生成)．你需要MATLAB编码器和GPU Coder™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GPU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传输到本地工作区
`gpuArray`	存储在GPU上的数组

主题

在命令行生成C代码(MATLAB编码器)
从MATLAB代码中生成C/ c++代码codegen命令。
在图形处理器上运行MATLAB函数(并行计算工具箱)
提供一个gpuArray参数自动在GPU上运行函数。
用MATLAB编码器进行深度学习的先决条件(MATLAB编码器)
为深度学习网络安s manbetx 845装产品和配置代码生成环境。
GPU计算要求(并行计算工具箱)
万博1manbetx支持NVIDIA GPU架构。
在Android设备上识别和显示语音命令(万博1manbet万博1manbetxxAndroid设备的Simulink支持包)
本示例展示了如何使用Simulink®Android™设备支持包来部万博1manbetx万博1manbetx署深度学习算法，该算法可以识别并显示通过Android设备(如手机或平板电脑)发出的命令。

特色的例子

基于Simulink的Intel MKL-DNN语音指令识别码生成万博1manbetx

使用嵌入式编码器^®在仿真万博1manbetx软件^®和英特尔^®MKL-DNN在英特尔处理器上部署用于语音命令识别的特征提取和卷积神经网络。

开放模式

基于Simulink的树莓派语音指令识别万博1manbetx

在树莓派™上部署用于语音命令识别的特征提取和卷积神经网络。

开放模式

基于gpu的特征提取加速音频深度学习

利用gpu进行特征提取，以减少训练音频深度学习模型所需的时间。

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树莓派上噪声代码生成中的关键字发现

演示了在树莓派™上使用双向长短期记忆(BiLSTM)网络和mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取进行关键字发现的代码生成。具有深度学习支持的MATLAB®Coder™可以在树莓派上生成独立的万博1manbetx可执行文件(.elf)。MATLAB®(.mlx)文件和生成的可执行文件之间的通信发生在异步用户数据报协议(UDP)上。输入的语音信号使用时规显示。掩码显示为围绕关键字YES的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详细信息，请访问使用MFCC和LSTM网络在噪声中发现关键字。

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基于Intel MKL-DNN的噪声码生成关键字定位

使用双向长短期记忆(BiLSTM)网络和mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取生成代码来发现关键字。

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基于Intel MKL-DNN的语音命令识别代码生成

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。为了生成特征提取和网络代码，您使用MATLAB®Coder™和Intel®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频谱图。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生成

将用于语音命令识别的特征提取和卷积神经网络(CNN)部署到树莓派™。为了生成特征提取和网络代码，您使用MATLAB Coder™，MATLAB®支持包用于树莓派硬件和ARM®计算库。万博1manbetx在本例中，生成的代码是树莓派上的可执行文件，由MATLAB脚本调用，该脚本显示预测的语音命令以及信号和听觉谱图。MATLAB脚本和树莓派上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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