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非負矩陣分解（ Non-negative Matrix Factorization，NMF）能保存語音信號的非負特征，是用于語音分離的重要方法，但該方法存在數據運算復雜、計算量太大的問題，需要研究能減少計算時間的并行計算方法。針對語音分離預訓練及分離過程的計算問題，文中提出深層轉導式非負矩陣分解并行算法，綜合考慮迭代更新過程的數據關聯性，設計了一種任務間和任務內多級并行算法。該并行算法在任務級將分解訓練語音得到對應基矩陣的過程作為兩個獨立的任務進行并行計算;在任務內部進程級把矩陣按行列劃分，主進程把矩陣塊分發到從進程，從進程接收當前矩陣塊汘計算結果矩陣子抉，然后將當前進程矩陣塊發送到下一進程，實現笫二個矩陣中毎一個矩陣塊在所有進程的遍歷，并計算結釆矩陣對應子塊的乘積，最后由主進程收集從進程數據塊;在線程級子矩陣乘法運算的過程中，采取生成多線程，通過共享內存交換數據計算子矩陣塊的加速策略。該算法為首個實現深層轉導式非負矩陣分解的并行算法。在天河二號平臺上的測試結果表明，在分離多說話人混合語音信號時，相比串行程序，所提出的并行算法能在不改變分離效果的前提下，使得預訓練過程中使用64個進程的加速比為18，分離過程使用64個進程的對應加速比為24。相較于串行及MP模型分離，混合模型分離時間大大縮短，從而證明了設計的并行算法可有效提高語音分離的效率。
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