277 KB0 KB2026Karabegović, AlmirOsmanović, EldarSkejić, Emirštevilka:3letnik:93str. 132-141ISSN:0013-5852COBISSID_HOST:294092291URN:URN:NBN:SI:doc-5BSBBMU4slElektrotehniška zveza SlovenijeElektrotehniški vestnikcrossover pointGPU accelerationimage processingOpenCLperformance modelingModeling and experimental evaluation of CPU-GPU crossover points in OpenCL-based image processing|A novel approach is proposed to reduce the noise in cochlear implants by utilizing an enhanced multiband spectral subtraction method. The main objective is to optimize the subtraction factors used in the spectral subtraction process to improve the overall performance of the stimulation strategy in cochlear implants designed to decompose the incoming audio signals into multiple sub-bands for a further processing. However, one of the persistent challenges in the cochlear implant technology is maintaining the speech intelligibility in noisy environments. To solve the issue, the subtraction factors are dynamically adapted based on common noise patterns observed in real-world scenarios. The method effectiveness is assessed by conducting extensive simulations using noisy sentences corrupted by eight distinct types of the environmental noise, including the street noise, machinery, and crowd chatter. The objective evaluations are performed by using the established metrics for the speech intelligibility and audio quality. The results demonstrate that the proposed method significantly enhances the signal-to-noise ratio,thus ensuring are improved speech clarity for users of cochlear implants. The results obtained in our simulations show that the approach is highly promising. The more precise signal processing enabled improves the speech intelligibility and assures a user satisfactionPospesevanje slikovne obdelave z grafičnimi procesorji (GPE) je zaradi njihove zmoznosti izkoriščanja masivnega po- datkovnega paralelizma siroko uveljavljeno. Dejanski pospešek pa je močno odvisen od velikosti problema in značilnosti strojne opreme, zlasti pri sistemih z integrirano graficno enoto, kjer lahko čas inicializacije in stroški prenosa podatkov pred- stavljajo pomemben delez celotnega časa izvajanja. V tem delu predlagamo preprost model časa izvajanja, ki čas izvajanja na GPE razdeli na čas inicializacije, prenosa podatkov in izvajanja jedra. Na podlagi modela eksperimentalno ovrednotimo izvedbi izbranih algoritmov lokalne slikovne obdelave na CPE in GPE ter formalno dolocimo prelomno točko med CPE in GPE (CPU–GPU crossover point, N) kot najmanjšo velikost problema, pri kateri je izvajanje na GPE glede na skupni čas izvajanja hitrejše kot na CPE. Eksperimentalno analizo izvedemo na širokem območju velikosti vhodnih podatkov, pri čemer meritve večkrat ponovimo in statistično ovrednotimo, da zagotovimo zanesljivost rezultatov. Pokazemo, da je prelomna točka močno odvisna tako od konfiguracije strojne opreme kot tudi od računske zahtevnosti obravnavanega algoritma. Poleg tega preučimo vpliv optimizacije dostopa do pomnilnika z uporabo lokalnega (deljenega) pomnilnika v jedrih OpenCL ter analiziramo, kako zmanjsanje dostopov do globalnega pomnilnika vpliva na čas izvajanja jedra in premakne prelomno točko. Rezultati podajajo kvantitativni vpogled v pogoje, pri katerih je pospeševanje z GPE na integriranih sistemih dejansko smiselno, ter potrjujejo, da imajo vzorci dostopa do pomnilnika pomembno vlogo pri določanju učinkovite meje zmogljivosti med izvajanjem na CPE in GPETEXTznanstveno časopisjejournalsSlovenian National E-content AggregatorNational and University Library of SloveniaElektrotehniška zveza Slovenije