Adaptive signal processing for multichannel sound using high performance computing

[EN] The field of audio signal processing has undergone a major development in recent years. Both the consumer and professional marketplaces continue to show growth in audio applications such as immersive audio schemes that offer optimal listening experience, intelligent noise reduction in cars or improvements in audio teleconferencing or hearing aids. The development of these applications has a common interest in increasing or improving the number of discrete audio channels, the quality of the audio or the sophistication of the algorithms. This often gives rise to problems of high computational cost, even when using common signal processing algorithms, mainly due to the application of these algorithms to multiple signals with real-time requirements. The field of High Performance Computing (HPC) based on low cost hardware elements is the bridge needed between the computing problems and the real multimedia signals and systems that lead to user's applications. In this sense, the present thesis goes a step further in the development of these systems by using the computational power of General Purpose Graphics Processing Units (GPGPUs) to exploit the inherent parallelism of signal processing for multichannel audio applications. The increase of the computational capacity of the processing devices has been historically linked to the number of transistors in a chip. However, nowadays the improvements in the computational capacity are mainly given by increasing the number of processing units and using parallel processing. The Graphics Processing Units (GPUs), which have now thousands of computing cores, are a representative example. The GPUs were traditionally used to graphic or image processing, but new releases in the GPU programming environments such as CUDA have allowed the use of GPUS for general processing applications. Hence, the use of GPUs is being extended to a wide variety of intensive-computation applications among which audio processing is included. However, the data transactions between the CPU and the GPU and viceversa have questioned the viability of the use of GPUs for audio applications in which real-time interaction between microphones and loudspeakers is required. This is the case of the adaptive filtering applications, where an efficient use of parallel computation in not straightforward. For these reasons, up to the beginning of this thesis, very few publications had dealt with the GPU implementation of real-time acoustic applications based on adaptive filtering. Therefore, this thesis aims to demonstrate that GPUs are totally valid tools to carry out audio applications based on adaptive filtering that require high computational resources. To this end, different adaptive applications in the field of audio processing are studied and performed using GPUs. This manuscript also analyzes and solves possible limitations in each GPU-based implementation both from the acoustic point of view as from the computational point of view.[ES] El campo de procesado de señales de audio ha experimentado un desarrollo importante en los últimos años. Tanto el mercado de consumo como el profesional siguen mostrando un crecimiento en aplicaciones de audio, tales como: los sistemas de audio inmersivo que ofrecen una experiencia de sonido óptima, los sistemas inteligentes de reducción de ruido en coches o las mejoras en sistemas de teleconferencia o en audífonos. El desarrollo de estas aplicaciones tiene un propósito común de aumentar o mejorar el número de canales de audio, la propia calidad del audio o la sofisticación de los algoritmos. Estas mejoras suelen dar lugar a sistemas de alto coste computacional, incluso usando algoritmos comunes de procesado de señal. Esto se debe principalmente a que los algoritmos se suelen aplicar a sistemas multicanales con requerimientos de procesamiento en tiempo real. El campo de la Computación de Alto Rendimiento basado en elementos hardware de bajo coste es el puente necesario entre los problemas de computación y los sistemas multimedia que dan lugar a aplicaciones de usuario. En este sentido, la presente tesis va un paso más allá en el desarrollo de estos sistemas mediante el uso de la potencia de cálculo de las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPU) en aplicaciones de propósito general. Con ello, aprovechamos la inherente capacidad de paralelización que poseen las GPU para procesar señales de audio y obtener aplicaciones de audio multicanal. El aumento de la capacidad computacional de los dispositivos de procesado ha estado vinculado históricamente al número de transistores que había en un chip. Sin embargo, hoy en día, las mejoras en la capacidad computacional se dan principalmente por el aumento del número de unidades de procesado y su uso para el procesado en paralelo. Las GPUs son un ejemplo muy representativo. Hoy en día, las GPUs poseen hasta miles de núcleos de computación. Tradicionalmente, las GPUs se han utilizado para el procesado de gráficos o imágenes. Sin embargo, la aparición de entornos sencillos de programación GPU, como por ejemplo CUDA, han permitido el uso de las GPU para aplicaciones de procesado general. De ese modo, el uso de las GPU se ha extendido a una amplia variedad de aplicaciones que requieren cálculo intensivo. Entre esta gama de aplicaciones, se incluye el procesado de señales de audio. No obstante, las transferencias de datos entre la CPU y la GPU y viceversa pusieron en duda la viabilidad de las GPUs para aplicaciones de audio en las que se requiere una interacción en tiempo real entre micrófonos y altavoces. Este es el caso de las aplicaciones basadas en filtrado adaptativo, donde el uso eficiente de la computación en paralelo no es sencillo. Por estas razones, hasta el comienzo de esta tesis, había muy pocas publicaciones que utilizaran la GPU para implementaciones en tiempo real de aplicaciones acústicas basadas en filtrado adaptativo. A pesar de todo, esta tesis pretende demostrar que las GPU son herramientas totalmente válidas para llevar a cabo aplicaciones de audio basadas en filtrado adaptativo que requieran elevados recursos computacionales. Con este fin, la presente tesis ha estudiado y desarrollado varias aplicaciones adaptativas de procesado de audio utilizando una GPU como procesador. Además, también analiza y resuelve las posibles limitaciones de cada aplicación tanto desde el punto de vista acústico como desde el punto de vista computacional.[CA] El camp del processament de senyals d'àudio ha experimentat un desenvolupament important als últims anys. Tant el mercat de consum com el professional segueixen mostrant un creixement en aplicacions d'àudio, com ara: els sistemes d'àudio immersiu que ofereixen una experiència de so òptima, els sistemes intel·ligents de reducció de soroll en els cotxes o les millores en sistemes de teleconferència o en audiòfons. El desenvolupament d'aquestes aplicacions té un propòsit comú d'augmentar o millorar el nombre de canals d'àudio, la pròpia qualitat de l'àudio o la sofisticació dels algorismes que s'utilitzen. Això, sovint dóna lloc a sistemes d'alt cost computacional, fins i tot quan es fan servir algorismes comuns de processat de senyal. Això es deu principalment al fet que els algorismes se solen aplicar a sistemes multicanals amb requeriments de processat en temps real. El camp de la Computació d'Alt Rendiment basat en elements hardware de baix cost és el pont necessari entre els problemes de computació i els sistemes multimèdia que donen lloc a aplicacions d'usuari. En aquest sentit, aquesta tesi va un pas més enllà en el desenvolupament d'aquests sistemes mitjançant l'ús de la potència de càlcul de les Unitats de Processament Gràfic (GPU) en aplicacions de propòsit general. Amb això, s'aprofita la inherent capacitat de paral·lelització que posseeixen les GPUs per processar senyals d'àudio i obtenir aplicacions d'àudio multicanal. L'augment de la capacitat computacional dels dispositius de processat ha estat històricament vinculada al nombre de transistors que hi havia en un xip. No obstant, avui en dia, les millores en la capacitat computacional es donen principalment per l'augment del nombre d'unitats de processat i el seu ús per al processament en paral·lel. Un exemple molt representatiu són les GPU, que avui en dia posseeixen milers de nuclis de computació. Tradicionalment, les GPUs s'han utilitzat per al processat de gràfics o imatges. No obstant, l'aparició d'entorns senzills de programació de la GPU com és CUDA, han permès l'ús de les GPUs per a aplicacions de processat general. D'aquesta manera, l'ús de les GPUs s'ha estès a una àmplia varietat d'aplicacions que requereixen càlcul intensiu. Entre aquesta gamma d'aplicacions, s'inclou el processat de senyals d'àudio. No obstant, les transferències de dades entre la CPU i la GPU i viceversa van posar en dubte la viabilitat de les GPUs per a aplicacions d'àudio en què es requereix la interacció en temps real de micròfons i altaveus. Aquest és el cas de les aplicacions basades en filtrat adaptatiu, on l'ús eficient de la computació en paral·lel no és senzilla. Per aquestes raons, fins al començament d'aquesta tesi, hi havia molt poques publicacions que utilitzessin la GPU per implementar en temps real aplicacions acústiques basades en filtrat adaptatiu. Malgrat tot, aquesta tesi pretén demostrar que les GPU són eines totalment vàlides per dur a terme aplicacions d'àudio basades en filtrat adaptatiu que requereixen alts recursos computacionals. Amb aquesta finalitat, en la present tesi s'han estudiat i desenvolupat diverses aplicacions adaptatives de processament d'àudio utilitzant una GPU com a processador. A més, aquest manuscrit també analitza i resol les possibles limitacions de cada aplicació, tant des del punt de vista acústic, com des del punt de vista computacional.Lorente Giner, J. (2015). Adaptive signal processing for multichannel sound using high performance computing [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/58427TESI

GPU Implementation of multichannel adaptive algorithms for local active noise control

© 2014 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other worksMultichannel active noise control (ANC) systems are commonly based on adaptive signal processing algorithms that require high computational capacity, which constrains their practical implementation. Graphics Processing Units (GPUs) are well known for their potential for highly parallel data processing. Therefore, GPUs seem to be a suitable platform for multichannel scenarios. However, efficient use of parallel computation in the adaptive filtering context is not straightforward due to the feedback loops. This paper compares two GPU implementations of a multichannel feedforward local ANC system working as a real-time prototype. Both GPU implementations are based on the filtered-x Least Mean Square algorithms; one is based on the conventional filtered-x scheme and the other is based on the modified filtered-x scheme. Details regarding the parallelization of the algorithms are given. Finally, experimental results are presented to compare the performance of both multichannel ANC GPU implementations. The results show the usefulness of many-core devices for developing versatile, scalable, and low-cost multichannel ANC systems.This work was supported by the European Union ERDF and Spanish Government under Project TEC2012-38142-C04, and Generalitat Valenciana under Project PROMETEO/2009/013. The associate editor coordinating the review of this manuscript and approving it for publication was Prof. Thushara D. Abhayapala.Lorente Giner, J.; Ferrer Contreras, M.; Diego Antón, MD.; Gonzalez, A. (2014). GPU Implementation of multichannel adaptive algorithms for local active noise control. IEEE Transactions on Audio, Speech and Language Processing. 22(11):1624-1635. https://doi.org/10.1109/TASLP.2014.2344852S16241635221

CARB-ES-19 Multicenter Study of Carbapenemase-Producing Klebsiella pneumoniae and Escherichia coli From All Spanish Provinces Reveals Interregional Spread of High-Risk Clones Such as ST307/OXA-48 and ST512/KPC-3

ObjectivesCARB-ES-19 is a comprehensive, multicenter, nationwide study integrating whole-genome sequencing (WGS) in the surveillance of carbapenemase-producing K. pneumoniae (CP-Kpn) and E. coli (CP-Eco) to determine their incidence, geographical distribution, phylogeny, and resistance mechanisms in Spain.MethodsIn total, 71 hospitals, representing all 50 Spanish provinces, collected the first 10 isolates per hospital (February to May 2019); CPE isolates were first identified according to EUCAST (meropenem MIC > 0.12 mg/L with immunochromatography, colorimetric tests, carbapenem inactivation, or carbapenem hydrolysis with MALDI-TOF). Prevalence and incidence were calculated according to population denominators. Antibiotic susceptibility testing was performed using the microdilution method (EUCAST). All 403 isolates collected were sequenced for high-resolution single-nucleotide polymorphism (SNP) typing, core genome multilocus sequence typing (cgMLST), and resistome analysis.ResultsIn total, 377 (93.5%) CP-Kpn and 26 (6.5%) CP-Eco isolates were collected from 62 (87.3%) hospitals in 46 (92%) provinces. CP-Kpn was more prevalent in the blood (5.8%, 50/853) than in the urine (1.4%, 201/14,464). The cumulative incidence for both CP-Kpn and CP-Eco was 0.05 per 100 admitted patients. The main carbapenemase genes identified in CP-Kpn were blaOXA–48 (263/377), blaKPC–3 (62/377), blaVIM–1 (28/377), and blaNDM–1 (12/377). All isolates were susceptible to at least two antibiotics. Interregional dissemination of eight high-risk CP-Kpn clones was detected, mainly ST307/OXA-48 (16.4%), ST11/OXA-48 (16.4%), and ST512-ST258/KPC (13.8%). ST512/KPC and ST15/OXA-48 were the most frequent bacteremia-causative clones. The average number of acquired resistance genes was higher in CP-Kpn (7.9) than in CP-Eco (5.5).ConclusionThis study serves as a first step toward WGS integration in the surveillance of carbapenemase-producing Enterobacterales in Spain. We detected important epidemiological changes, including increased CP-Kpn and CP-Eco prevalence and incidence compared to previous studies, wide interregional dissemination, and increased dissemination of high-risk clones, such as ST307/OXA-48 and ST512/KPC-3

Algoritmos de Beamforming computacionalmente eficientes para aplicaciones de audio

[ES] Un array de micófonos es un conjunto de micrófonos distribuidos en el espacio formando un determinado patrón. Desde hace unas décadas se han estudiado y desarrollado algorítmos de beamforming para arrays de micrófonos con el objetivo de mejorar la relaciión señal a ruido (SNR) de las señales recibidas o para recuperar señales separadas espacialmente, considerando sus direcciones de llegada (DoA). Los algoritmos de beamforming se han utilizado en este último aspecto de recuperación de señales acústicas a partir de sus observaciones corrompidas por ruido, reverberación y otras señales interferentes, pero debido a su rendimiento limitado, la investigación en este apartado sigue siendo indispensable. Por otra parte, una de sus principales limitaciones ha sido su elevado coste computacional en entornos acústicos reales, donde el procesado de señal en tiempo real es absolutamente necesario. El tema principal de investigación de la presente tesina de máster es el estudio de diferentes algoritmos de beamforming para arrays de micrófonos con el objetivo de obtener la señal acúastica deseada cancelando al mismo tiempo las señales interferentes. Se ha realizado un análisis del rendimiento de cada algoritmo teniendo en cuenta su tiempo computacional y su robustez ante errores. Además, esta tesis de máster tambi'en se centra en el coste computacional de los algoritmos y propone nuevos métodos de paralelización de varios aspectos comunes, con el objetivo de que los algoritmos de beamforming de banda ancha para aplicaciones acústicas puedan trabajar en tiempo real.[EN] A microphone array is a set of microphones distributed in the space forming a specific pattern. Since a few decades ago, beamforming algorithms for microphone arrays have been studied and developed in order to improve the Signal-to-Noise Ratio (SNR) of the received signals, or to recover spatially separated signals considering their different Directions of Arrival (DoA). Regarding the recovery of acoustic signals from their observations when they are corrupted by noise, reverberation and other interfering signals, beamforming algorithms have been applied, but due to its limited performance, further research in this matter is still indispensable. Moreover, one of their main limitations has been their high computational cost in real acoustic environments where real-time signal processing is absolutely required. The research topic of this master thesis is the study of several microphone array beamforming algorithms whose aim is to obtain the desired acoustic signal and at the same time cancelling the interfering signals. Analysis of the performance of each algorithm has been carried out taking into account its computation time and its robustness against errors. Moreover, this master thesis also focuses on the computational cost of the algorithms and proposes new methods of parallelizing several common aspects, in order to get the broadband beamforming algorithms to work in real-time acoustic applications.[CA] Una agrupació (array) de micròfons 'es un conjunt de micròfons distribuïts en l¿espai formant un determinat patró' o. Des de fa unes dècades, s¿han estudiat i desenvolupat algoritmes de conformació de feix (beamforming) per arrays de micròfons amb l¿objectiu de millorar la relació 'o de senyal a soroll (SNR) dels senyals rebuts o per recuperar senyals separats espacialment considerant les seues direccions d¿arribada (DOA). Els algoritmes de beamforming s¿han utilitzat en aquest últim aspecte de recuperació de senyals acústics a partir de les seues observacions corrompudes per soroll, reverberació i altres senyals interferents, però degut al seu rendiment limitat, la recerca en aquest apartat continua sent indispensable. D¿altra banda, una de les seues principals limitacions ha estat l¿elevat cost computacional en entorns acústics reals on el processament de senyal en temps real es absolutament indispensable. El principal tema de investigació de la present tesina de màster es l¿estudi de diferents algoritmes de beamforming per a un (array) de micròfons amb l¿objectiu d¿obtenir el senyal acústic desitjat cancel¿lant al mateix temps les senyals interferents. S¿ha realitzat un anàlisi del rendiment de cada algoritme tenint en compte el seu temps computacional i la seua robustesa davant errors. D¿altra banda, la investigació d¿aquest treball també es focalitza en el cost computacional dels algoritmes i proposa nous mètodes de paral¿lelització de diferents aspectes comuns als algoritmes de beamforming, amb l¿objectiu d¿obtindre aquests algoritmes de beamforming per a aplicacions acústiques executant-se en temps real.Lorente Giner, J. (2010). Algoritmes de Beamforming computacionalment eficients per a aplicacions d'audio. http://hdl.handle.net/10251/30818.Archivo delegad

Real-time adaptive algorithms using a Graphics Processing Units

[EN] Graphics Processing Units (GPUs) have been recently used as coprocessors capable of performing tasks that are not necessarily related to graphics processing in order to optimize computing resources. The use of GPUs has being extended to a wide variety of intensive-computation applications among which audio processing is included. However data transactions between the CPU and the GPU and vice versa have questioned the viability of GPUs for applications in which direct and real-time interaction between microphone and loudspeaker is required. One of the audio applications that requires real-time feedback is adaptive channel identification. Particularly, when the partitioned Least Mean Squares (LMS) algorithm is used in the frequency domain, the size of input-data buffers and filters and how they can be managed in order to successfully exploit the GPU resources is an important key in the design process. This paper discusses the design and implementation of all the processing blocks of an adaptive channel identification system on a GPU, proposing a GPU implementation that can be easily adapted to any acoustic scenario, while freeing up CPU resources for other tasks.This work has been financially supported by the Spanish Ministerio de Ciencia e Innovación TEC2009-13741, Universitat Politècnica de València through “Programa de Apoyo a la Investigación y Desarrollo (PAID-05-11)” and Generalitat Valenciana through project PROMETEO/2009/013 and GV/2010/027Lorente Giner, J.; Ferrer Contreras, M.; Belloch Rodríguez, JA.; Piñero, G.; Diego Antón, MD.; Gonzalez, A.; Vidal Maciá, AM. (2012). Real-time adaptive algorithms using a Graphics Processing Units. Waves. 4:59-68. http://hdl.handle.net/10251/53969S5968