E2 TTS
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Microsoft
- Organisationsart
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 12 September 2024
- Autoren
- Sefik Emre Eskimez, Xiaofei Wang, Manthan Thakker, Canrun Li, Chung-Hsien Tsai, Zhen Xiao, Hemin Yang, Zirun Zhu, Min Tang, Xu Tan, Yanqing Liu, Sheng Zhao, Naoyuki Kanda
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Speech
- Aufgabe
- Text-to-speech (TTS), Speech synthesis
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 335M
- Trainingsdaten
- 245,760,000,000 tokens
"The architecture incorporated U-Net [23] style skip connections, 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a linear layer dimension of 4096. The character embedding vocabulary size was 399.5 The total number of parameters amounted to 335 million"
"We utilized the Libriheavy dataset [30] to train our models. The Libriheavy dataset comprises 50,000 hours of read English speech from 6,736 speakers, accompanied by transcriptions that preserve case and punctuation marks." "We also used a proprietary 200,000 hours of training data to investigate the scalability of the E2 TTS model." "All models were trained for 800,000 mini-batch updates with an effective mini-batch size of 307,200 audio frames." Token count estimate: 307,200 × 800,000 = 2…
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 4.9 × 10²⁰ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 245760000000 tokens * 335000000 parameters = 4.939776e+20 FLOP
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Unreleased
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- E2 TTS: Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Über dieses Modell
E2 TTS wurde veröffentlicht von Microsoft, im Land aufgezeichnet als United States of America, während September 2024. Die veröffentlichende Organisation ist als industry.
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet text-to-speech (TTS), Speech synthesis.
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Was in den Aufbau geflossen ist
Das Training benötigte ein Rechenbudget von ungefähr 4.9 × 10²⁰ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Es wurde auf einem Korpus von etwa 245,760,000,000 Text-Tokens
Antworten
E2 TTS — Häufige Fragen
E2 TTS— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in September 2024. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
E2 TTS— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von text-to-speech (TTS), Speech synthesis. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
E2 TTS— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 4.9 × 10²⁰ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
E2 TTS— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
E2 TTS— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
E2 TTS— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 335M. "The architecture incorporated U-Net [23] style skip connections, 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a linear layer dimension of 4096. The character embedding vocabulary size was 399.5 The total number of parameters amounted to 335 million". Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
E2 TTS— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Microsoft, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry.
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