EnCodec
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Das Gewicht dieses Modells ist offen zugänglich, aber keine Parameteranzahl wurde dafür veröffentlicht. Jede Speicher- und Geschwindigkeitsangabe basiert auf dieser Zahl, daher möchten wir lieber nichts anzeigen als eine gefälschte Schätzung..
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Meta AI
- Organisationstyp
- Industry
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 24 October 2022
- Autoren
- Alexandre Défossez, Jade Copet, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Audio
- Aufgabe
- Audio generation
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 300
~17k hours total, per Table A.1
Der Trainingslauf
Was physisch notwendig war, um zu trainieren: welche Chips, wie viele, wie lange und was das aus der Steckdose zog.
- Trainingshardware
- NVIDIA A100
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell erhalten und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, entscheidet darüber, ob eine der Grafikkartenfiguren auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (non-commercial)
- Trainingscode
- Open source
MIT for repo in general, non commercial weights. Dataset is in repo. https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/ENCODEC.md
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Warum es nachverfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungszuversicht
- Unknown
- Zitationen
- 1,151
" Finally, our best model, EnCodec, reaches state-of-the-art scores for speech and for music at 1.5, 3, 6, 12 kbps at 24 kHz, and at 6, 12, and 24 kbps for 48 kHz with stereo channels."
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- High Fidelity Neural Audio Compression
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
EnCodec was published by Meta AI, in United States of America, in October 2022. It comes out of industry.
It works in Audio, and is recorded as doing audio generation.
Weil seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts von einem Anbieter ab, der verfügbar bleibt - es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.
Was in den Aufbau geflossen ist
Der Grund, warum es überhaupt in diesem Katalog erscheint, ist sOTA-Verbesserung.
Antworten
EnCodec — Häufig gestellte Fragen
What is EnCodec used for?
EnCodec works in Audio, and is recorded as handling audio generation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download EnCodec?
The weights for EnCodec are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
What GPU do I need to run EnCodec?
We cannot say. EnCodec has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is EnCodec open source?
Its weights are published, so EnCodec can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does EnCodec have?
No parameter count has been published for EnCodec, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created EnCodec?
EnCodec was published by Meta AI, based in United States of America, categorised as industry.
When was EnCodec released?
EnCodec was published in October 2022. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.