Tacotron 2
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
- Google,University of California (UC) Berkeley
- Organisationsart
- Industry,Academia
- Land
- United States of America
- Veröffentlicht
- 19 December 2017
- Autoren
- Jonathan Shen, Ruoming Pang, Ron J. Weiss, Mike Schuster, Navdeep Jaitly, Zongheng Yang, Zhifeng Chen, Yu Zhang, Yuxuan Wang, RJ Skerry-Ryan, Rif A. Saurous, Yannis Agiomyrgiannakis, Yonghui Wu
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Speech
- Aufgabe
- 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.
- Trainingsdaten
- 2,125,888,704 tokens
"We train all models on an internal US English dataset[12], which contains 24.6 hours of speech from a single professional female speaker." 13,680 words/hour * 24.6 = 336528 words
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
- Zitationen
- 3,047
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Prediction
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hintergrund
Tacotron 2 wurde veröffentlicht von Google,University of California (UC) Berkeley, im Land aufgezeichnet als United States of America, während December 2017. Die veröffentlichende Organisation ist als industry,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet speech synthesis.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 2,125,888,704 Text-Tokens
Antworten
Tacotron 2 — Häufige Fragen
Tacotron 2— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
Tacotron 2— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Google,University of California (UC) Berkeley, basiert auf United States of America, eine als kategorisierte Organisation industry,Academia.
Tacotron 2— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in December 2017. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Tacotron 2— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von speech synthesis. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Tacotron 2— 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.
Tacotron 2— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
Die andere Richtung
Von der anderen Seite aus betrachten?
Diese Seite beginnt mit dem Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles wissen möchten, was sie ausführen wird, Starte stattdessen von der Hardware.