Segmental RNN
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
- University of Edinburgh,Carnegie Mellon University (CMU),University of Washington
- Organisationsart
- Academia,Academia,Academia
- Land
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, United States of America
- Veröffentlicht
- 20 June 2016
- Autoren
- Liang Lu, Lingpeng Kong, Chris Dyer, Noah A. Smith, Steve Renals
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Speech
- Aufgabe
- Speech recognition (ASR)
- Ansatz
- Supervised
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
- tokens
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
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Unknown
https://paperswithcode.com/sota/speech-recognition-on-timit
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Segmental Recurrent Neural Networks for End-to-end Speech Recognition
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
Segmental RNN wurde veröffentlicht von University of Edinburgh,Carnegie Mellon University (CMU),University of Washington, im Land aufgezeichnet als United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, während June 2016. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia,Academia,Academia.
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet speech recognition (ASR).
Seine Gewichte wurden niemals veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarten ändern das.
Training und Herkunft
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Antworten
Segmental RNN — Häufige Fragen
Segmental RNN— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von University of Edinburgh,Carnegie Mellon University (CMU),University of Washington, basiert auf United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, eine als kategorisierte Organisation academia,Academia,Academia.
Segmental RNN— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in June 2016. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Segmental RNN— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Speech, und wird als Bewältigung der Aufgabe von speech recognition (ASR). Ein Modell kann mehrere von jedem tragen, daher sind dies die Bereiche, für die es gebaut wurde, anstatt eine Begrenzung dafür, was es versuchen wird.
Segmental RNN— 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.
Segmental RNN— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Segmental RNN— Wie viele Parameter hat es?
Es wurden keine Parameteranzahlen veröffentlicht, weshalb keine Speicher- oder Geschwindigkeitsangaben auf dieser Seite erscheinen.
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.