RNN for speech
Sin estimación
No hay requisitos de hardware para este modelo
Los pesos de este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en su propio hardware en ningún tamaño. Solo es accesible a través de su proveedor, y ninguna tarjeta gráfica lo cambia.
En registro
Especificación completa
Todo lo registrado para este modelo. La mayoría de ello describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se dedicó a ello y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente.
Origen
¿Quién construyó este modelo, dónde y cuándo fue publicado?
- Organización
- National Chiao Tung University
- Tipo de organización
- Academia
- País
- Taiwan
- Publicado
- 15 May 1998
- Autores
- SH Chen, SH Hwang, YR Wang
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Speech
- Tarea
- Speech synthesis
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se utilizaron para entrenarlo. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- Parámetros
- 7.5K
- Datos de entrenamiento
- tokens
"The RNN generated a total of eigt output prosodic parameters. [...] The numbers of nodes in the first and second hidden layers were determined empirically and set to be 35 and 30, respectively" Figure 1 contains an overview of the architecture. Layer 1: (102 + 35 + 1)*35 parameters Layer 2: (43 + 35 + 1)*30 parameters Output layer: (30+8+1)*8 parameters
The data base was divided into two parts: a training set and an open test set. These two sets consisted of 28 191 and 7051 syllables, respectively. Of the top 10,000 Chinese words, 15% have 1 syllable, 78% have 2 syllables, and 7% have more than two syllables. Assuming 2 syllables per word, the training set is around 14100 words.
Entrenamiento de computación
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de cuán rápido responde el modelo terminado.
- Entrenamiento de computación
- 2.3 × 10¹¹ FLOP
- Cómo se estableció
- Third-party estimation
Extracted from AI and Compute (https://openai.com/blog/ai-and-compute/) charts by using https://automeris.io/WebPlotDigitizer/.
Cómo se clasifica
Etiquetas que aplica el conjunto de datos de origen al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Citas
- 231
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue revisado por última vez.
- Referencia
- An RNN-based prosodic information synthesizer for Mandarin text-to-speech
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Background
RNN for speech was published by National Chiao Tung University, in Taiwan, in May 1998. academia is the category the publisher falls under.
It works in Speech, and is recorded as doing speech synthesis.
Debido a que los pesos no están disponibles, ninguna de las cifras de hardware en otro lugar de este sitio se aplica a él.
Qué se utilizó para construirlo
Training it took roughly 2.3 × 10¹¹ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Respuestas
RNN for speech — Preguntas frecuentes
How much compute was used to train RNN for speech?
Around 2.3 × 10¹¹ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run RNN for speech?
None. RNN for speech is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is RNN for speech open source?
The licensing for RNN for speech was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does RNN for speech have?
RNN for speech has 7.5K parameters. "The RNN generated a total of eigt output prosodic parameters. [...] The numbers of nodes in the first and second hidden layers were determined empirically and set to be 35 and 30, respectively" Figure 1 contains an overview of the architecture. Layer 1: (102 + 35 + 1)*35 parameters Layer 2: (43 + 35 + 1)*30 parameters Output layer: (30+8+1)*8 parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created RNN for speech?
RNN for speech was published by National Chiao Tung University, based in Taiwan, categorised as academia.
When was RNN for speech released?
RNN for speech was published in May 1998. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is RNN for speech used for?
RNN for speech works in Speech, and is recorded as handling speech synthesis. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posee una tarjeta y desea saber todo lo que podrá ejecutar, empiece por el hardware en su lugar.