LTE speaker verification system
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- IBM
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- United States of America
- Publicado
- 1 November 1966
- Autores
- K. P. Li; J. E. Dammann; W. D. Chapman
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 recognition (ASR)
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 2.1K
- Datos de entrenamiento
- 417 tokens
- Épocas
- 131
2 connected systems, 1st level LTE and 2nd level LTE. 1st Level: 1810 parameters ("Thus, every 20 msec after the beginning of the utterance, the 15 filter amplitudes were each represented by a 12-bit code, resulting in a 180-bit time sample of the spectrum for that interval. Each time sample was fed to the first-level LTE's, which reduced it to a 10-bit code") 2nd Level: 251 parameters ("This resulted in a 250-bit input pattern to the second level for the first half-second of each utterance. Eac…
Split between both systems, 287 for 1st level, 130 for 2nd level.
Cómputo de entrenamiento
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 qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 1.1 × 10⁸ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
1st and 2nd level system are trained separately, multiple versions of both are trained, I chose the largest clearly described training runs. 1st level LTE compute: 2*1810*28700=103894000=1.04e8 1st level steps: 28700 ("Only 287 samples were selected to train the 10 LTE's. The same algorithm was used as that used with the 100-class gain. Two LTE's converged before 100 training passes.") 2nd level LTE compute: 2*251*4030=2023060=2e6 2nd level steps: 4030 (31 epochs, 130 training examples, see Ta…
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Modelo Frontier
- Yes
- Por qué se rastrea
- Historical significance
- Confianza de registro
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Experimental Studies in Speaker Verification, Using an Adaptive System
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
LTE speaker verification system fue publicado por IBM, en el país registrado como United States of America, durante November 1966. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como realizando la tarea de speech recognition (ASR).
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Qué se necesitó para construirlo
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 1.1 × 10⁸ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
El conjunto de entrenamiento se ejecutó a aproximadamente 417 tokens de texto
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: historical significance.
Respuestas
LTE speaker verification system — preguntas comunes
LTE speaker verification system— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 2.1K. 2 connected systems, 1st level LTE and 2nd level LTE. 1st Level: 1810 parameters ("Thus, every 20 msec after the beginning of the utterance, the 15 filter amplitudes were each represented by a 12-bit code, resulting in a 180-bit time sample of the spectrum for that interval. Each time sample was fed to the first-level LTE's, which reduced it to a 10-bit code") 2nd Level: 251 parameters ("This resulted in a 250-bit input pattern to the second level for the first half-second of each utterance. Each 250-bit pattern was then classified by the LTE into one of two classes"). Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
LTE speaker verification system— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por IBM, basado en United States of America, una organización categorizada como industry.
LTE speaker verification system— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 1966. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
LTE speaker verification system— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Speech, y se registra como manejando la tarea de speech recognition (ASR). Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
LTE speaker verification system— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 1.1 × 10⁸ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
LTE speaker verification system— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
LTE speaker verification system— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.