HAM-TTS
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Geely Automobile Research Institute (Ningbo) Company,National Institute of Informatics,Shanghai Jiao Tong University
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- China, Japan
- Publié
- 9 March 2024
- Auteurs
- Chunhui Wang, Chang Zeng, Bowen Zhang, Ziyang Ma, Yefan Zhu, Zifeng Cai, Jian Zhao, Zhonglin Jiang, Yong Chen
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Speech
- Tâche
- Text-to-speech (TTS), Speech synthesis
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 800M
- Données d'entraînement
- tokens
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA A100
- Chips utilisés
- 512
- Consommation d'énergie
- 405.2 kW
Disponibilité
Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.
- Poids
- Closed — provider access only
- Accès au modèle
- Unreleased
- Code d'entraînement
- Unreleased
demo page: https://anonymous.4open.science/w/ham-tts/
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- HAM-TTS: Hierarchical Acoustic Modeling for Token-Based Zero-Shot Text-to-Speech with Model and Data Scaling
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
HAM-TTS a été publié par Geely Automobile Research Institute (Ningbo) Company,National Institute of Informatics,Shanghai Jiao Tong University, dans le pays enregistré comme China, durant March 2024. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme exécutant la tâche de text-to-speech (TTS), Speech synthesis.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Réponses
HAM-TTS — questions courantes
HAM-TTS— est-ce que c'est open source ?
Non. Ses poids n'ont pas été publiés, donc il n'existe que sous forme de service contrôlé par son propriétaire.
HAM-TTS— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 800M. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
HAM-TTS— qui l'a créé ?
Il a été publié par Geely Automobile Research Institute (Ningbo) Company,National Institute of Informatics,Shanghai Jiao Tong University, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
HAM-TTS— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans March 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
HAM-TTS— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Speech, et est enregistré comme gérant la tâche de text-to-speech (TTS), Speech synthesis. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
HAM-TTS— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.