EnCodec

Ouvrir les poids Meta AI October 2022

Aucune estimation

Aucune exigence matérielle pour ce modèle

Les poids de ce modèle sont open, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour celui-ci. Chaque chiffre de mémoire et de vitesse commence à partir de ce nombre, donc nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée..

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
Meta AI
Type d'organisation
Industry
Pays
United States of America
Publié
24 October 2022
Auteurs
Alexandre Défossez, Jade Copet, Gabriel Synnaeve, Yossi Adi

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine
Audio
Tâche
Audio generation

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.

Données d'entraînement
tokens

~17k hours total, per Table A.1

Époques
300

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

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
Open — downloadable
Accès au modèle
Open weights (non-commercial)
Code d'entraînement
Open source

MIT for repo in general, non commercial weights. Dataset is in repo. https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/docs/ENCODEC.md

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.

Pourquoi c'est suivi
SOTA improvement

" Finally, our best model, EnCodec, reaches state-of-the-art scores for speech and for music at 1.5, 3, 6, 12 kbps at 24 kHz, and at 6, 12, and 24 kbps for 48 kHz with stereo channels."

Confiance d'enregistrement
Unknown
Citations
1,151

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence
High Fidelity Neural Audio Compression
Dernière mise à jour
25 May 2026

Ce que les chiffres signifient

Contexte

EnCodec a été publié par Meta AI, dans le pays enregistré comme United States of America, durant October 2022. Cela provient d'une organisation classée comme industry.

Il fonctionne dans le domaine de Audio, et est enregistré comme exécutant la tâche de audio generation.

Parce que ses poids ont été publiés, rien sur son exécution ne dépend d'un fournisseur restant disponible — il est à vous une fois téléchargé.

Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire

La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.

Réponses

EnCodec — questions courantes

01

EnCodec— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Audio, et est enregistré comme gérant la tâche de audio generation. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.

02

EnCodec— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

03

EnCodec— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

Nous ne pouvons pas dire. Il a des poids ouverts, mais aucun compte de paramètres n'a été publié pour cela, et chaque calcul de mémoire et de vitesse part de ce nombre. Nous préférerions ne rien montrer plutôt qu'une estimation fabriquée.

04

EnCodec— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

05

EnCodec— combien de paramètres cela a-t-il ?

Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.

06

EnCodec— qui l'a créé ?

Il a été publié par Meta AI, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.

07

EnCodec— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans October 2022. 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.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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.