Audioseal
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Facebook AI Research
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America, France
- Közölt
- 6 June 2024
- Szerzők
- Robin San Roman, Pierre Fernandez, Alexandre Défossez, Teddy Furon, Tuan Tran, Hady Elsahar
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Audio, Speech
- Feladat
- Audio classification, Audio generation
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- tokens
4,500 hours * 13,680 English words per hour = 61560000 words
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Képzés kód
- Open source
The code in this repository is released under the MIT license https://github.com/facebookresearch/audioseal training code: https://github.com/facebookresearch/audioseal/blob/main/docs/TRAINING.md looks like training scripts are in this repo: https://github.com/facebookresearch/audiocraft/blob/main/audiocraft/solvers/watermark.py
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Proactive Detection of Voice Cloning with Localized Watermarking
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Audioseal ki lett adva által Facebook AI Research, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2024. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Audio, Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása audio classification, Audio generation.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Válaszok
Audioseal — gyakori kérdések
Audioseal— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
Audioseal— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Audioseal— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
Audioseal— Ki készítette ezt?
Kiadta Facebook AI Research, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
Audioseal— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2024. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Audioseal— Mire használják?
Működik a területen a Audio, Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot audio classification, Audio generation. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..