Tacotron

Zárt súlyok Google April 2017

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
Google
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
6 April 2017
Szerzők
Yuxuan Wang, RJ Skerry-Ryan, Daisy Stanton, Yonghui Wu, Ron J. Weiss, Navdeep Jaitly, Zongheng Yang, Ying Xiao, Zhifeng Chen, Samy Bengio, Quoc Le, Yannis Agiomyrgiannakis, Rob Clark, Rif A. Saurous

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Speech
Feladat
Text-to-speech (TTS), Speech synthesis

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

"We train Tacotron on an internal North American English dataset, which contains about 24.6 hours of speech data spoken by a professional female speaker. The phrases are text normalized, e.g. “16” is converted to “sixteen”" "We train using a batch size of 32, where all sequences are padded to a max length." "frame length: 50 ms; frame shift: 12.5 ms" "We use 24 kHz sampling rate for all experiments" 2M steps

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.

Súlyok
Closed — provider access only
Modell hozzáférés
Unreleased
Képzés kód
Unreleased

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Nyilvántartási bizalom
Unknown

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Honnan jött

Tacotron ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt April 2017. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Speech, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása text-to-speech (TTS), Speech synthesis.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Válaszok

Tacotron — gyakori kérdések

01

Tacotron— Mikor adták ki?

Kibocsátották a April 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

02

Tacotron— Mire használják?

Működik a területen a Speech, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot text-to-speech (TTS), Speech synthesis. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.

03

Tacotron— 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.

04

Tacotron— Nyílt forráskódú?

Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.

05

Tacotron— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

06

Tacotron— Ki készítette ezt?

Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..