E2 TTS
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Microsoft
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 12 September 2024
- Autori
- Sefik Emre Eskimez, Xiaofei Wang, Manthan Thakker, Canrun Li, Chung-Hsien Tsai, Zhen Xiao, Hemin Yang, Zirun Zhu, Min Tang, Xu Tan, Yanqing Liu, Sheng Zhao, Naoyuki Kanda
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Speech
- Compito
- Text-to-speech (TTS), Speech synthesis
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 335M
- Dati di addestramento
- 245,760,000,000 tokens
"The architecture incorporated U-Net [23] style skip connections, 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a linear layer dimension of 4096. The character embedding vocabulary size was 399.5 The total number of parameters amounted to 335 million"
"We utilized the Libriheavy dataset [30] to train our models. The Libriheavy dataset comprises 50,000 hours of read English speech from 6,736 speakers, accompanied by transcriptions that preserve case and punctuation marks." "We also used a proprietary 200,000 hours of training data to investigate the scalability of the E2 TTS model." "All models were trained for 800,000 mini-batch updates with an effective mini-batch size of 307,200 audio frames." Token count estimate: 307,200 × 800,000 = 2…
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 4.9 × 10²⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
6 FLOP / token / parameter * 245760000000 tokens * 335000000 parameters = 4.939776e+20 FLOP
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
- Codice di addestramento
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- E2 TTS: Embarrassingly Easy Fully Non-Autoregressive Zero-Shot TTS
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
E2 TTS è stato pubblicato da Microsoft, nel paese registrato come United States of America, durante September 2024. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Speech, ed è registrato come eseguire il compito di text-to-speech (TTS), Speech synthesis.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Cosa è stato necessario per costruirlo
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 4.9 × 10²⁰ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 245,760,000,000 token di testo
Risposte
E2 TTS — domande comuni
E2 TTS— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
E2 TTS— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Speech, e viene registrato come gestire il compito di text-to-speech (TTS), Speech synthesis. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
E2 TTS— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 4.9 × 10²⁰ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
E2 TTS— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
E2 TTS— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
E2 TTS— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 335M. "The architecture incorporated U-Net [23] style skip connections, 24 layers, 16 attention heads, an embedding dimension of 1024, a linear layer dimension of 4096. The character embedding vocabulary size was 399.5 The total number of parameters amounted to 335 million". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
E2 TTS— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Microsoft, basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come industry.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.