RNN for speech
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- National Chiao Tung University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Taiwan
- Pubblicato
- 15 May 1998
- Autori
- SH Chen, SH Hwang, YR Wang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Speech
- Compito
- Speech synthesis
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 7.5K
- Dati di addestramento
- tokens
"The RNN generated a total of eigt output prosodic parameters. [...] The numbers of nodes in the first and second hidden layers were determined empirically and set to be 35 and 30, respectively" Figure 1 contains an overview of the architecture. Layer 1: (102 + 35 + 1)*35 parameters Layer 2: (43 + 35 + 1)*30 parameters Output layer: (30+8+1)*8 parameters
The data base was divided into two parts: a training set and an open test set. These two sets consisted of 28 191 and 7051 syllables, respectively. Of the top 10,000 Chinese words, 15% have 1 syllable, 78% have 2 syllables, and 7% have more than two syllables. Assuming 2 syllables per word, the training set is around 14100 words.
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 2.3 × 10¹¹ FLOP
- Come è stato stabilito
- Third-party estimation
Extracted from AI and Compute (https://openai.com/blog/ai-and-compute/) charts by using https://automeris.io/WebPlotDigitizer/.
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Citazioni
- 231
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- An RNN-based prosodic information synthesizer for Mandarin text-to-speech
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Background
RNN for speech was published by National Chiao Tung University, in Taiwan, in May 1998. academia is the category the publisher falls under.
Funziona in Speech ed è registrato come sintesi vocale.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Cosa ci è voluto per costruirlo
Training it took roughly 2.3 × 10¹¹ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
Risposte
RNN for speech — Domande frequenti
How much compute was used to train RNN for speech?
Around 2.3 × 10¹¹ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run RNN for speech?
None. RNN for speech is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is RNN for speech open source?
The licensing for RNN for speech was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does RNN for speech have?
RNN for speech has 7.5K parameters. "The RNN generated a total of eigt output prosodic parameters. [...] The numbers of nodes in the first and second hidden layers were determined empirically and set to be 35 and 30, respectively" Figure 1 contains an overview of the architecture. Layer 1: (102 + 35 + 1)*35 parameters Layer 2: (43 + 35 + 1)*30 parameters Output layer: (30+8+1)*8 parameters. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created RNN for speech?
RNN for speech was published by National Chiao Tung University, based in Taiwan, categorised as academia.
When was RNN for speech released?
RNN for speech was published in May 1998. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is RNN for speech used for?
RNN for speech works in Speech, and is recorded as handling speech synthesis. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.