Explorando la conversión de texto a audio con Bark
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Contexto
- En medio del auge transformador de la IA generativa, los modelos de texto a audio están emergiendo como una de las fronteras más prometedoras.
- Estos avances no se refieren sólo a convertir texto en voz, sino también a crear experiencias de audio que sean indistinguibles del contenido producido por humanos.
- Desde audiolibros narrados con cualquier voz imaginable hasta composiciones musicales dinámicas impulsadas por meras frases, las aplicaciones potenciales son amplias y cautivadoras.
- En este artículo, profundizamos en las capacidades y complejidades técnicas de Bark, un modelo de generación de audio basado en texto de código abierto en Python.
Presentando la corteza
Bark es un modelo de conversión de texto a audio basado en transformador capaz de generar voz, música y efectos de sonido multilingües realistas. Fue creado por Suno, una empresa impulsada por la investigación que desarrolla inteligencia artificial de audio de vanguardia. Como Bark se desarrolló con fines de investigación, sus puntos de control de modelo previamente entrenados se han hecho de código abierto y están disponibles para uso comercial, lo que es una valiosa contribución a la comunidad de IA generativa.
Referencias
- https://github.com/suno-ai/bark
- https://audiocraft.metademolab.com/encodec.html
- https://www.streamingmedia.com/Articles/ReadArticle.aspx?ArticleID=74487
- https://towardsdatascience.com/optimizing-vector-quantization-methods-by-machine-learning-algorithms-77c436d0749d
- https://www.assemblyai.com/blog/what-is-residual-vector-quantization/
- https://github.com/facebookresearch/encodec
- https://ai.meta.com/blog/ai-powered-audio-compression-technique/
- https://arxiv.org/abs/2210.13438
- https://github.com/facebookresearch/encodec#extracting-discrete-representations
- https://paperswithcode.com/paper/speaker-anonymization-using-neural-audio
- https://huggingface.co/suno/bark/tree/main/speaker_embeddings/v2
