Menjelajahi Teks-ke-Audio dengan Bark
Tautan ke artikel: https://betterprogramming.pub/text-to-audio-generasi-with-bark-clearly-explained-4ee300a3713a
Konteks
- Di tengah lonjakan transformatif AI generatif, model teks-ke-audio muncul sebagai salah satu teknologi yang paling menjanjikan.
- Kemajuan ini bukan hanya tentang mengubah teks menjadi ucapan, namun juga tentang menciptakan pengalaman audio yang tidak dapat dibedakan dengan konten buatan manusia.
- Dari buku audio yang dinarasikan dengan suara apa pun hingga komposisi musik dinamis yang didorong oleh kalimat belaka, potensi penerapannya sangat luas dan menawan.
- Dalam artikel ini, kita mempelajari kemampuan dan seluk-beluk teknis Bark, model pembuatan audio berbasis teks sumber terbuka dengan Python.
Memperkenalkan Kulit
Bark adalah model teks-ke-audio berbasis transformator yang mampu menghasilkan ucapan multibahasa, musik, dan efek suara yang realistis. Ini dibuat oleh Suno, sebuah perusahaan berbasis penelitian yang mengembangkan AI audio mutakhir. Ketika Bark dikembangkan untuk tujuan penelitian, pos pemeriksaan model terlatihnya telah dijadikan sumber terbuka dan tersedia untuk penggunaan komersial, yang merupakan kontribusi berharga bagi komunitas AI generatif.
Referensi
- 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-power-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
