Bark で Text-to-Audio を探索する
記事へのリンク: https://betterprogramming.pub/text-to-audio-generation-with-bark-cleally-explained-4ee300a3713a
コンテクスト
- 生成 AI の変革の波の中で、テキストからオーディオへのモデルは、最も有望なフロンティアの 1 つとして浮上しています。
- これらの進歩は、テキストを音声に変換することだけでなく、人間が作成したコンテンツと区別できないオーディオ体験を作り出すことにもつながります。
- 想像できるあらゆる声でナレーションされるオーディオブックから、単なる文章によって促されるダイナミックな音楽作品まで、潜在的なアプリケーションは広大で魅力的です。
- この記事では、Python のオープンソースのテキストプロンプト音声生成モデルである Bark の機能と技術的な複雑さを詳しく掘り下げます。
バークのご紹介
Bark は、リアルな多言語音声、音楽、音響効果を生成できるトランスフォーマー ベースのテキスト音声変換モデルです。これは、最先端のオーディオ AI を開発する研究主導型企業 Suno によって作成されました。 Bark は研究目的で開発されたため、その事前トレーニング済みモデル チェックポイントはオープンソース化され、商用利用可能になっています。これは生成 AI コミュニティへの貴重な貢献です。
参考文献
- 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
