Bark를 사용하여 텍스트-오디오 탐색
기사 링크: https://betterprogramming.pub/text-to-audio- Generation-with-bark-clearly-explained-4ee300a3713a
문맥
- 생성적 AI가 혁신적으로 급증하는 가운데 텍스트-오디오 모델이 가장 유망한 분야 중 하나로 떠오르고 있습니다.
- 이러한 발전은 텍스트를 음성으로 변환하는 것뿐만 아니라 인간이 제작한 콘텐츠와 구별할 수 없는 오디오 경험을 만드는 것에도 적용됩니다.
- 상상할 수 있는 모든 음성으로 설명되는 오디오북부터 단순한 문장으로 촉발되는 역동적인 음악 구성에 이르기까지 잠재적인 응용 분야는 방대하고 매력적입니다.
- 이 기사에서는 Python의 오픈 소스 텍스트 프롬프트 오디오 생성 모델인 Bark의 기능과 기술적 복잡성을 살펴봅니다.
나무껍질을 소개합니다
Bark는 사실적인 다국어 음성, 음악 및 음향 효과를 생성할 수 있는 변환기 기반 텍스트-오디오 모델입니다. 최첨단 오디오 AI를 개발하는 연구 중심 회사인 Suno가 만들었습니다. Bark는 연구 목적으로 개발되었기 때문에 사전 훈련된 모델 체크포인트가 오픈 소스로 만들어지고 상업적 용도로 사용 가능해졌습니다. 이는 생성 AI 커뮤니티에 귀중한 기여입니다.
참고자료
- 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.assembliesai.com/blog/what-is-residual-벡터-퀀트화/
- 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
