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 제공되어 상업적 용도로 사용할 수 있게 되었으며 이는 생성 AI 커뮤니티에 귀중한 기여를 합니다.
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
