Explorando texto para áudio com Bark
Link para o artigo: https://betterprogramming.pub/text-to-audio-generation-with-bark-clearly-explained-4ee300a3713a
Contexto
- Em meio à onda transformadora da IA generativa, os modelos de texto para áudio estão emergindo como uma das fronteiras mais promissoras.
- Esses avanços não envolvem apenas a conversão de texto em fala, mas também a criação de experiências de áudio que são indistinguíveis do conteúdo produzido por humanos.
- Desde audiolivros narrados em qualquer voz imaginável até composições musicais dinâmicas motivadas por meras frases, as aplicações potenciais são vastas e cativantes.
- Neste artigo, investigamos os recursos e complexidades técnicas do Bark, um modelo de geração de áudio solicitado por texto de código aberto em Python.
Apresentando a casca
Bark é um modelo de texto para áudio baseado em transformador, capaz de gerar fala, música e efeitos sonoros multilíngues realistas. Ele foi criado pela Suno, uma empresa voltada para pesquisas que desenvolve IA de áudio de última geração. Como o Bark foi desenvolvido para fins de pesquisa, seus pontos de verificação de modelo pré-treinados tornaram-se de código aberto e disponíveis para uso comercial, o que é uma contribuição valiosa para a comunidade de IA generativa.
Referências
- 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
