Bark est un modèle de synthèse texte-audio de pointe, célèbre pour sa capacité à générer des paroles multilingues très réalistes, ainsi que d'autres types d'audio, notamment de la musique, du bruit de fond et des effets sonores simples.
Ce modèle se distingue également par la production de communications non verbales telles que rire, soupirer et même pleurer. Suno, qui a développé Bark, a mis à disposition des points de contrôle modèles pré-entraînés pour la recherche et l'utilisation commerciale, démontrant le potentiel de Bark dans diverses applications.
La fondation de Bark est l'architecture du transformateur. Ce type d'architecture a été introduit par des chercheurs de Google en 2017.
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L'écorce est composée de 4 modèles principaux.
BarkSemanticModel (également appelé modèle « texte ») : un modèle de transformateur causal auto-régressif qui prend en entrée du texte tokenisé et prédit des jetons de texte sémantiques qui capturent la signification du texte.
BarkCoarseModel (également appelé modèle « acoustique grossière ») : un transformateur autorégressif causal, qui prend en entrée les résultats du modèle BarkSemanticModel. Il vise à prédire les deux premiers livres de codes audio nécessaires à EnCodec.
BarkFineModel (le modèle « d'acoustique fine »), cette fois un transformateur d'auto-encodeur non causal, qui prédit de manière itérative les derniers livres de codes en fonction de la somme des intégrations de livres de codes précédents.
EncodecModel, il est utilisé pour décoder le tableau audio de sortie.
The Bark prend en charge plusieurs langues. Il a la capacité de déterminer automatiquement la langue à partir du texte saisi. Lorsqu'on lui demande un texte incluant un changement de code, Bark essaie d'utiliser l'accent natif pour les langues respectives. Actuellement, la qualité de la génération anglaise est considérée comme la meilleure, mais on s'attend à ce que d'autres langues s'améliorent avec la poursuite du développement et de la mise à l'échelle.
Il est important de noter que les détails spécifiques sur le nombre exact de langues prises en charge ou une liste de ces langues ne sont pas explicitement mentionnés dans la documentation disponible. Cependant, la capacité du modèle à reconnaître et à générer de l'audio dans différentes langues suggère automatiquement un large éventail de supports multilingues.
Bark est un modèle avancé de conversion texte-audio doté d'un large éventail de fonctionnalités. Ces fonctionnalités sont principalement conçues pour améliorer les capacités de génération audio dans divers contextes, de la simple parole aux environnements audio complexes. Voici un aperçu détaillé des fonctionnalités de Bark :
1. Génération de parole multilingue : l'une des caractéristiques les plus remarquables de Bark est sa capacité à générer une parole très réaliste et semblable à celle d'un humain dans plusieurs langues. Cette capacité multilingue le rend adapté aux applications mondiales, offrant une polyvalence dans la synthèse vocale dans différentes langues. Il détecte et répond automatiquement à la langue utilisée dans le texte saisi, même en gérant efficacement le texte à code commuté.
2. Sons de communication non verbaux : au-delà de la parole standard, Bark peut produire des signaux audio non verbaux tels que des rires, des soupirs et des pleurs. Cette capacité améliore la profondeur émotionnelle et le réalisme de la sortie audio, la rendant plus accessible et plus attrayante pour les utilisateurs.
3. Musique, bruit de fond et effets sonores : outre la parole, Bark est également capable de générer de la musique, une ambiance de fond et des effets sonores simples. Cette fonctionnalité élargit son utilisation à la création d'expériences audio immersives pour diverses applications multimédias, telles que les jeux, les environnements de réalité virtuelle et la production vidéo.
4. Préréglages vocaux et personnalisation : Bark prend en charge plus de 100 préréglages de haut-parleurs dans les langues prises en charge, permettant aux utilisateurs de choisir parmi une variété de voix pour répondre à leurs besoins spécifiques. Bien qu'il essaie de faire correspondre le ton, la hauteur, l'émotion et la prosodie d'un préréglage donné, il ne prend actuellement pas en charge le clonage de voix personnalisé.
5. Architecture de modèle avancée : Bark utilise une architecture de modèle basée sur un transformateur, connue pour son efficacité dans la gestion des données séquentielles comme le langage. Cette architecture permet à Bark de générer un son de haute qualité qui imite fidèlement les modèles de parole humaine.
6. Intégration avec la bibliothèque Transformers : Bark est disponible dans la bibliothèque Transformers, facilitant son utilisation pour ceux qui connaissent cette bibliothèque d'apprentissage automatique populaire. Cette intégration simplifie le processus de génération d'échantillons vocaux à l'aide de Bark.
7. Accessibilité pour la recherche et l'utilisation commerciale : Suno donne accès à des points de contrôle de modèles pré-entraînés pour Bark, le rendant accessible pour la recherche et les applications commerciales. Cet accès ouvert favorise l'innovation et l'exploration dans le domaine de la technologie de synthèse audio.
8. Capacités de synthèse vocale réalistes : la fonctionnalité de synthèse vocale de Bark est conçue pour produire une sortie vocale très réaliste et claire, ce qui la rend adaptée aux applications où une parole naturelle est primordiale.
9. Gestion de la génération audio longue durée : Bark est équipé pour gérer la génération audio longue durée, bien qu'il existe certaines limitations en termes de longueur de la parole qui peut être synthétisée en une seule fois. Cette fonctionnalité est utile pour créer du contenu audio plus long comme des podcasts ou des narrations.
10. Communauté et support : Suno a favorisé une communauté croissante autour de Bark, avec un partage actif d'invites et de préréglages utiles. Ce support communautaire améliore l'expérience utilisateur en fournissant une plateforme de collaboration et de partage des meilleures pratiques.
11. Capacités de clonage vocal : Bien que Bark ne prenne pas en charge le clonage vocal personnalisé dans son modèle de base, il existe des extensions et des adaptations de Bark qui incluent des capacités de clonage vocal, permettant aux utilisateurs de cloner des voix à partir d'échantillons audio personnalisés.
12. Accessibilité et double usage : Suno reconnaît le potentiel de double usage des modèles texte-audio comme Bark. Ils fournissent des ressources et des classificateurs pour aider à détecter l'audio généré par Bark, dans le but de réduire les risques d'utilisations involontaires ou néfastes.
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