1 介绍
多语言的文字转语音模型。
地址: https://github.com/suno-ai/bark
2 模型原理
Bark通过三个Transformer模型，将文本转换为音频。
2.1 文本到语义Token
输入：由Hugging Face的BERT标记器分词的文本
输出：编码生成音频的语义Token
2.2 语义到粗略Token
输入：语义Token
输出：来自Facebook的EnCodec编解码器的前两个codebooks的Token
2.3 粗略到细节Token
输入：EnCodec的前两个codebooks
输出：EnCodec的8个codebooks
3 使用方法
3.1 环境配置
docker pull pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-runtime
运行docker
nvidia-docker run -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all -p 8893:8888 -v /raid/:/opt/raid --gpus all --rm -it pytorch/pytorch:2.0.0-cuda11.7-cudnn8-runtime bash
3.2 安装 bark
进入docker后：
# 安装 bark
git clone https://github.com/suno-ai/bark
cp /xxx/pip.conf /root/.pip/
export http_proxy=http://192.168.1.22:xxxx
export https_proxy=http://192.168.1.22:xxxx
cd bark
python setup.py install
# 安装 jupyter
pip install jupyter_nbextensions_configurator jupyter_contrib_nbextensions
jupyter notebook --allow-root -y --no-browser --ip=0.0.0.0
3.3 测试
设置环境变量：
import os
os.environ['SUNO_USE_SMALL_MODELS'] = 'True'
os.environ['XDG_CACHE_HOME'] = 'set local path to save models'
# default path: /USER_DIR/.cache/suno/bark_v0
合成语音：
from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio, preload_models
from IPython.display import Audio
# download and load all models
preload_models()
# generate audio from text
text_prompt = """
我要试试能不能合成中文
"""
audio_array = generate_audio(text_prompt)
# play text in notebook
Audio(audio_array, rate=SAMPLE_RATE)
4 用后感
- 试用SMALL版本，一共下载三个模型，大小分别是1.1G，1.2G，2.5G，不是很大。
- 试用普通版本，一共下载三个模型，大小分别是3.5G, 3.7G, 5.5G，运行时占GPU 6G左右。
- 小模型中英文都能合成人声，但听起来比较粗糙，普通模型比较清晰。 流畅度还可以，对于中文的语调感觉不太好，无论模型大小均有此问题，有丢字，错误问题。
- 可以用提示指定男声或女声。
- 没看到论文，基本是现有技术的组合，结构类似AudioLM。
5 参考资料
[语音合成最新技术分享]https://zhuanlan.zhihu.com/p/622980527
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