bark

先进的多语言文本转语音和音频生成AI模型

Huggingface 模型人工智能 Github 多语言 Bark 开源项目音频生成文本转语音

Bark是Suno开发的基于transformer的文本转音频AI模型，能生成逼真的多语言语音、音乐、背景音和简单音效，还可模拟笑声、叹息等非语言交流。该模型提供预训练检查点供研究使用，输出未经审查。研究人员可通过Transformers或原始Bark库在本地运行，灵活易用。Bark代表了文本转语音技术的重要进展，为相关研究和应用提供了新的可能性。

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介绍相关项目

bark - 多功能文本到音频AI转换模型

AI模型BarkGithub多语言开源项目文本转语音音频生成

Bark是Suno开发的开源文本到音频生成模型,能生成逼真的多语言语音、音乐、背景噪音和简单音效。支持笑声、叹息等非语言交流,适用于研究目的。采用transformer架构,直接将文本转换为音频。提供100多种语音预设,可生成随机语音,但不支持自定义语音克隆。该模型为全生成式设计,可能偏离给定脚本,适合各种音频生成任务。

bark-small - 高性能多语言文本转语音模型

BarkGithubHuggingface人工智能多语言开源项目文本转语音模型音频生成

bark-small是Suno开发的基于transformer的文本转音频模型。它可生成高度逼真的多语言语音、音乐、背景噪音和简单音效，还能产生笑声、叹息等非语言交流。该模型支持多种语言，主要用于研究目的。用户可通过Hugging Face Transformers库或原始Bark库运行推理，生成24kHz的语音波形。bark-small提供了便捷的使用方法，适合进行文本转语音相关研究和实验。

bark.cpp - 改进多语言文本生成的实时音频技术

Githubbark.cpp多语言实时开源项目文本到语音模型支持

bark.cpp 是一个用纯 C/C++ 编写的开源项目，实现了 SunoAI 的 bark 模型，用于提供高质量的实时多语言文本到语音转换。该项目无需外部依赖，支持 AVX、AVX2 和 AVX512 指令集，兼容 CPU 和 GPU，并提供 F16/F32 混合精度和多种量化选项。用户可以轻松进行构建、下载模型和转换格式。社区成员可以通过报告问题、提出新功能或提交 pull request 来贡献代码。

bark - 自动驾驶语义仿真与行为模型开发框架

BARKGithub仿真框架基准测试开源项目自动驾驶行为模型

BARK是一个开源的自动驾驶语义仿真框架，专注于行为模型的开发和评估。它支持快速构建、训练和基准测试决策算法，尤其适合强化学习等计算密集型任务。BARK提供行为基准测试、Python和C++模型开发等功能，并可与机器学习工具和CARLA仿真器集成。其生态系统包含BARK-ML、BARK-MCTS等多个组件，为自动驾驶行为模型的研究提供全面支持。

bark-voice-cloning-HuBERT-quantizer - Python 3.10下的Bark高质量语音克隆，多语言支持

BarkGithubHuBERTpythonquantizervoice cloning开源项目

该项目提供了一种在Python 3.10环境下，利用Bark进行高质量语音克隆的方法，并兼容多种语言的HuBERT模型和定制量化器模型。通过Huggingface模型页面、音频Web UI和在线交互式笔记本，用户可以获取代码实例和实现语音克隆。项目还包括语音输入要求和训练指南，帮助开发者实现语音克隆功能。

bart-large - 用于自然语言生成和理解的预训练序列到序列模型

BARTGithubHuggingfaceseq2seq开源项目文本生成模型自然语言处理预训练模型

BART是基于Transformer架构的预训练语言模型，结合了双向编码器和自回归解码器。通过去噪任务预训练，BART在文本生成（如摘要、翻译）和理解任务（如分类、问答）中均表现优异。该模型适用于多种自然语言处理任务，尤其在有监督数据集上进行微调后效果显著。BART为研究人员和开发者提供了强大的工具，推动了自然语言处理技术的发展。

bart-base - 用于自然语言生成和理解的序列到序列预训练模型

BARTGithubHuggingface序列到序列学习开源项目文本生成模型自然语言处理预训练模型

BART是基于transformer架构的编码器-解码器模型，结合了双向编码器和自回归解码器。模型通过文本去噪和重建预训练，在摘要、翻译等文本生成任务中表现出色，同时适用于文本分类、问答等理解任务。虽可直接用于文本填充，但BART主要设计用于在监督数据集上微调。研究者可在模型中心寻找针对特定任务优化的版本。

PL-BERT - 通过PL-BERT实现更自然的语音合成

GithubPL-BERT图标预测开源项目文本转语音自然语言模型语音合成

PL-BERT，一种创新的音素级预训练语言模型，通过预测掩码音素对应的字形，有效提升了多语种文本到语音转换的自然度和准确性。经科学评估，其合成语音质量在面对非模型文本时，较传统方法有明显提高，推动了语音合成技术的进步。

Bert-VITS2 - 多语言BERT驱动的语音合成模型

Bert-VITS2FishAudioGithubMassTTSTTSVITS开源项目

Bert-VITS2项目融合了多语言BERT和先进的自回归TTS模型，提供高品质的语音合成。此项目参考了MassTTS等开源项目，并推荐使用Fish-Speech。详情和演示请参见视频链接和文档，项目强调中文用户需求和法律合规，禁止违规用途。

tango-full - 基于扩散模型的高质量文本到音频生成工具

GithubHuggingfaceTANGO开源项目文本转音频模型深度学习生成式人工智能语音合成

TANGO是一个开源的文本到音频生成工具，基于潜在扩散模型实现。它可根据文本提示生成包括人声、动物声、自然声和人工音效在内的多种逼真音频。TANGO采用Flan-T5作为文本编码器，结合UNet架构的扩散模型进行音频生成，在客观和主观评估中均优于现有技术。该项目提供了完整的模型代码、训练流程和预训练权重，为音频生成研究提供了有力支持。

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