#Bark
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local-talking-llm
本教程详细介绍如何在本地构建和运行功能齐全的语音助理,集成语音识别(Whisper)、语言模型对话生成(Langchain和Ollama)、语音合成(Bark)等技术。使用Python实现,适合初学者。提供了关键技术堆栈的使用方法及性能优化和用户界面开发建议。
bark-voice-cloning-HuBERT-quantizer
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。
bark
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-server
bark-server是Bark iOS应用的开源后端服务,支持向iPhone发送自定义通知。它提供多种部署方式,包括Docker、通用安装和源码编译。该服务器具有RESTful API,支持Markdown格式通知,可与Nginx集成。bark-server默认使用Bbolt数据库,同时兼容MySQL。项目持续维护推送证书,确保通知服务的稳定性和可靠性。