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Bark是由Suno创建的一种基于转换器的文本到音频模型，能够生成高度逼真的多语言语音以及其他音频，包括音乐、背景噪音和简单的音效。该模型不仅可以产生语言交流，如讲话、朗读等，还可以模拟非语言交流，如笑声、叹息和哭泣。

项目地址：

/suno-ai/bark

主要特点如下：

1. 自然度极高的语音生成，尤其以英文效果最佳，其他语言表现也良好。

2. 支持通过文本生成歌曲，为用户创作音乐提供便利。

3. 能够生成背景噪音和简单音效，满足多样化需求。

4. 兼具非语言交流的模拟，如笑声、叹息和哭泣等。

安装方法：

可以通过pip install命令安ark模型，具体命令为：pip install git+/suno-ai/bark.git。或者通过git clone命令克隆项目到本地，再通过pip install .进行安装。

关于硬件和推理速度方面，Bark模型可在CPU和GPU（支持pytorch 2.0+、CUDA 11.7和CUDA 12.0）上运行。在现代化GPU和PyTorch nightly环境下，Bark可以大致实现实时生成音频。但在较旧GPU、默认colab或CPU上运行时，推理时间可能会慢10-100倍。

至于支持的语言方面，Bark支持多种语言包括英语、德语、西班牙语、法语、印地语、意大利语、日语、韩文、波兰语、葡萄牙语、俄语、土耳其语和简体中文等。使用时无需担心语言障碍，只需输入相应语言的文本即可得到相应的语音输出。Bark还具备自动根据输入文本确定语言的功能，并支持各种口音的模拟。

关于用法方面，用户可以通过简单的代码实现音频的生成和播放。例如，通过from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio等语句实现音频的生成，再通过IPython.display.Audio等语句实现音频的播放。用户还可以将生成的音频保存为W文件。Bark还支持开箱即用的各种语言切换，并在遇到文本转换提示时自动选择相应的语言口音。用户还可以提供特定的演讲者提示，如旁白、男性、女性等。需要注意的是，这些提示并不总是被完全尊重，特别是在存在冲突的音频历史提示时。在使用Python执行代码时，Bark会默认检测电脑上的GPU情况并自动选择相应的训练模型进行运行。如果没有GPU，则会下载适用于CPU的训练模型并默认下载到当前用户目录下的.cache文件夹中。用户也可以通过配置XDG_CACHE_HOME环境变量来指定模型下载位置。此外值得一提的是，Bark在音乐生成方面也有出色的表现可以生成各种类型的音频包括音乐原则上看不出语音和音乐之间的区别可以通过在歌词周围添加音符来帮助生成音乐。总之这是一款功能强大易于使用的文本转语音工具能够满足各种场景下的需求无论是语音合成还是音乐创作都能轻松应对。