BARK AI 语音克隆项目教程

BARK AI 语音克隆项目教程

bark-with-voice-clone 🔊 Text-prompted Generative Audio Model - With the ability to clone voices bark-with-voice-clone 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bark-with-voice-clone

1. 项目目录结构及介绍

BARK AI 项目是一个开源的文本到语音生成模型,支持语音克隆功能。项目的主要目录结构如下:

bark-with-voice-clone/
├── bark/                      # 包含 bark 库的主要代码
├── datasets/                  # 存放数据集相关文件
├── hubert/                    # HuBERT 模型相关代码和文件
├── notebooks/                 # Jupyter 笔记本,用于演示和实验
├── utils/                     # 实用工具函数和类
├── .gitignore                 # 指定 Git 忽略的文件和目录
├── FUNDING.yml                # 项目资金支持信息
├── LICENSE.md                 # 项目许可证信息
├── README.md                  # 项目说明文件
├── clone_voice.ipynb          # 语音克隆示例笔记本
├── generate.ipynb             # 文本到语音生成示例笔记本
├── generate_chunked.ipynb     # 分块生成语音的示例笔记本
├── model-card.md              # 模型卡片信息
├── pyproject.toml             # 项目配置文件
├── rvc_infer.py               # RVC 模型推理代码
├── rvc_test.ipynb             # RVC 模型测试笔记本
├── setup.py                   # 项目设置文件
├── test_models.ipynb          # 测试模型的笔记本
├── train_coarse.ipynb         # 粗糙训练的笔记本
├── train_fine.ipynb           # 精细训练的笔记本
├── train_semantic.ipynb       # 语义训练的笔记本

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过命令行操作,首先需要安装项目依赖:

pip install git+https://github.com/suno-ai/bark.git

或者克隆项目仓库后安装:

git clone https://github.com/suno-ai/bark.git
cd bark && pip install .

安装完成后,可以通过以下方式预加载模型:

from bark import preload_models
preload_models()

然后,可以使用以下代码生成语音:

from bark import SAMPLE_RATE, generate_audio
from IPython.display import Audio

text_prompt = "你好,我是一个语音克隆助手。"
audio_array = generate_audio(text_prompt)
Audio(audio_array, rate=SAMPLE_RATE)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要包括 pyproject.tomlsetup.py

  • pyproject.toml 文件用于定义项目的元数据和依赖。例如,它可能包含项目的名称、版本、作者、依赖项等信息。

  • setup.py 文件是用于构建和打包 Python 项目的标准配置文件。它定义了项目的包名称、版本、描述、作者、依赖关系等,用于在安装项目时自动处理这些依赖关系。

这些配置文件通常不需要用户手动修改,除非需要自定义项目的行为或依赖。在大多数情况下,按照项目官方文档的说明进行操作即可。

bark-with-voice-clone 🔊 Text-prompted Generative Audio Model - With the ability to clone voices bark-with-voice-clone 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ba/bark-with-voice-clone

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

### 部署Suno模型的本地环境 #### 1. 下载并克隆Bark项目仓库 为了在本地环境中部署Suno/Bark模型,第一步是从ModelScope上克隆官方维护的Bark仓库。这可以通过执行以下命令完成: ```bash git clone https://www.modelscope.cn/mapjack/bark.git ``` 此操作会将整个项目的源码以及必要的配置文件复制到您的工作目录中[^2]。 --- #### 2. 设置模型缓存路径 由于默认情况下模型会被加载至用户的`~/.cache/`目录下,因此如果希望指定其他位置作为模型存储路径,则需要调整环境变量或者直接修改代码中的缓存路径设置。 ##### 方法一:通过环境变量设定 可以利用操作系统级别的环境变量来更改模型的保存路径。例如,在Linux或MacOS环境下运行如下命令即可生效: ```bash export XDG_CACHE_HOME='/model' ``` 该方法适用于大多数基于Python的应用程序,并能够自动覆盖原有的`.cache`目录行为[^1]。 ##### 方法二:手动编辑生成脚本 另一种更精确的方法是直接打开`bark/generation.py`文件并将其中定义的`CACHE_DIR`常量更新为目标地址。以下是具体改动示例: ```python import os default_cache_dir = os.path.join(os.path.expanduser("~"), ".cache") # 修改后的版本 CACHE_DIR = '/model/suno_bark_v0' ``` 上述变更确保了无论何时调用API接口时都会优先查找新指派的位置而不是原始用户家目录下的隐藏子文件夹结构[^3]。 --- #### 3. Python端音频合成逻辑实现 当一切准备就绪之后就可以着手编写实际用于触发语音生产的Python脚本了。下面给出一段简单的演示代码片段展示如何初始化参数并通过输入文本字符串得到对应的WAV格式声音数据流返回结果: ```python from bark.api import generate_audio, preload_models from IPython.display import Audio preload_models() # 加载预训练权重和其他依赖项 text_prompt = "你好世界!" audio_array = generate_audio(text_prompt) Audio(audio_array, rate=24_000) ``` 这段短小精悍的例子展示了从零构建直至最终播放出来的全过程[^4]。 --- #### 总结说明 综上所述,要成功地把Suno旗下的AI驱动型TTS引擎移植到私有服务器上去独立运作主要涉及三个方面的准备工作:首先是获取完整的开源工程副本;其次是合理规划资源存放地点以便于后续管理维护方便快捷高效省心省钱省力;最后就是熟悉掌握核心功能模块的具体调用流程从而顺利达成预期目标效果最佳体验最优性价比最高! ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

费然杨Bernadette

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值