ABOUT THE SPEAKER
Rupal Patel - Speech scientist
People relying on synthetic speech use the voice they’re given, not their own. Rupal Patel created the vocaliD project to change that.

Why you should listen

Northeastern University computer science professor Rupal Patel looks for ways to give voice to the voiceless. As founder and director of the Communication Analysis and Design Laboratory (CadLab), she developed a technology that combines real human voices with the characteristics of individual speech patterns. The result is VocaliD, an innovation that gives people who can't speak the ability to communicate in a voice all their own.

"There's nothing better than seeing the person who's actually going to use it, seeing their reaction, seeing their smile," says Patel.

More profile about the speaker
Rupal Patel | Speaker | TED.com
TEDWomen 2013

Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

ルパル・パテル: 指紋のようにユニークな合成音声

Filmed:
944,754 views

重度の言語障害をもつ多くの患者はコンピューターを駆使してコミュニケーションをはかっています。でもその音声の選択肢には限りがあります。そのため、イギリス人のスティーヴン・ホーキングの声はアメリカ訛りで、多くの人達が同じ声を使い、しばしば不似合いな声で我慢しているのです。スピーチ・サイエンティストのルパル・パテルはこの現状をどうにか変えたいと願いました。素晴らしい講演の中で、パテルは声なき人達のためにユニークな声を生み出す方法について紹介します。
- Speech scientist
People relying on synthetic speech use the voice they’re given, not their own. Rupal Patel created the vocaliD project to change that. Full bio

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00:12
I'd like to talk today今日
0
719
1490
今日 皆さんにお話したいのは
00:14
about a powerful強力な and fundamental基本的な aspectアスペクト
1
2209
2927
私たちのあり方を決める
パワフルで
00:17
of who we are: our voice音声.
2
5136
3598
基礎的なもの―
「声」についてです
00:20
Each one of us has a uniqueユニークな voiceprint声紋
3
8734
2746
私たち一人一人に独特の声紋があり
00:23
that reflects反映する our age年齢, our sizeサイズ,
4
11480
2289
私たちの年齢、体格
00:25
even our lifestyleライフスタイル and personality.
5
13769
3237
生活習慣や個性までも映し出します
00:29
In the words言葉 of the poet詩人 Longfellowロングフェロー,
6
17006
2142
ヘンリー・ワーズワース・ロングフェローは
00:31
"the human人間 voice音声 is the organ器官 of the soul."
7
19148
3870
「人の声は心のオルガン(心の臓器)である」と
詩でつづりました
00:35
As a speechスピーチ scientist科学者, I'm fascinated魅惑的な
8
23018
2747
スピーチ・サイエンティストである私は
00:37
by how the voice音声 is produced生産された,
9
25765
1829
発声の仕組みに魅せられ
00:39
and I have an ideaアイディア for how it can be engineered設計された.
10
27594
3658
これを人工的に作り出す方法を
見つけました
00:43
That's what I'd like to shareシェア with you.
11
31252
2210
これを皆さんと共有いたします
00:45
I'm going to start開始 by playing遊ぶ you a sampleサンプル
12
33462
1814
まずは皆さんが
ご存知かもしれない
00:47
of a voice音声 that you mayかもしれない recognize認識する.
13
35276
1871
声のサンプルを流します
00:49
(Recording録音) Stephenスティーヴン Hawkingホーキング: "I would have thought
14
37147
1304
(音声)スティーヴン・ホーキング:
「私が意図することは
00:50
it was fairlyかなり obvious明らか what I meant意味した."
15
38451
2749
かなり明確だと思っていました」
00:53
Rupalルパール Patelパテル: That was the voice音声
16
41200
1280
お聞きいただいたのは
00:54
of Professor教授 Stephenスティーヴン Hawkingホーキング.
17
42480
2086
スティーヴン・ホーキング教授の声です
00:56
What you mayかもしれない not know is that same同じ voice音声
18
44566
3849
皆さんが
ご存知ないかもしれないのは
01:00
mayかもしれない alsoまた、 be used by this little girl女の子
19
48415
2478
同じ声を
こちらの女の子のような
01:02
who is unableできない to speak話す
20
50893
1697
神経疾患で話すことができない
01:04
because of a neurological神経学 condition調子.
21
52590
2597
子供も使っている
可能性があることです
01:07
In fact事実, all of these individuals個人
22
55187
2068
実は このような方々は
01:09
mayかもしれない be usingを使用して the same同じ voice音声,
23
57255
2012
声の選択肢が ごく限られているため
01:11
and that's because there's
only a few少数 optionsオプション available利用可能な.
24
59267
3557
同じ声を使っていることがあるのです
01:14
In the U.S. alone単独で, there are 2.5 million百万 Americansアメリカ人
25
62824
4317
アメリカだけでも
話すことができない人達が
01:19
who are unableできない to speak話す,
26
67141
1610
250万人もいます
01:20
and manyたくさんの of whom use computerizedコンピュータ化された devicesデバイス
27
68751
2622
その多くの人達が
コミュニケーション手段として
01:23
to communicate通信する.
28
71373
1522
コンピューターを使用します
01:24
Now that's millions何百万 of people worldwide世界的に
29
72895
3479
世界規模で
数百万の人々が
01:28
who are usingを使用して genericジェネリック voices,
30
76374
1652
人工音声を使っているのです
01:30
includingを含む Professor教授 Hawkingホーキング,
31
78026
1446
ホーキング教授も その1人で
01:31
who uses用途 an American-accentedアメリカンアクセント型 voice音声.
32
79472
4833
アメリカ訛りの音声を使っていますね
01:36
This lack欠如 of individuation個性化 of the synthetic合成 voice音声
33
84305
3328
この個性に欠けた
合成音声には
01:39
really hitヒット home
34
87633
1416
本当にショックを受けました
01:41
when I was at an assistive補助的 technology技術 conference会議
35
89049
2472
数年前に障害を持つ人の
技術支援に関する会議に
01:43
a few少数 years ago,
36
91521
1850
参加した時のことです
01:45
and I recall想起 walking歩く into an exhibit示す hallホール
37
93371
3604
展示ホールに足を入れると
01:48
and seeing見る a little girl女の子 and a grown成長した man
38
96975
3044
小さい女の子から
成人男性まで
01:52
having持つ a conversation会話 usingを使用して their彼らの devicesデバイス,
39
100019
2916
それぞれの機器を使って
話しているんですが
01:54
different異なる devicesデバイス, but the same同じ voice音声.
40
102935
4284
機器は違えど
同じ声でした
01:59
And I looked見た around and I saw this happeningハプニング
41
107219
1909
周りを見回すと
私の周りでも
02:01
all around me, literally文字通り hundreds数百 of individuals個人
42
109128
4190
同じことが起こっていました
文字通り数百人の人達が
02:05
usingを使用して a handful一握りの of voices,
43
113318
2738
ごく限られた音声を使っていて
02:08
voices that didn't fitフィット their彼らの bodies
44
116056
3091
それぞれの身体や個性に
02:11
or their彼らの personalities人格.
45
119147
2082
合っていないんです
02:13
We wouldn'tしないだろう dream of fittingフィッティング a little girl女の子
46
121229
2727
小さい女の子に
成人男性用の義足を
02:15
with the prosthetic補綴 limb手足 of a grown成長した man.
47
123956
3396
あてがうなんて想像できませんよね
02:19
So why then the same同じ prosthetic補綴 voice音声?
48
127352
3304
ではなぜ人工音声もそうしないのか?
02:22
It really struck打たれた me,
49
130656
1291
これが大変気に掛かり
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
この状況を何とかしたいと思ったのです
02:27
I'm going to play遊びます you now a sampleサンプル
51
135098
1953
これから お聞きいただくのは
02:29
of someone誰か who has, two people actually実際に,
52
137051
3288
重度の言語障害を患っている
02:32
who have severe厳しい speechスピーチ disorders障害.
53
140339
1768
2人の音声サンプルです
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
どのように聞こえるか
お聞きください
02:37
They're saying言って the same同じ utterance発話.
55
145337
2357
同じ内容を発話しています
02:39
(First voice音声)
56
147694
2432
(第1音声)
02:42
(Second二番目 voice音声)
57
150126
3617
(第2音声)
02:45
You probably多分 didn't understandわかる what they said,
58
153743
2412
話の内容までは
分からなかったかもしれませんが
02:48
but I hope希望 that you heard聞いた
59
156155
1854
2人の個性的な
02:50
their彼らの uniqueユニークな vocalボーカル identitiesアイデンティティ.
60
158009
4283
音声はお分かりいただけたでしょう
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
次に私がやりたかったことは
02:57
I wanted to find out how we could harnessハーネス
62
165105
2384
このように残された
発話能力を
02:59
these residual残余 vocalボーカル abilities能力
63
167489
1821
活かして
03:01
and buildビルドする a technology技術
64
169310
2016
使用者に合わせて カスタマイズできる
03:03
that could be customizedカスタマイズされた for them,
65
171326
2143
テクノロジー
つまり彼らのために
03:05
voices that could be customizedカスタマイズされた for them.
66
173469
2429
カスタマイズできる声を
開発することでした
03:07
So I reached到達した out to my collaborator協力者, Timティム Bunnellブンネル.
67
175898
2685
そこで協力者の
ティム・バンネルに助言を仰ぎました
03:10
DrDr. Bunnellブンネル is an expert専門家 in speechスピーチ synthesis合成,
68
178583
3063
バンネル博士は音声合成の
第一人者で
03:13
and what he'd彼は been doing is building建物
69
181646
2033
彼がやっているのは
03:15
personalizedパーソナライズド voices for people
70
183679
1881
事前に録音してあった
03:17
by puttingパッティング together一緒に
71
185560
2097
本人の音声サンプルを用いて
03:19
pre-recorded事前に録音した samplesサンプル of their彼らの voice音声
72
187657
2150
音声を復元することで
03:21
and reconstructing再構築する a voice音声 for them.
73
189807
2879
個人用の音声を作っているのです
03:24
These are people who had lost失われた their彼らの voice音声
74
192686
1712
対象となるのは後天性の障害で
03:26
later後で in life.
75
194398
1911
声を失った人達です
03:28
We didn't have the luxury贅沢
76
196309
1394
生まれながらに
03:29
of pre-recorded事前に録音した samplesサンプル of speechスピーチ
77
197703
1774
言語障害がある人達には
03:31
for those bornうまれた with speechスピーチ disorder障害.
78
199477
2292
「事前に録音した音声サンプル」なんてありません
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
でも私が考えたのは
残された かすかな声から
03:36
to reverse engineerエンジニア a voice音声
80
204306
1944
その人の声を
03:38
from whateverなんでも little is left over.
81
206250
2291
蘇らせることができるはずだと
03:40
So we decided決定しました to do exactly正確に that.
82
208541
2714
そこで これに取り組むことにしたのです
03:43
We setセット out with a little bitビット of funding資金調達
from the Nationalナショナル Science科学 Foundation財団,
83
211255
3403
アメリカ国立科学財団から
わずかな資金援助を受け
03:46
to create作成する custom-craftedカスタムメイド voices that captured捕獲
84
214658
3565
話者の独特な声の特徴を反映した
03:50
their彼らの uniqueユニークな vocalボーカル identitiesアイデンティティ.
85
218223
1536
個人用音声の開発を始めました
03:51
We call this projectプロジェクト VocaliDVocaliD, or vocalボーカル I.D.,
86
219759
3203
私たちは このプロジェクトを
“VocaliD”や“vocal I.D.”と
03:54
for vocalボーカル identity身元.
87
222962
2033
名づけました
03:56
Now before I get into the details詳細 of how
88
224995
2674
これから皆さんに
この特注の声がどのように作られ
03:59
the voice音声 is made and let you listen to it,
89
227669
2048
実際の声を お聞きいただく前に
04:01
I need to give you a realリアル quickクイック
speechスピーチ science科学 lessonレッスン. Okay?
90
229717
3350
音声科学についての ごく簡単な講義をします
いいですか?
04:05
So first, we know that the voice音声 is changing変化
91
233067
3159
まず私たちの音声は
成長過程において
04:08
dramatically劇的に over the courseコース of development開発.
92
236226
2854
劇的に変化します
04:11
Children子供 sound different異なる from teens十代の若者たち
93
239080
2090
小さな子供の声は
十代の人達と異なりますし
04:13
who sound different異なる from adults大人.
94
241170
1463
成人の人達も異なります
04:14
We've私たちは all experienced経験豊富な this.
95
242633
2642
皆さん これを経験しますね
04:17
Fact事実 number two is that speechスピーチ
96
245275
3363
2つ目の事実は発声とは
04:20
is a combination組み合わせ of the sourceソース,
97
248638
2553
皆さんの喉頭から発せられた
04:23
whichどの is the vibrations振動 generated生成された by your voice音声 boxボックス,
98
251191
3479
振動による音源が
04:26
whichどの are then pushed押された throughを通して
99
254670
1939
残りの声道を通過することで
04:28
the rest残り of the vocalボーカル tract.
100
256609
2437
起こります
04:31
These are the chambers部屋 of your head and neckネック
101
259046
2484
皆さんの頭と首の中にある
スペースが
04:33
that vibrate振動する,
102
261530
1239
振動することで
04:34
and they actually実際に filterフィルタ that sourceソース sound
103
262769
2110
音源をフィルターにかけて
04:36
to produce作物 consonants子音 and vowels母音.
104
264879
2537
母音と子音が発音されるのです
04:39
So the combination組み合わせ of sourceソース and filterフィルタ
105
267416
3860
つまり音源がフィルターにかかることが
04:43
is how we produce作物 speechスピーチ.
106
271276
2630
発声のメカニズムなのです
04:45
And that happens起こる in one individual個人.
107
273906
3026
これが一人一人に起きているわけです
04:48
Now I told you earlier先に that I'd spent過ごした
108
276932
2626
先ほど申し上げたように
04:51
a good part of my careerキャリア
109
279558
2025
私は重い言語障害を患う人達の
04:53
understanding理解 and studying勉強する
110
281583
2453
音源の特性についての
04:56
the sourceソース characteristics特性 of people
111
284036
1958
理解と研究に
長いこと
04:57
with severe厳しい speechスピーチ disorder障害,
112
285994
2301
携わってきました
05:00
and what I've found見つけた
113
288295
1465
そこで気づいたのは
05:01
is that even thoughしかし their彼らの filtersフィルター were impaired障害者,
114
289760
3366
彼らのフィルターに障害があっても
05:05
they were ableできる to modulate変調する their彼らの sourceソース:
115
293126
2961
音源は調節可能であるということで
05:08
the pitchピッチ, the loudnessラウドネス, the tempoテンポ of their彼らの voice音声.
116
296087
3262
それは声のピッチ、大きさ、テンポです
05:11
These are calledと呼ばれる prosody韻律, and
I've been documenting文書化する for years
117
299349
3368
これらはプロソディー(韻律)と呼ばれるもので
長年の調査で
05:14
that the prosodic韻律 abilities能力 of these individuals個人
118
302717
2277
言語障害者のプロソディーが
健在であることを
05:16
are preserved保存された.
119
304994
1575
実証してきました
05:18
So when I realized実現した that those same同じ cues合図
120
306569
4087
ですから これらの表現が
話し手のアイデンティティにも
05:22
are alsoまた、 important重要 for speakerスピーカー identity身元,
121
310656
2769
重要だと気づいた時
05:25
I had this ideaアイディア.
122
313425
2015
このアイデアを思いついたのです
05:27
Why don't we take the sourceソース
123
315440
2516
それは発話させたい人の
05:29
from the person we want the voice音声 to sound like,
124
317956
2213
音源を使い
05:32
because it's preserved保存された,
125
320169
1463
―これは残っているんですね
05:33
and borrowかりて the filterフィルタ
126
321632
2135
対象となる人と同じ年齢で
05:35
from someone誰か about the same同じ age年齢 and sizeサイズ,
127
323767
3229
同じ体格の人から
フィルターを借りて
05:39
because they can articulate明瞭な speechスピーチ,
128
327011
2407
この明瞭な音声と
05:41
and then mixミックス them?
129
329418
1791
混ぜたらどうかと考えたのです
05:43
Because when we mixミックス them,
130
331209
1787
合成した声は
05:44
we can get a voice音声 that's as clearクリア
131
332996
1698
フィルターを借りた
05:46
as our surrogate代理 talkerトーカー --
132
334694
1754
代理話者と同じくらい
05:48
that's the person we borrowed借りた the filterフィルタ from—
133
336448
2595
明瞭な声で
私たちがターゲットとしている話者の
05:51
and is similar類似 in identity身元 to our targetターゲット talkerトーカー.
134
339043
4649
アイデンティティにも
類似しているんです
05:55
It's that simple単純.
135
343692
1427
こんなに簡単なんです
05:57
That's the science科学 behind後ろに what we're doing.
136
345119
2934
これが私たちがやっていることの
裏にある科学です
06:00
So once一度 you have that in mindマインド,
137
348053
3533
では アイデアが思いついたところで
06:03
how do you go about building建物 this voice音声?
138
351586
2258
どうやって実際に声を構築したらいいでしょう?
06:05
Well, you have to find someone誰か
139
353844
1480
まずはフィルターを提供してくれる人を
探す必要がありました
06:07
who is willing喜んで to be a surrogate代理.
140
355324
2400
まずはフィルターを提供してくれる人を
探す必要がありました
06:09
It's not suchそのような an ominous不吉 thing.
141
357724
2264
全然難しいことではないんです
06:11
Beingであること a surrogate代理 donorドナー
142
359988
1523
提供者になるということは
06:13
only requires要求する you to say a few少数 hundred
143
361511
2788
数百から数千の言葉を
06:16
to a few少数 thousand utterances発話.
144
364299
2242
発声するだけです
06:18
The processプロセス goes行く something like this.
145
366541
2003
この過程はこんな感じです
06:20
(Videoビデオ) Voice音声: Things happen起こる in pairsペア.
146
368544
2190
声:物事は対になって起こります
06:22
I love to sleep睡眠.
147
370734
1925
寝るのが大好きです
06:24
The sky is blue withoutなし clouds.
148
372659
3882
雲一つない青い空です
06:28
RPRP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
これを3時間から
06:30
for about three to four4つの hours時間,
150
378543
1919
4時間ほど続けます
06:32
and the ideaアイディア is not for her to say everything
151
380462
3005
ここでのポイントは
対象となる人が話したい文章を
06:35
that the targetターゲット is going to want to say,
152
383467
2045
代理人に言わせるのではなく
06:37
but the ideaアイディア is to coverカバー all the different異なる combinations組み合わせ
153
385512
3395
言葉の中で生じる
全ての異なる
06:40
of the sounds that occur発生する in the language言語.
154
388907
3271
音の組み合わせを
拾っていくことです
06:44
The more speechスピーチ you have,
155
392178
1638
サンプルが多ければ多いほど
06:45
the better sounding聞こえる voice音声 you're going to have.
156
393816
2305
より質の良い声を得ることができます
06:48
Once一度 you have those recordings録音,
157
396121
1673
収録が終わったら
06:49
what we need to do
158
397794
1413
次に必要なのは
06:51
is we have to parse解析する these recordings録音
159
399207
2718
読まれた文章を解析し
06:53
into little snippetsスニペット of speechスピーチ,
160
401925
2449
言語の要素に分割することです
06:56
one-1- or two-sound2音色 combinations組み合わせ,
161
404374
2337
1つの音や 2つの音の組み合わせや
06:58
sometimes時々 even whole全体 words言葉
162
406711
1883
時には 単語全体を
07:00
that start開始 populatingポピュレートする a datasetデータセット or a databaseデータベース.
163
408594
4516
データセットすなわちデータベースに
集積していきます
07:05
We're going to call this databaseデータベース a voice音声 bankバンク.
164
413110
3717
このデータベースを
音声バンクと呼びましょう
07:08
Now the powerパワー of the voice音声 bankバンク
165
416827
2096
音声バンクのパワフルな点は
07:10
is that from this voice音声 bankバンク,
166
418923
2014
この音声バンクから
07:12
we can now say any new新しい utterance発話,
167
420937
2011
新しい言葉を発声できることで
07:14
like, "I love chocolateチョコレート" --
168
422948
1424
「チョコレートが好き」とか
07:16
everyoneみんな needsニーズ to be ableできる to say that—
169
424372
1739
これは誰でも言いたいですよね
07:18
fish throughを通して that databaseデータベース
170
426111
1831
データベースを駆使して
07:19
and find all the segmentsセグメント necessary必要
171
427942
1940
その言葉の発声に必要な
07:21
to say that utterance発話.
172
429882
1929
全ての断片を見つけるのです
07:23
(Videoビデオ) Voice音声: I love chocolateチョコレート.
173
431811
1789
声:チョコレートが好きです
07:25
RPRP: So that's speechスピーチ synthesis合成.
174
433600
1391
これが音声合成です
07:26
It's calledと呼ばれる concatenative連結 synthesis合成,
and that's what we're usingを使用して.
175
434991
2573
波形接続合成という
私たちが使っている手法です
07:29
That's not the novel小説 part.
176
437564
1533
これは目新しくありませんが
07:31
What's novel小説 is how we make it sound
177
439097
2221
新しい点は どうやって
この若い女性が
07:33
like this young若い woman女性.
178
441318
1457
話すような音声にするかです
07:34
This is Samanthaサマンサ.
179
442775
1524
彼女の名前はサマンサです
07:36
I met会った her when she was nine9人,
180
444299
2346
私が彼女に出会ったのは
07:38
and since以来 then, my teamチーム and I
181
446645
1897
彼女が9歳の時で
07:40
have been trying試す to buildビルドする her a personalizedパーソナライズド voice音声.
182
448542
2714
私のチームは
彼女のための声を構築してきました
07:43
We first had to find a surrogate代理 donorドナー,
183
451256
3099
まずは代理ドナーを探して
07:46
and then we had to have Samanthaサマンサ
184
454355
1818
サマンサにも いくつかの
07:48
produce作物 some utterances発話.
185
456173
1929
発声をお願いしました
07:50
What she can produce作物 are mostly主に vowel-like母音のような sounds,
186
458102
2379
彼女が発声できるのは
主に母音だけですが
07:52
but that's enough十分な for us to extractエキス
187
460481
2479
彼女の音源特性を引き出すのには
07:54
her sourceソース characteristics特性.
188
462960
2285
十分な情報でした
07:57
What happens起こる next is bestベスト described記載された
189
465245
3271
次のステップは
08:00
by my daughter's娘の analogy類推. She's six6.
190
468516
2767
私の6歳の娘が上手く例えています
08:03
She callsコール it mixing混合 colors to paintペイント voices.
191
471283
5422
娘は「声を色づかせるために
絵の具を混ぜているんだね」と
08:08
It's beautiful綺麗な. It's exactly正確に that.
192
476705
2555
きれいですよね
まさにその通りなんです
08:11
Samantha'sサマンサ voice音声 is like a concentrated濃縮 sampleサンプル
193
479260
2860
サマンサの声は
濃縮された食紅のように
08:14
of red foodフード dye染料 whichどの we can infuse注入する
194
482120
2609
彼女の代理ドナーの
録音した声に混ぜることで
08:16
into the recordings録音 of her surrogate代理
195
484729
2540
彼女の代理ドナーの
録音した声に混ぜることで
08:19
to get a pinkピンク voice音声 just like this.
196
487269
4387
ピンク色の声になるのです
まさに こんな風に
08:23
(Videoビデオ) Samanthaサマンサ: Aaaaaahアアアア.
197
491656
4491
サマンサ:ああああああ
08:28
RPRP: So now, Samanthaサマンサ can say this.
198
496147
2808
今では こんな風に話せます
08:30
(Videoビデオ) Samanthaサマンサ: This voice音声 is only for me.
199
498955
3069
サマンサ:この声は私だけのもの
08:34
I can't wait to use my new新しい voice音声 with my friends友達.
200
502024
6305
友達と新しい声で話すのが楽しみ
08:40
RPRP: Thank you. (Applause拍手)
201
508329
6417
ありがとう (拍手)
08:46
I'll never forget忘れる the gentle優しい smileスマイル
202
514746
2333
彼女が 最初に
この声を聞いた時の
08:49
that spread普及 across横断する her face
203
517079
1902
顔いっぱいに広がった
08:50
when she heard聞いた that voice音声 for the first time.
204
518981
3649
優しい笑みは ずっと忘れないでしょう
08:54
Now there's millions何百万 of people
205
522630
1882
世界中には数百万人もの
08:56
around the world世界 like Samanthaサマンサ, millions何百万,
206
524512
2833
サマンサのような人々がいます
数百万ですよ
08:59
and we've私たちは only begun始まった to scratchスクラッチ the surface表面.
207
527345
3440
私たちの取り組みは
まだまだ始まったばかりです
09:02
What we've私たちは done完了 so far遠い is we have
208
530785
1642
これまでの取り組みは
09:04
a few少数 surrogate代理 talkers話す人 from around the U.S.
209
532427
3859
アメリカ国内で
声を提供してくれる人々を
09:08
who have donated寄付された their彼らの voices,
210
536286
1507
数名集めて
09:09
and we have been usingを使用して those
211
537793
1928
私たちの初の試みとなる
09:11
to buildビルドする our first few少数 personalizedパーソナライズド voices.
212
539721
4472
個人用の声の構築に
利用しています
09:16
But there's so much more work to be done完了.
213
544193
1756
でも やることは山ほどあります
09:17
For Samanthaサマンサ, her surrogate代理
214
545949
2188
例えばサマンサの代理ドナーは
09:20
came来た from somewhereどこかで in the Midwest中西部, a strangerストレンジャー
215
548137
3046
中西部の出身で
見ず知らずの他人が
09:23
who gave与えた her the gift贈り物 of voice音声.
216
551183
3841
声の贈り物をしてくれたのです
09:27
And as a scientist科学者, I'm so excited興奮した
217
555024
2153
私が科学者として
とても楽しみなのは
09:29
to take this work out of the laboratory研究室
218
557177
1935
研究室でやっていた仕事を
09:31
and finally最後に into the realリアル world世界
219
559112
1800
ついに実用化して
09:32
so it can have real-world現実の世界 impact影響.
220
560912
3165
実社会に影響を与えることです
09:36
What I want to shareシェア with you next
221
564077
1582
次に皆さんと共有させていただくのは
09:37
is how I envision想像 taking取る this work
222
565659
2175
この成果を
どうやって次のレベルに
09:39
to that next levelレベル.
223
567834
2711
進めるかです
09:42
I imagine想像する a whole全体 world世界 of surrogate代理 donorsドナー
224
570545
3887
私が考えているのは
世界中の あらゆる階層の人々
09:46
from all walksあるきます of life, different異なる sizesサイズ, different異なる ages年齢,
225
574432
3260
異なる体格や
違う年齢層の人々が
09:49
coming到来 together一緒に in this voice音声 driveドライブ
226
577692
3058
代理ドナーとなって
09:52
to give people voices
227
580750
2270
個性と同じくらい
09:55
that are as colorfulカラフル as their彼らの personalities人格.
228
583020
3799
色彩に富んだ声を
人々に贈ることです
09:58
To do that as a first stepステップ,
229
586819
2300
これを叶えるための第一歩として
10:01
we've私たちは put together一緒に this websiteウェブサイト, VocaliDVocaliD.org組織,
230
589119
3275
『VocaliD.org』というウェブサイトを
立ち上げました
10:04
as a way to bring持参する together一緒に those
231
592394
1624
声や専門知識の提供を
10:06
who want to join参加する us as voice音声 donorsドナー,
232
594018
2675
募るためのサイトで
私たちのビジョンを
10:08
as expertise専門知識 donorsドナー,
233
596693
1772
いろいろな形で
10:10
in whateverなんでも way to make this visionビジョン a reality現実.
234
598465
5339
支援してくれる人たちを
集める試みです
10:15
They say that giving与える blood血液 can saveセーブ lives人生.
235
603804
4153
献血で他人の命を救うことができますね
10:19
Well, giving与える your voice音声 can change変化する lives人生.
236
607957
4982
声を提供することで
他人の人生を変えることができます
10:24
All we need is a few少数 hours時間 of speechスピーチ
237
612939
3050
ほんの数時間分の
代理話者の
10:27
from our surrogate代理 talkerトーカー,
238
615989
1491
音声サンプルと
10:29
and as little as a vowel母音 from our targetターゲット talkerトーカー,
239
617480
4733
声を受け取る人の発声した
母音が1つでもあれば
10:34
to create作成する a uniqueユニークな vocalボーカル identity身元.
240
622213
3711
独特な声のアイデンティティを
作れます
10:37
So that's the science科学 behind後ろに what we're doing.
241
625924
2626
これが私たちがやっている裏にある
科学なんです
10:40
I want to end終わり by circling旋回する back to the human人間 side
242
628550
4455
この仕事に
インスピレーションをもたらしてくれた
10:45
that is really the inspirationインスピレーション for this work.
243
633005
4102
人間的な部分に立ち返ることで
締めくくります
10:49
About five years ago, we built建てられた our very first voice音声
244
637107
3699
約5年前のことです
私たちが最初に作った声は
10:52
for a little boy男の子 named名前 Williamウィリアム.
245
640806
2501
ウィリアムという男の子のためでした
10:55
When his momママ first heard聞いた this voice音声,
246
643307
2357
母親が この声を始めて耳にした時
10:57
she said, "This is what Williamウィリアム
247
645664
2345
「まさにウィリアムの声だ
11:00
would have sounded聞こえた like
248
648009
1546
もし この子が話せていたら
11:01
had he been ableできる to speak話す."
249
649555
2449
きっとこんな声だったに違いない」と
11:04
And then I saw Williamウィリアム typingタイピング a messageメッセージ
250
652004
2418
するとウィリアムが
彼の機器で
11:06
on his deviceデバイス.
251
654422
1362
メッセージをタイプするんです
11:07
I wondered疑問に思った, what was he thinking考え?
252
655784
3293
私は彼が何を考えているのか
思いを馳せました
11:11
Imagine想像する carrying運ぶ around someone誰か else's他の voice音声
253
659077
3590
9年間も他人の声を使っていた
11:14
for nine9人 years
254
662667
2193
男の子が
11:16
and finally最後に finding所見 your own自分の voice音声.
255
664860
4844
ついに自分の声を手に入れたのです
11:21
Imagine想像する that.
256
669704
1377
どんな気分だと思いますか
11:23
This is what Williamウィリアム said:
257
671081
2797
ウィリアムはこう言いました
11:25
"Never heard聞いた me before."
258
673878
4463
「自分の声でしゃべったのは初めてだ」
11:32
Thank you.
259
680417
1619
ありがとうございました
11:34
(Applause拍手)
260
682036
4724
(拍手)
Translated by Mari Arimitsu
Reviewed by Akiko Hicks

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ABOUT THE SPEAKER
Rupal Patel - Speech scientist
People relying on synthetic speech use the voice they’re given, not their own. Rupal Patel created the vocaliD project to change that.

Why you should listen

Northeastern University computer science professor Rupal Patel looks for ways to give voice to the voiceless. As founder and director of the Communication Analysis and Design Laboratory (CadLab), she developed a technology that combines real human voices with the characteristics of individual speech patterns. The result is VocaliD, an innovation that gives people who can't speak the ability to communicate in a voice all their own.

"There's nothing better than seeing the person who's actually going to use it, seeing their reaction, seeing their smile," says Patel.

More profile about the speaker
Rupal Patel | Speaker | TED.com