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

Rupal Patel: Syntetyczny głos, tak unikalny jak odcisk palca

Filmed:
944,754 views

Wiele osób mających poważne zaburzenia mowy używa do komunikacji skomputeryzowanych urządzeń. Mają jednak do wyboru jedynie kilka opcji głosowych. Dlatego Stephen Hawking ma amerykański akcent, dlatego też wiele osób ma identyczny głos, co często brzmi absurdalnie. Badaczka mowy Rupal Patel chciała coś z tym zrobić i w pięknym wykładzie dzieli się własną pracą w opracowywaniu unikalnych głosów dla osób niemych.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
I'd like to talk todaydzisiaj
0
719
1490
Chciałabym dziś opowiedzieć
00:14
about a powerfulpotężny and fundamentalfundamentalny aspectaspekt
1
2209
2927
o potężnym i podstawowym aspekcie tego,
kim jesteśmy: naszym głosie.
00:17
of who we are: our voicegłos.
2
5136
3598
00:20
EachKażdy one of us has a uniquewyjątkowy voiceprintfonoskopijne
3
8734
2746
Każdy z nas ma unikalny głos
00:23
that reflectsodzwierciedla our agewiek, our sizerozmiar,
4
11480
2289
odzwierciedlający nasz wiek, rozmiary,
nawet styl życia i osobowość,
00:25
even our lifestylestyl życia and personalityosobowość.
5
13769
3237
00:29
In the wordssłowa of the poetpoeta LongfellowLongfellow,
6
17006
2142
jak rzekł poeta Longfellow:
00:31
"the humanczłowiek voicegłos is the organorgan of the souldusza."
7
19148
3870
"Ludzki głos to narząd duszy".
00:35
As a speechprzemówienie scientistnaukowiec, I'm fascinatedzafascynowany
8
23018
2747
Jako badaczka mowy
jestem zafascynowana tym,
00:37
by how the voicegłos is producedwytworzony,
9
25765
1829
w jaki sposób powstaje głos
00:39
and I have an ideapomysł for how it can be engineeredzaprojektowane.
10
27594
3658
i mam pomysł na temat tego,
jak może być obrabiany.
00:43
That's what I'd like to sharedzielić with you.
11
31252
2210
Tym właśnie chcę się z wami podzielić.
00:45
I'm going to startpoczątek by playinggra you a samplepróba
12
33462
1814
Zacznę od odtworzenia próbki głosu,
który być może rozpoznacie.
00:47
of a voicegłos that you maymoże recognizerozpoznać.
13
35276
1871
(Nagranie) Stephen Hawking:
"Wydaje mi się,
00:49
(RecordingNagrywanie) StephenStephen HawkingHawking: "I would have thought
14
37147
1304
00:50
it was fairlydość obviousoczywisty what I meantOznaczało."
15
38451
2749
że to, co miałem na myśli,
jest całkiem oczywiste".
00:53
RupalRupal PatelPatel: That was the voicegłos
16
41200
1280
Rupal Patel: Był to głos
profesora Stephena Hawkinga.
00:54
of ProfessorProfesor StephenStephen HawkingHawking.
17
42480
2086
00:56
What you maymoże not know is that samepodobnie voicegłos
18
44566
3849
Być może nie wiecie, że ten sam głos
01:00
maymoże alsorównież be used by this little girldziewczyna
19
48415
2478
może być również użyty
przez tą małą dziewczynkę,
01:02
who is unableniezdolny to speakmówić
20
50893
1697
która nie może mówić
z powodu choroby neurologicznej.
01:04
because of a neurologicalneurologiczny conditionstan.
21
52590
2597
01:07
In factfakt, all of these individualsosoby prywatne
22
55187
2068
Każda z tych osób
może używać tego samego głosu,
01:09
maymoże be usingza pomocą the samepodobnie voicegłos,
23
57255
2012
01:11
and that's because there's
only a fewkilka optionsopcje availabledostępny.
24
59267
3557
ponieważ jest to jedno z niewielu
dostępnych rozwiązań.
01:14
In the U.S. alonesam, there are 2.5 millionmilion AmericansAmerykanie
25
62824
4317
W samych Stanach
jest 2,5 miliona Amerykanów,
01:19
who are unableniezdolny to speakmówić,
26
67141
1610
którzy nie mogą mówić.
01:20
and manywiele of whomkogo use computerizedkomputerowy devicespomysłowość
27
68751
2622
Wielu używa do komunikacji
skomputeryzowanych urządzeń.
01:23
to communicatekomunikować się.
28
71373
1522
01:24
Now that's millionsmiliony of people worldwidena calym swiecie
29
72895
3479
Miliony osób na świecie
używają generowanych głosów,
01:28
who are usingza pomocą genericrodzajowy voicesgłosy,
30
76374
1652
01:30
includingwłącznie z ProfessorProfesor HawkingHawking,
31
78026
1446
włącznie z profesorem Hawkingiem,
01:31
who usesużywa an American-accentedAkcentowane przez American voicegłos.
32
79472
4833
który używa głosu z amerykańskim akcentem.
01:36
This lackbrak of individuationindywiduacji of the syntheticsyntetyczny voicegłos
33
84305
3328
Brak indywidualności syntetycznego głosu
bardzo mnie uderzył,
01:39
really hittrafienie home
34
87633
1416
01:41
when I was at an assistivewspomagających technologytechnologia conferencekonferencja
35
89049
2472
gdy kilka lat temu byłam na konferencji
technologii pomocniczej,
01:43
a fewkilka yearslat agotemu,
36
91521
1850
01:45
and I recallodwołanie walkingpieszy into an exhibiteksponować hallhol
37
93371
3604
pamiętam, że wchodząc do sali pokazowej
01:48
and seeingwidzenie a little girldziewczyna and a growndorosły man
38
96975
3044
widziałam małą dziewczynkę
i dorosłego mężczyznę
01:52
havingmający a conversationrozmowa usingza pomocą theirich devicespomysłowość,
39
100019
2916
rozmawiających przy użyciu urządzeń,
01:54
differentróżne devicespomysłowość, but the samepodobnie voicegłos.
40
102935
4284
różnych urządzeń, lecz z tym samym głosem.
01:59
And I lookedspojrzał around and I saw this happeningwydarzenie
41
107219
1909
Rozejrzałam się dookoła i zobaczyłam,
02:01
all around me, literallydosłownie hundredssetki of individualsosoby prywatne
42
109128
4190
że wszędzie dosłownie setki osób
używają garstki głosów,
02:05
usingza pomocą a handfulgarść of voicesgłosy,
43
113318
2738
02:08
voicesgłosy that didn't fitdopasowanie theirich bodiesciała
44
116056
3091
które nie pasują do ich ciała
ani osobowości.
02:11
or theirich personalitiesosobowości.
45
119147
2082
02:13
We wouldn'tnie dreamśnić of fittingdopasowywanie a little girldziewczyna
46
121229
2727
Nie odważylibyśmy się
dać małej dziewczynce
02:15
with the prostheticprotetyczne limbkończyna of a growndorosły man.
47
123956
3396
protezy kończynowej dorosłego mężczyzny.
02:19
So why then the samepodobnie prostheticprotetyczne voicegłos?
48
127352
3304
Dlaczego więc mają mieć ten sam
syntetyczny głos?
02:22
It really struckpowalony me,
49
130656
1291
Uderzyło mnie to,
chciałam coś z tym zrobić.
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
02:27
I'm going to playgrać you now a samplepróba
51
135098
1953
Odtworzę wam teraz próbkę
02:29
of someonektoś who has, two people actuallytak właściwie,
52
137051
3288
dwojga ludzi, którzy mają
poważne zaburzenia mowy.
02:32
who have severesilny speechprzemówienie disorderszaburzenia.
53
140339
1768
02:34
I want you to take a listen to how they sounddźwięk.
54
142107
3230
Chcę, byście posłuchali jak brzmią.
02:37
They're sayingpowiedzenie the samepodobnie utterancewypowiedzi.
55
145337
2357
Wypowiadają oni tę samą kwestię.
02:39
(First voicegłos)
56
147694
2432
(Pierwszy głos)
02:42
(SecondDrugi voicegłos)
57
150126
3617
(Drugi głos)
02:45
You probablyprawdopodobnie didn't understandzrozumieć what they said,
58
153743
2412
Prawdopodobnie nie zrozumieliście,
o czym mówią,
02:48
but I hopenadzieja that you heardsłyszał
59
156155
1854
jednak mam nadzieję, że słyszeliście
ich unikalne tożsamości głosów.
02:50
theirich uniquewyjątkowy vocalwokalne identitiestożsamości.
60
158009
4283
02:54
So what I wanted to do nextNastępny is,
61
162292
2813
Chciałam więc następnie
dowiedzieć się, jak można wykorzystać
02:57
I wanted to find out how we could harnessuprząż
62
165105
2384
02:59
these residualpozostały vocalwokalne abilitiesumiejętności
63
167489
1821
ich szczątkowe zdolności wokalne
03:01
and buildbudować a technologytechnologia
64
169310
2016
do opracowania technologii,
03:03
that could be customizeddostosowane for them,
65
171326
2143
która byłaby do nich dostosowana,
03:05
voicesgłosy that could be customizeddostosowane for them.
66
173469
2429
głosów, które byłyby dostosowane do nich.
03:07
So I reachedosiągnięty out to my collaboratorwspółpracownik, TimTim BunnellBunnell.
67
175898
2685
Udałam się do mojego współpracownika,
Tima Bunnella.
03:10
DrDr. BunnellBunnell is an expertekspert in speechprzemówienie synthesissynteza,
68
178583
3063
Dr Bunnell jest ekspertem w syntezie mowy
03:13
and what he'don by been doing is buildingbudynek
69
181646
2033
i ostatnimi czasy opracowywał
spersonalizowane głosy dla ludzi
03:15
personalizedspersonalizowane voicesgłosy for people
70
183679
1881
03:17
by puttingwprowadzenie togetherRazem
71
185560
2097
poprzez składanie
uprzednio nagranych próbek ich głosu
03:19
pre-recordednagrane samplespróbki of theirich voicegłos
72
187657
2150
03:21
and reconstructingRekonstrukcja a voicegłos for them.
73
189807
2879
i rekonstruowanie go.
03:24
These are people who had lostStracony theirich voicegłos
74
192686
1712
To ludzie, którzy stracili głos,
ale wcześniej posługiwali się mową.
03:26
laterpóźniej in life.
75
194398
1911
03:28
We didn't have the luxuryluksus
76
196309
1394
Nie mamy tego luksusu
03:29
of pre-recordednagrane samplespróbki of speechprzemówienie
77
197703
1774
w postaci uprzednio nagranych próbek mowy
03:31
for those bornurodzony with speechprzemówienie disordernieład.
78
199477
2292
dla ludzi urodzonych z zaburzeniami mowy.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
Jednak uważam, że musi być sposób
by opracować głos z tego,
03:36
to reverserewers engineerinżynier a voicegłos
80
204306
1944
03:38
from whatevercokolwiek little is left over.
81
206250
2291
co jeszcze pozostało.
03:40
So we decidedzdecydowany to do exactlydokładnie that.
82
208541
2714
Zdecydowaliśmy więc to zrobić.
03:43
We setzestaw out with a little bitkawałek of fundingfinansowanie
from the NationalKrajowe ScienceNauka FoundationFundacja,
83
211255
3403
Dostaliśmy dofinansowanie
z Narodowej Fundacji na Rzecz Nauki,
03:46
to createStwórz custom-craftedręcznie wykonany voicesgłosy that capturedschwytany
84
214658
3565
by utworzyć unikalne głosy,
które odzwierciedlałyby
03:50
theirich uniquewyjątkowy vocalwokalne identitiestożsamości.
85
218223
1536
unikalną tożsamość wokalną tych osób.
03:51
We call this projectprojekt VocaliDVocaliD, or vocalwokalne I.D.,
86
219759
3203
Projekt ten nazywamy
VocaliD lub vocal I.D.,
03:54
for vocalwokalne identitytożsamość.
87
222962
2033
czyli tożsamością głosową.
03:56
Now before I get into the detailsdetale of how
88
224995
2674
Zanim zagłębię się w szczegóły
03:59
the voicegłos is madezrobiony and let you listen to it,
89
227669
2048
sposobu produkcji głosu
i pozwolę wam go posłuchać,
04:01
I need to give you a realreal quickszybki
speechprzemówienie sciencenauka lessonlekcja. Okay?
90
229717
3350
muszę wygłosić naprawdę krótką
lekcję na temat mowy, ok?
04:05
So first, we know that the voicegłos is changingwymiana pieniędzy
91
233067
3159
Po pierwsze wiemy, że głos zmienia się
dramatycznie wraz z rozwojem.
04:08
dramaticallydramatycznie over the coursekurs of developmentrozwój.
92
236226
2854
04:11
ChildrenDzieci sounddźwięk differentróżne from teenswiek dojrzewania
93
239080
2090
Dzieci brzmią inaczej niż nastolatkowie,
którzy brzmią inaczej niż dorośli.
04:13
who sounddźwięk differentróżne from adultsdorośli ludzie.
94
241170
1463
04:14
We'veMamy all experienceddoświadczony this.
95
242633
2642
Wszyscy tego doświadczyliśmy.
04:17
FactFakt numbernumer two is that speechprzemówienie
96
245275
3363
Po drugie mowa to kombinacje źródła,
04:20
is a combinationpołączenie of the sourceźródło,
97
248638
2553
04:23
whichktóry is the vibrationswibracje generatedwygenerowany by your voicegłos boxpudełko,
98
251191
3479
którym są wibrację generowane w krtani,
04:26
whichktóry are then pushedpchnął throughprzez
99
254670
1939
które przemieszczają się
przez resztę dróg głosowych.
04:28
the restodpoczynek of the vocalwokalne tracttraktat.
100
256609
2437
04:31
These are the chamberskomór of your headgłowa and neckszyja
101
259046
2484
Elementem wibrującym
jest wnętrze głowy i szyi,
04:33
that vibratewibracje,
102
261530
1239
04:34
and they actuallytak właściwie filterfiltr that sourceźródło sounddźwięk
103
262769
2110
w którym dźwięk źródłowy jest filtrowany,
04:36
to produceprodukować consonantsspółgłoski and vowelssamogłoski.
104
264879
2537
by utworzyć samogłoski i spółgłoski.
04:39
So the combinationpołączenie of sourceźródło and filterfiltr
105
267416
3860
Zatem ta kombinacja źródła i filtra
to sposób powstawania mowy.
04:43
is how we produceprodukować speechprzemówienie.
106
271276
2630
04:45
And that happensdzieje się in one individualindywidualny.
107
273906
3026
Dzieje się tak u każdego.
04:48
Now I told you earlierwcześniej that I'd spentwydany
108
276932
2626
Mówiłam wcześniej, że znaczną część
kariery spędziłam,
04:51
a good partczęść of my careerkariera
109
279558
2025
04:53
understandingzrozumienie and studyingstudiować
110
281583
2453
badając źródła charakterystycznych
cech głosu
04:56
the sourceźródło characteristicscechy of people
111
284036
1958
04:57
with severesilny speechprzemówienie disordernieład,
112
285994
2301
osób z poważnymi zaburzeniami mowy.
05:00
and what I've founduznany
113
288295
1465
Odkryłam,
05:01
is that even thoughchociaż theirich filtersfiltry were impairedupośledzony,
114
289760
3366
że choć ich filtry były osłabione,
05:05
they were ablezdolny to modulatemodulować theirich sourceźródło:
115
293126
2961
nadal byli zdolni do modulowania źródła:
05:08
the pitchsmoła, the loudnessLoudness, the tempotempo of theirich voicegłos.
116
296087
3262
wysokości, natężenia, szybkości ich głosu.
05:11
These are callednazywa prosodyProsody, and
I've been documentingdokumentowanie for yearslat
117
299349
3368
Nazywa się to prozodią
i od lat dokumentuję fakt,
05:14
that the prosodicakcent abilitiesumiejętności of these individualsosoby prywatne
118
302717
2277
że prozodyczne zdolności tych osób
są zachowane.
05:16
are preservedzachowane.
119
304994
1575
05:18
So when I realizedrealizowany that those samepodobnie cuespodpowiedzi
120
306569
4087
Gdy zrozumiałam, że te same elementy
są ważne dla tożsamości rozmówcy,
05:22
are alsorównież importantważny for speakergłośnik identitytożsamość,
121
310656
2769
05:25
I had this ideapomysł.
122
313425
2015
wpadłam na pomysł.
05:27
Why don't we take the sourceźródło
123
315440
2516
Dlaczego by nie wziąć źródła
od osoby, dla której tworzymy głos,
05:29
from the personosoba we want the voicegłos to sounddźwięk like,
124
317956
2213
05:32
because it's preservedzachowane,
125
320169
1463
ponieważ jest ono zachowane,
05:33
and borrowpożyczać the filterfiltr
126
321632
2135
i pożyczyć filtr od kogoś
podobnego wiekiem i budową ciała,
05:35
from someonektoś about the samepodobnie agewiek and sizerozmiar,
127
323767
3229
05:39
because they can articulateartykułować speechprzemówienie,
128
327011
2407
kto potrafi artykułować mowę,
05:41
and then mixmieszać them?
129
329418
1791
i wymieszać to razem?
05:43
Because when we mixmieszać them,
130
331209
1787
Gdy je pomieszamy,
05:44
we can get a voicegłos that's as clearjasny
131
332996
1698
dostaniemy głos tak czysty,
jak naszego zastępczego mówcy,
05:46
as our surrogatezastępcze talkermówca --
132
334694
1754
05:48
that's the personosoba we borrowedpożyczone the filterfiltr from—
133
336448
2595
osoby od której pożyczyliśmy filtr,
05:51
and is similarpodobny in identitytożsamość to our targetcel talkermówca.
134
339043
4649
jak również podobny tożsamością
do naszego celu.
05:55
It's that simpleprosty.
135
343692
1427
To takie proste.
05:57
That's the sciencenauka behindza what we're doing.
136
345119
2934
To nauka stojąca za naszym projektem.
06:00
So oncepewnego razu you have that in mindumysł,
137
348053
3533
Gdy masz to na uwadze,
w jaki sposób zbudujesz ten głos?
06:03
how do you go about buildingbudynek this voicegłos?
138
351586
2258
06:05
Well, you have to find someonektoś
139
353844
1480
Musisz znaleźć kogoś,
kto chciałby zostać dawcą.
06:07
who is willingskłonny to be a surrogatezastępcze.
140
355324
2400
06:09
It's not suchtaki an ominouszłowieszczy thing.
141
357724
2264
Nie jest to takie groźne.
06:11
BeingJest a surrogatezastępcze donordawcy
142
359988
1523
Bycie dawcą
06:13
only requireswymaga you to say a fewkilka hundredsto
143
361511
2788
wymaga jedynie wypowiedzenia od kilkuset
do kilku tysięcy wypowiedzi.
06:16
to a fewkilka thousandtysiąc utteranceswypowiedzi.
144
364299
2242
06:18
The processproces goesidzie something like this.
145
366541
2003
Proces ten wygląda mniej więcej tak.
06:20
(VideoWideo) VoiceGłos: Things happenzdarzyć in pairspary.
146
368544
2190
(Wideo) Głos: Nieszczęścia chodzą parami.
06:22
I love to sleepsen.
147
370734
1925
Kocham spać.
06:24
The skyniebo is blueniebieski withoutbez cloudschmury.
148
372659
3882
Niebo bez chmur jest niebieskie.
06:28
RPRP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
RP: Będzie ona mówić w ten sposób
06:30
for about threetrzy to fourcztery hoursgodziny,
150
378543
1919
przez około trzy-cztery godziny.
06:32
and the ideapomysł is not for her to say everything
151
380462
3005
Nie chodzi o to,
żeby powiedziała wszystko,
06:35
that the targetcel is going to want to say,
152
383467
2045
co będzie chciał powiedzieć cel,
06:37
but the ideapomysł is to coverpokrywa all the differentróżne combinationskombinacje
153
385512
3395
lecz by stworzyć wszystkie
różne kombinacje
06:40
of the soundsDźwięki that occurpojawić się in the languagejęzyk.
154
388907
3271
dźwięków występujących w naszym języku.
06:44
The more speechprzemówienie you have,
155
392178
1638
Im więcej masz mowy,
06:45
the better soundingsondaż voicegłos you're going to have.
156
393816
2305
tym lepiej brzmiący głos otrzymamy.
06:48
OnceRaz you have those recordingsnagrania,
157
396121
1673
Gdy mamy już nagrania,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
musimy przeprowadzić
analizę składni tych próbek
06:51
is we have to parseanalizy these recordingsnagrania
159
399207
2718
06:53
into little snippetssnippets of speechprzemówienie,
160
401925
2449
i stworzyć strzępki mowy,
06:56
one-jedno- or two-sounddwa dźwięk combinationskombinacje,
161
404374
2337
jedno-lub dwudźwiękowe kombinacje,
06:58
sometimesczasami even wholecały wordssłowa
162
406711
1883
czasem całe słowa,
07:00
that startpoczątek populatingpodczas wypełniania a datasetzestawu danych or a databaseBaza danych.
163
408594
4516
po czym stworzyć zestaw lub bazę danych.
07:05
We're going to call this databaseBaza danych a voicegłos bankBank.
164
413110
3717
Tę bazę danych nazywamy bankiem głosu.
07:08
Now the powermoc of the voicegłos bankBank
165
416827
2096
Siła banku głosu
07:10
is that from this voicegłos bankBank,
166
418923
2014
tkwi w tym, że korzystając z niego,
07:12
we can now say any newNowy utterancewypowiedzi,
167
420937
2011
możemy wypowiedzieć nowe kwestie,
07:14
like, "I love chocolateczekolada" --
168
422948
1424
na przykład "Kocham czekoladę".
07:16
everyonekażdy needswymagania to be ablezdolny to say that—
169
424372
1739
To się przyda każdemu.
07:18
fishryba throughprzez that databaseBaza danych
170
426111
1831
Trzeba przedrzeć się przez bazę danych
07:19
and find all the segmentssegmenty necessaryniezbędny
171
427942
1940
i znaleźć wszystkie segmenty niezbędne,
07:21
to say that utterancewypowiedzi.
172
429882
1929
by wypowiedzieć tę kwestię.
07:23
(VideoWideo) VoiceGłos: I love chocolateczekolada.
173
431811
1789
(Wideo) Głos: Kocham czekoladę.
07:25
RPRP: So that's speechprzemówienie synthesissynteza.
174
433600
1391
RP: Oto synteza głosu.
07:26
It's callednazywa concatenativeconcatenative synthesissynteza,
and that's what we're usingza pomocą.
175
434991
2573
Zwana jest syntezą połączeniową
i w ten sposób jest używana.
07:29
That's not the novelpowieść partczęść.
176
437564
1533
To podejście nie jest nowatorskie.
07:31
What's novelpowieść is how we make it sounddźwięk
177
439097
2221
Nowatorskie jest to, jak stworzyliśmy
głos tej młodej kobiety.
07:33
like this youngmłody womankobieta.
178
441318
1457
07:34
This is SamanthaSamantha.
179
442775
1524
Oto Samantha.
07:36
I metspotkał her when she was ninedziewięć,
180
444299
2346
Spotkałam ją, gdy miała 9 lat.
07:38
and sinceod then, my teamzespół and I
181
446645
1897
Od tamtej pory ja i mój zespół
07:40
have been tryingpróbować to buildbudować her a personalizedspersonalizowane voicegłos.
182
448542
2714
próbowaliśmy zbudować dla niej
spersonalizowany głos.
07:43
We first had to find a surrogatezastępcze donordawcy,
183
451256
3099
Najpierw musieliśmy znaleźć dawcę,
07:46
and then we had to have SamanthaSamantha
184
454355
1818
potem Samantha musiała
stworzyć kilka wypowiedzi.
07:48
produceprodukować some utteranceswypowiedzi.
185
456173
1929
07:50
What she can produceprodukować are mostlyprzeważnie vowel-likesamogłoski jak soundsDźwięki,
186
458102
2379
To, co tworzyła,
to głównie samogłoskowe dźwięki,
07:52
but that's enoughdość for us to extractwyciąg
187
460481
2479
jednak wystarczyło to do ekstrakcji
charakterystyki jej źródła.
07:54
her sourceźródło characteristicscechy.
188
462960
2285
07:57
What happensdzieje się nextNastępny is bestNajlepiej describedopisane
189
465245
3271
Następnie jest coś, co najlepiej
opisała moja sześcioletnia córka.
08:00
by my daughter'scórka analogyanalogia. She's sixsześć.
190
468516
2767
08:03
She callspołączenia it mixingmieszanie colorszabarwienie to paintfarba voicesgłosy.
191
471283
5422
Nazywa to mieszaniem kolorów
do malowania głosów.
08:08
It's beautifulpiękny. It's exactlydokładnie that.
192
476705
2555
To piękne, dokładnie tak jest.
08:11
Samantha'sSamantha's voicegłos is like a concentratedstężony samplepróba
193
479260
2860
Głos Samanthy jest jak skupiona próbka
czerwonego barwnika, który dodajemy
08:14
of redczerwony foodjedzenie dyebarwnik whichktóry we can infuseInfuse
194
482120
2609
08:16
into the recordingsnagrania of her surrogatezastępcze
195
484729
2540
do nagrań jej dawcy,
08:19
to get a pinkróżowy voicegłos just like this.
196
487269
4387
żeby uzyskać taki oto różowy głos.
08:23
(VideoWideo) SamanthaSamantha: AaaaaahAaaaaah.
197
491656
4491
(Wideo) Samantha: Aaaaaa.
08:28
RPRP: So now, SamanthaSamantha can say this.
198
496147
2808
RP: Samantha może teraz powiedzieć to.
08:30
(VideoWideo) SamanthaSamantha: This voicegłos is only for me.
199
498955
3069
(Wideo) Samantha:
Ten głos jest tylko dla mnie.
08:34
I can't wait to use my newNowy voicegłos with my friendsprzyjaciele.
200
502024
6305
Nie mogę się doczekać
rozmowy z moimi przyjaciółmi.
08:40
RPRP: Thank you. (ApplauseAplauz)
201
508329
6417
RP: Dziękuję. (Brawa)
08:46
I'll never forgetzapomnieć the gentledelikatny smileuśmiech
202
514746
2333
Nigdy nie zapomnę łagodnego uśmiechu,
który pojawił się na jej twarzy,
08:49
that spreadrozpiętość acrossprzez her facetwarz
203
517079
1902
08:50
when she heardsłyszał that voicegłos for the first time.
204
518981
3649
gdy usłyszała ten głos pierwszy raz.
08:54
Now there's millionsmiliony of people
205
522630
1882
Na świecie są miliony ludzi
takich jak Samantha,
08:56
around the worldświat like SamanthaSamantha, millionsmiliony,
206
524512
2833
08:59
and we'vemamy only begunzaczął to scratchzadraśnięcie the surfacepowierzchnia.
207
527345
3440
a my dopiero co rozpoczęliśmy ten projekt.
09:02
What we'vemamy doneGotowe so fardaleko is we have
208
530785
1642
Do tej pory uzyskaliśmy
kilkoro dawców z całych Stanów,
09:04
a fewkilka surrogatezastępcze talkersmówców from around the U.S.
209
532427
3859
09:08
who have donatedprzekazał theirich voicesgłosy,
210
536286
1507
którzy udostępnili swój głos,
09:09
and we have been usingza pomocą those
211
537793
1928
dając możliwość jego użycia
09:11
to buildbudować our first fewkilka personalizedspersonalizowane voicesgłosy.
212
539721
4472
do zbudowania pierwszych
spersonalizowanych głosów.
09:16
But there's so much more work to be doneGotowe.
213
544193
1756
Jednak jest wiele pracy do zrobienia.
09:17
For SamanthaSamantha, her surrogatezastępcze
214
545949
2188
Dawczyni głosu Samanthy
09:20
cameoprawa ołowiana witrażu from somewheregdzieś in the MidwestMidwest, a strangernieznajomy
215
548137
3046
pochodzi ze środkowych stanów.
09:23
who gavedał her the giftprezent of voicegłos.
216
551183
3841
To nieznajoma, która podarowała jej głos.
09:27
And as a scientistnaukowiec, I'm so excitedpodekscytowany
217
555024
2153
Jako naukowiec jestem podekscytowana
09:29
to take this work out of the laboratorylaboratorium
218
557177
1935
przeniesieniem pracy z laboratorium
do prawdziwego świata,
09:31
and finallywreszcie into the realreal worldświat
219
559112
1800
09:32
so it can have real-worldprawdziwy świat impactwpływ.
220
560912
3165
by miała ona wpływ na świat realny.
09:36
What I want to sharedzielić with you nextNastępny
221
564077
1582
Opowiem wam teraz,
09:37
is how I envisionWyobraźcie sobie takingnabierający this work
222
565659
2175
jak wyobrażam sobie
przeniesienie tej pracy
09:39
to that nextNastępny levelpoziom.
223
567834
2711
na wyższy poziom.
09:42
I imaginewyobrażać sobie a wholecały worldświat of surrogatezastępcze donorsdawców
224
570545
3887
Wyobrażam sobie świat dawców
09:46
from all walksspacery of life, differentróżne sizesrozmiary, differentróżne ageswieczność,
225
574432
3260
z różnych dziedzin życia, w różnym wieku,
o różnych rozmiarach,
09:49
comingprzyjście togetherRazem in this voicegłos drivenapęd
226
577692
3058
zrzeszających się w tym projekcie
09:52
to give people voicesgłosy
227
580750
2270
oferowania ludziom głosów,
09:55
that are as colorfulkolorowy as theirich personalitiesosobowości.
228
583020
3799
które są tak kolorowe, jak ich osobowości.
09:58
To do that as a first stepkrok,
229
586819
2300
By wykonać pierwszy krok,
10:01
we'vemamy put togetherRazem this websitestronie internetowej, VocaliDVocaliD.orgorg,
230
589119
3275
założyliśmy stronę VocaliD.org.
10:04
as a way to bringprzynieść togetherRazem those
231
592394
1624
Jest to sposób na zebranie tych,
10:06
who want to joinprzyłączyć się us as voicegłos donorsdawców,
232
594018
2675
którzy chcieliby stać się dawcami głosu,
10:08
as expertiseekspertyza donorsdawców,
233
596693
1772
zaoferować swoje doświadczenie,
10:10
in whatevercokolwiek way to make this visionwizja a realityrzeczywistość.
234
598465
5339
lub w jakikolwiek sposób przyczynić się
do realizacji tej wizji.
10:15
They say that givingdający bloodkrew can savezapisać liveszyje.
235
603804
4153
Mówi się, że oddawanie krwi ratuje życie.
10:19
Well, givingdający your voicegłos can changezmiana liveszyje.
236
607957
4982
Oddawanie głosu może zmienić życie.
10:24
All we need is a fewkilka hoursgodziny of speechprzemówienie
237
612939
3050
Potrzebujemy jedynie kilku godzin mowy
od mówcy zastępczego,
10:27
from our surrogatezastępcze talkermówca,
238
615989
1491
10:29
and as little as a vowelSamogłoska from our targetcel talkermówca,
239
617480
4733
i kilku samogłosek
od naszego docelowego mówcy,
10:34
to createStwórz a uniquewyjątkowy vocalwokalne identitytożsamość.
240
622213
3711
by stworzyć unikalną tożsamość głosową.
10:37
So that's the sciencenauka behindza what we're doing.
241
625924
2626
Oto kryjąca się za tym nauka.
10:40
I want to endkoniec by circlingkrąży back to the humanczłowiek sidebok
242
628550
4455
Na koniec wrócę do strony ludzkiej,
10:45
that is really the inspirationInspiracja for this work.
243
633005
4102
która jest prawdziwą
inspiracją dla tej pracy.
10:49
About fivepięć yearslat agotemu, we builtwybudowany our very first voicegłos
244
637107
3699
Około 5 lat temu
stworzyliśmy pierwszy głos
10:52
for a little boychłopak namedo imieniu WilliamWilliam.
245
640806
2501
dla małego chłopca o imieniu William.
10:55
When his mommama first heardsłyszał this voicegłos,
246
643307
2357
Gdy jego mama po raz pierwszy
usłyszała ten głos, powiedziała:
10:57
she said, "This is what WilliamWilliam
247
645664
2345
"Tak brzmiałby głos Williama,
gdyby potrafił mówić".
11:00
would have soundedbrzmiało like
248
648009
1546
11:01
had he been ablezdolny to speakmówić."
249
649555
2449
11:04
And then I saw WilliamWilliam typingpisanie na maszynie a messagewiadomość
250
652004
2418
Patrząc, jak William pisze wiadomość
na swoim urządzeniu,
11:06
on his deviceurządzenie.
251
654422
1362
11:07
I wonderedzastanawiałem się, what was he thinkingmyślący?
252
655784
3293
zastanawiałam się, o czym on myśli.
11:11
ImagineWyobraź sobie carryingNiosąc around someonektoś else'sw przeciwnym razie voicegłos
253
659077
3590
Wyobraźcie sobie używania czyjegoś głosu
przez dziewięć lat
11:14
for ninedziewięć yearslat
254
662667
2193
11:16
and finallywreszcie findingodkrycie your ownwłasny voicegłos.
255
664860
4844
i odnalezienie w końcu własnego.
11:21
ImagineWyobraź sobie that.
256
669704
1377
Wyobraźcie to sobie.
11:23
This is what WilliamWilliam said:
257
671081
2797
Oto, co powiedział William:
11:25
"Never heardsłyszał me before."
258
673878
4463
"Nigdy przedtem siebie nie słyszałem".
11:32
Thank you.
259
680417
1619
Dziękuję.
11:34
(ApplauseAplauz)
260
682036
4724
(Brawa)
Translated by Mateusz Radziwonowicz
Reviewed by Agata Lesnicka

▲Back to top

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