TED2012
Jared Ficklin: New ways to see music (with color! and fire!)
Jared Ficklin: Müziği görmenin yeni biçimleri (renkle! ve ateşle!)
Filmed:
Readability: 4
711,217 views
Tasarımcı Jared Ficklin, sesin bize nasıl hissettirdiğini incelemek için, müziği görmemizi sağlayacak değişik görselleştirmeler yaratıyor ve bunu yaparken de renk ve hatta (TED sahnesinde bir ilk olarak) ateşi kullanıyor. Bir paten parkının sesini inceleyerek kısa bir anlatım yapıyor -- ve yaratıcılığımızı geliştirme konusunda sesin bize nasıl yardım edebileceğini gösteriyor.
Jared Ficklin - Visualizer
In his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire. Full bio
In his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
My passions
0
449
1033
Benim tutkularım
00:17
are music, technology and making things.
1
1482
3689
müzik, teknoloji ve
bir şeyler yaratmaktır.
bir şeyler yaratmaktır.
00:21
And it's the combination of these things
2
5171
3183
Beni, ses görselleştirme
hobisine yönlendiren şey,
hobisine yönlendiren şey,
00:24
that has led me to the hobby of sound visualization,
3
8354
2696
bunların kombinasyonu oldu
00:26
and, on occasion, has led me to play with fire.
4
11050
4078
ve bu beni, zaman
zaman, ateşle oynamaya itti.
zaman, ateşle oynamaya itti.
00:31
This is a Rubens' tube. It's one of many I've made over the years,
5
15128
2377
Bu bir Ruben borusu.
Yıllardır ürettiğim şeylerden
Yıllardır ürettiğim şeylerden
00:33
and I have one here tonight.
6
17505
1746
birisi ve şu an
yanımda bir tane var.
yanımda bir tane var.
00:35
It's about an 8-foot-long tube of metal,
7
19251
1525
2,5 metrelik metal bir boru,
00:36
it's got a hundred or so holes on top,
8
20776
1335
üstünde yüzlerce delik var,
00:38
on that side is the speaker, and here
9
22111
1753
bu tarafta hoparlör, burada ise
00:39
is some lab tubing, and it's connected to this tank
10
23864
2176
laboratuvar tüpü var ve bu tüpler
00:41
of propane.
11
26040
1601
propan tankına bağlı.
00:44
So, let's fire it up and see what it does.
12
29087
3369
Öyleyse, şunu ateşleyip
ne olacağına bakalım.
ne olacağına bakalım.
00:53
So let's play a 550-herz frequency
13
37887
1891
Şimdi, 550-hertz frekans oynatalım
00:55
and watch what happens.
14
39778
1515
ve ne olacağını görelim.
00:57
(Frequency)
15
41342
8483
(Frekans)
01:05
Thank you. (Applause)
16
49825
2713
Teşekkürler. (Alkışlar)
01:08
It's okay to applaud the laws of physics,
17
52538
1988
Fizik kanunlarını alkışlamak güzel
01:10
but essentially what's happening here
18
54526
1456
ama burada olan şey aslında
01:11
-- (Laughter) --
19
55982
1760
-- (Kahkahalar) --
01:13
is the energy from the sound via the air and gas molecules
20
57742
4008
hava ve gaz molekülleri ile gelen
sesin enerjisidir ve gaz molekülleri
sesin enerjisidir ve gaz molekülleri
01:17
is influencing the combustion properties of propane,
21
61750
2504
propanın yanma özelliğini etkiler,
01:20
creating a visible waveform,
22
64254
1904
görülebilir bir dalga şekli yaratır
01:22
and we can see the alternating regions of compression
23
66158
2320
ve biz de basıncın dalgalı
bölgelerini ve frekans
bölgelerini ve frekans
01:24
and rarefaction that we call frequency,
24
68478
2040
dediğimiz seyrelmeyi görebiliriz
01:26
and the height is showing us amplitude.
25
70518
1744
ve yükseklik de genişliği gösterir.
01:28
So let's change the frequency of the sound,
26
72262
2328
Bir de sesin frekansını değiştirelim
ve ateşe ne olacağını izleyelim.
01:30
and watch what happens to the fire.
27
74590
1425
01:31
(Higher frequency)
28
76015
10130
(Daha yüksek frekans)
01:42
So every time we hit a resonant frequency we get a standing wave
29
86145
3350
Yani, bir yankı frekansına her
vurmamızda, duran bir dalga ve ateşin
vurmamızda, duran bir dalga ve ateşin
01:45
and that emergent sine curve of fire.
30
89495
1700
sinüs eğrilerini elde ederiz.
01:47
So let's turn that off. We're indoors.
31
91195
1578
Bunu kapatalım. Çünkü içerdeyiz.
01:48
Thank you. (Applause)
32
92773
5591
Teşekkürler. (Alkışlar)
01:54
I also have with me a flame table.
33
98364
2347
Yanımda bir de ateş masası var.
01:56
It's very similar to a Rubens' tube, and it's also used
34
100711
1565
Tıpkı Ruben borusu gibi ve sesin
01:58
for visualizing the physical properties of sound,
35
102276
2121
fiziki özelliklerini
gözlemlemede kullanılır,
gözlemlemede kullanılır,
02:00
such as eigenmodes, so let's fire it up
36
104397
1968
normal mod gibi, evet, bunu ateşleyip
02:02
and see what it does.
37
106365
2250
ne olacağına bakalım.
02:08
Ooh. (Laughter)
38
112292
4468
Ah. (Kahkahalar)
02:12
Okay. Now, while the table comes up to pressure,
39
116760
2974
Peki. Şimdi, masa baskıya maruz
kalırken, şunu söylememe
kalırken, şunu söylememe
izin verin: Ses mükemmel
hatlarda dolaşmaz.
hatlarda dolaşmaz.
02:15
let me note here that the sound is not traveling
40
119734
1672
02:17
in perfect lines. It's actually traveling in all directions,
41
121406
2746
Aslında tüm yönlerde dolaşır ve
02:20
and the Rubens' tube's a little like bisecting those waves
42
124152
3109
Ruben borusu bu dalgaları bir
çizgiyle ikiye böler gibidir,
çizgiyle ikiye böler gibidir,
02:23
with a line, and the flame table's a little like
43
127261
1996
ateş masası ise bu dalgaları bir düzlemle
02:25
bisecting those waves with a plane,
44
129257
1854
ikiye bölüyor gibidir ve bu da biraz
02:27
and it can show a little more subtle complexity, which is why
45
131111
4000
daha zor bir karışıklığı gösterebilir;
Geoff Farina'nın gitar çalma anında
Geoff Farina'nın gitar çalma anında
02:31
I like to use it to watch Geoff Farina play guitar.
46
135111
2353
bunu kullanmayı sevmemin nedeni de bu.
02:33
(Music)
47
137464
42281
(Müzik)
03:15
All right, so it's a delicate dance.
48
179745
1765
Pekâlâ, bu zarif bir danstı.
03:17
If you watch closely — (Applause)
49
181510
2545
Eğer yakından izlerseniz - (Alkış)
03:19
If you watch closely, you may have seen
50
184055
2767
Eğer yakından izlerseniz,
bazı normal modları
bazı normal modları
03:22
some of the eigenmodes, but also you may have seen
51
186822
2472
görebilirsiniz, fakat aynı zamanda
caz müziğin
caz müziğin
03:25
that jazz music is better with fire.
52
189294
4617
ateşle birlikte daha iyi
olduğunu da görebilirsiniz.
olduğunu da görebilirsiniz.
Aslında, dünyamda birçok şey,
ateşle iyi gidiyor,
ateşle iyi gidiyor,
03:29
Actually, a lot of things are better with fire in my world,
53
193911
2010
03:31
but the fire's just a foundation.
54
195921
2432
ama ateş sadece bir temeldir.
03:34
It shows very well that eyes can hear,
55
198353
1148
Gözün duyabildiğini gösterir,
03:35
and this is interesting to me because
56
199501
1395
bana göre bu ilginç,
03:36
technology allows us to present sound to the eyes
57
200896
2854
çünkü teknoloji ancak
gözün, sesi görme gücünü
gözün, sesi görme gücünü
03:39
in ways that accentuate the strength of the eyes
58
203750
2863
vurgulayarak, örneğin zamanı yok ederek,
03:42
for seeing sound, such as the removal of time.
59
206613
2697
sesi gözlere gösterir.
03:45
So here, I'm using a rendering algorithm to paint
60
209310
3384
Burada, "Smells Like Teen Spirit"
(Gençlik Ruhu Gibi Kokuyor) parçasının
(Gençlik Ruhu Gibi Kokuyor) parçasının
03:48
the frequencies of the song "Smells Like Teen Spirit"
61
212694
2463
frekanslarını; gözlerin onu tek bir görsel
03:51
in a way that the eyes can take them in
62
215157
2040
etkiymiş gibi algılayacağı biçimde
03:53
as a single visual impression, and the technique
63
217197
2244
yansıtmak için, bir
algoritma kullanıyorum ve
algoritma kullanıyorum ve
03:55
will also show the strengths of the visual cortex
64
219441
1973
bu teknik ayrıca görsel korteksin, biçim
03:57
for pattern recognition.
65
221414
1616
tanıma gücünü gösterecek.
03:58
So if I show you another song off this album,
66
223030
1879
Size bu albümün başka parçalarını da
04:00
and another, your eyes will easily pick out
67
224909
3481
göstersem, gözleriniz
kolaylıkla Nirvana'nın kullandığı
kolaylıkla Nirvana'nın kullandığı
04:04
the use of repetition by the band Nirvana,
68
228390
2928
tekrarları ve frekans
dağılımını, renkleri seçebilir ve
dağılımını, renkleri seçebilir ve
04:07
and in the frequency distribution, the colors,
69
231318
1857
meşhur temiz-bozuk-temiz sesini de
04:09
you can see the clean-dirty-clean sound
70
233175
3048
görebilirsiniz ve
04:12
that they are famous for,
71
236223
1207
04:13
and here is the entire album as a single visual impression,
72
237430
4000
işte, burada tüm albümün
tek bir görsel etkisi var ve
04:17
and I think this impression is pretty powerful.
73
241430
1880
bana kalırsa etki oldukça güçlü.
04:19
At least, it's powerful enough that
74
243310
1714
En azından, size bu dört şarkıyı
04:20
if I show you these four songs,
75
245024
1342
gösterip, bu "Smells Like Teen Spirit"
04:22
and I remind you that this is "Smells Like Teen Spirit,"
76
246366
2441
dediğimde, müziği dinlemeden, şarkıyı
04:24
you can probably correctly guess, without listening
77
248807
2319
muhtemelen doğru tahmin
edebileceğiniz kadar
edebileceğiniz kadar
04:27
to any music at all, that the song
78
251126
1434
etkili ve ağır bir Nirvana
04:28
a die hard Nirvana fan would enjoy is this song,
79
252560
2294
hayranı da bu parçayı sevebilir.
04:30
"I'll Stick Around" by the Foo Fighters,
80
254854
2256
Dave Grohl, eskiden Nirvana'da bateristti,
04:33
whose lead singer is Dave Grohl,
81
257110
2000
şimdi ise Foo Fighters'ta vokalist ve
04:35
who was the drummer in Nirvana.
82
259110
3778
Foo Fighters'ın "I'll Stick Around"
adlı bir parçası var.
adlı bir parçası var.
04:38
The songs are a little similar, but mostly
83
262888
1300
Parçalar biraz benzer, fakat
04:40
I'm just interested in the idea that someday maybe
84
264188
1626
ben, bir gün şarkının görüntüsünden
04:41
we'll buy a song because we like the way it looks.
85
265814
4412
ötürü onu satın almamız
fikriyle ilgileniyorum.
fikriyle ilgileniyorum.
04:46
All right, now for some more sound data.
86
270226
1100
Şimdi, biraz daha ses.
04:47
This is data from a skate park,
87
271326
2652
Bu bir paten parkı verisi
ve bu da Mabel Davis'in
ve bu da Mabel Davis'in
04:49
and this is Mabel Davis skate park
88
273978
2032
Austin, Texas'ta bulunan
04:51
in Austin, Texas. (Skateboard sounds)
89
276010
2142
paten parkı. (Kaykay sesleri)
04:54
And the sounds you're hearing came from eight
90
278152
1374
Duyduğunuz sesler, parkın
04:55
microphones attached to obstacles around the park,
91
279526
2216
yerleştirilen sekiz mikrofonundan geliyor,
04:57
and it sounds like chaos, but actually
92
281742
2184
sesler kaos gibi geliyor fakat aslında tüm
04:59
all the tricks start with a very distinct slap,
93
283926
3347
hareketler, çok belirgin
bir çarpma ile başlıyor ancak
bir çarpma ile başlıyor ancak
05:03
but successful tricks end with a pop,
94
287273
1604
başarılı olanlar bir çıkış ile
05:04
whereas unsuccessful tricks
95
288877
1793
biterken, başarısızlar da
05:06
more of a scratch and a tumble,
96
290670
1856
çizik ve takla ile bitiyor ve raylar
05:08
and tricks on the rail will ring out like a gong, and
97
292526
4010
üzerindeki hareketler de çan sesi gibi,
05:12
voices occupy very unique frequencies in the skate park.
98
296536
2790
paten parkında sesler çok
sıradışı frekanslara sahip.
sıradışı frekanslara sahip.
05:15
So if we were to render these sounds visually,
99
299326
1938
Bu sesleri görsele yansıtacak olursak,
05:17
we might end up with something like this.
100
301264
1407
şöyle bir şey elde ederiz.
05:18
This is all 40 minutes of the recording,
101
302671
2456
Bu, 40 dakikalık bir kayıt ve algoritma da
05:21
and right away the algorithm tells us
102
305127
2160
bizlere, yapılan hareketlerin çoğunun
05:23
a lot more tricks are missed than are made,
103
307287
2073
kaydedilmediğini gösteriyor ve ayrıca
05:25
and also a trick on the rails is a lot more likely
104
309360
2335
raylar üzerindeki bir hareket, bir neşe
05:27
to produce a cheer, and if you look really closely,
105
311695
2872
üretiyor ve eğer yakından bakarsanız,
05:30
we can tease out traffic patterns.
106
314567
1733
trafik şeklini de görebiliriz.
05:32
You see the skaters often trick in this direction. The obstacles are easier.
107
316300
6087
Patencileri genelde bu yönde görüyoruz.
Setler daha kolay. Kaydın ortasında ise,
Setler daha kolay. Kaydın ortasında ise,
05:38
And in the middle of the recording, the mics pick this up,
108
322387
1705
mikrofonlar bunu kaydediyor, fakat
05:39
but later in the recording, this kid shows up,
109
324092
2804
daha sonra, bu çocuk geliyor ve parkın
05:42
and he starts using a line at the top of the park
110
326896
2928
üstündeki bir hattı, yüksek ray adındaki
05:45
to do some very advanced tricks on something
111
329824
1802
profesyonel bir hareketi yapmak için
05:47
called the tall rail.
112
331626
1103
kullanıyor.
05:48
And it's fascinating. At this moment in time,
113
332729
1872
Büyüleyici. Bu anda, diğer tüm
05:50
all the rest of the skaters turn their lines 90 degrees
114
334601
3503
patenciler, onun yolundan
çekilmek için, hatlarını 90 derece
çekilmek için, hatlarını 90 derece
05:54
to stay out of his way.
115
338104
1778
değiştiriyorlar.
05:55
You see, there's a subtle etiquette in the skate park,
116
339882
2543
Görüyorsunuz ki, paten
parkında ince bir kural var ve
parkında ince bir kural var ve
05:58
and it's led by key influencers,
117
342425
1600
en iyiler tarafından yönetiliyor
05:59
and they tend to be the kids who can do the best tricks,
118
344025
3248
ve bunlar da, en iyi hareketleri
yapan ya da kırmızı pantolon giyen
yapan ya da kırmızı pantolon giyen
06:03
or wear red pants, and on this day the mics picked that up.
119
347273
2430
çocuklar ve o gün
mikrofonlar bunu yakaladı.
mikrofonlar bunu yakaladı.
06:05
All right, from skate physics to theoretical physics.
120
349703
3901
Pekâlâ, paten fiziğinden teorik fiziğe.
06:09
I'm a big fan of Stephen Hawking,
121
353604
1616
Stephen Hawking'i çok seviyorum ve
06:11
and I wanted to use all eight hours
122
355220
1336
bu sekiz saatlik Cambridge
06:12
of his Cambridge lecture series to create an homage.
123
356556
2587
eğitim serilerinde, bir
takdir yaratmak istiyorum.
takdir yaratmak istiyorum.
06:15
Now, in this series he's speaking with the aid of a computer,
124
359143
3064
Bu seride, cümlelerin sonlarını
kolaylıkla tespit edebilen bir
kolaylıkla tespit edebilen bir
06:18
which actually makes identifying the ends of sentences
125
362207
3104
bilgisayar desteği ile konuşuyor.
06:21
fairly easy. So I wrote a steering algorithm.
126
365311
3426
Ben de bir yön algoritması yazdım.
06:24
It listens to the lecture, and then it uses
127
368737
1960
Dersi dinliyor, daha sonra her kelimenin
06:26
the amplitude of each word to move a point on the x-axis,
128
370697
2687
titreşimini, x ekseninde
bir noktaya varmak için
bir noktaya varmak için
06:29
and it uses the inflection of sentences
129
373384
2633
kullanıyor ve y ekseninde,
benzer bir noktayı hareket
benzer bir noktayı hareket
06:31
to move a same point up and down on the y-axis.
130
376017
2154
ettirmek için,
cümlelerin sesini kullanıyor.
cümlelerin sesini kullanıyor.
06:34
And these trend lines, you can see, there's more questions
131
378171
2774
Bunlar ise eğim çizgileri,
görüyorsunuz, fizik kurallarında
görüyorsunuz, fizik kurallarında
06:36
than answers in the laws of physics,
132
380945
1870
cevaptan çok soru vardır
ve bir cümlenin
ve bir cümlenin
06:38
and when we reach the end of a sentence,
133
382815
2033
sonuna ulaştığımızda, o noktaya
06:40
we place a star at that location.
134
384848
2335
bir yıldız yerleştiriyoruz.
06:43
So there's a lot of sentences, so a lot of stars,
135
387183
2800
Birçok cümle ve birçok
yıldız var ve hepsini sese
yıldız var ve hepsini sese
06:45
and after rendering all of the audio, this is what we get.
136
389983
2356
çevirdiğimizde, ortaya bu çıkıyor.
06:48
This is Stephen Hawking's universe.
137
392339
2929
Bu, Stephen Hawking'in evreni.
06:51
(Applause)
138
395268
6937
(Alkış)
06:58
It's all eight hours of the Cambridge lecture series
139
402205
2487
Sekiz saatlik Cambridge derslerinin,
07:00
taken in as a single visual impression,
140
404692
1848
tek bir görsel etkisi ve bu görüntüyü
07:02
and I really like this image,
141
406540
1757
çok seviyorum, fakat birçok insan
07:04
but a lot of people think it's fake.
142
408297
1808
bunun sahte olduğunu düşünüyor.
07:06
So I made a more interactive version,
143
410105
2344
O yüzden daha etkileşimli
bir hâlini yaptım ve
bir hâlini yaptım ve
07:08
and the way I did that is I used their position in time
144
412449
5456
3B alana yıldızları yerleştirmek
için, onların ders esnasında
için, onların ders esnasında
07:13
in the lecture to place these stars into 3D space,
145
417905
2367
zamandaki yerlerini kullandım ve birkaç
07:16
and with some custom software and a Kinect,
146
420272
2401
basit yazılım ve bir Kinect ile
07:18
I can walk right into the lecture.
147
422673
2663
derse girebiliyorum.
07:21
I'm going to wave through the Kinect here
148
425336
1800
Buradaki Kinect ile dalga yaratıp
07:23
and take control, and now I'm going to reach out
149
427136
1832
kontrolü alacağım ve şimdi ulaşacağım,
07:24
and I'm going to touch a star, and when I do,
150
428968
3239
bir yıldıza dokunacağım ve bunu yaptığımda
07:28
it will play the sentence
151
432207
1944
yıldızı oluşturan cümle
07:30
that generated that star.
152
434151
1465
okunacak.
07:31
Stephen Hawking: There is one, and only one, arrangement
153
435616
3816
Stephen Hawking: Parçaların
bütün bir resmi oluşturabildiği
bütün bir resmi oluşturabildiği
07:35
in which the pieces make a complete picture.
154
439432
2799
tek bir, yalnızca bir düzen vardır.
07:38
Jared Ficklin: Thank you. (Applause)
155
442231
4148
Jared Ficklin: Teşekkürler. (Alkış)
07:42
There are 1,400 stars.
156
446379
3173
1.400 adet yıldız var.
07:45
It's a really fun way to explore the lecture,
157
449552
1664
dersi keşfetmek çok eğlenceli ve
07:47
and, I hope, a fitting homage.
158
451216
1467
umarım, bu bir takdirdir.
07:48
All right. Let me close with a work in progress.
159
452683
5472
Pekâlâ, devam eden bir
çalışmayla kapatacağım.
çalışmayla kapatacağım.
07:54
I think, after 30 years, the opportunity exists
160
458155
2983
Sanırım, 30 yıl sonra, daha
güzel bir alt yazı yerleştirme
güzel bir alt yazı yerleştirme
07:57
to create an enhanced version of closed captioning.
161
461138
2104
imkânımız olacak.
07:59
Now, we've all seen a lot of TEDTalks online,
162
463242
2119
Birçok TED konuşmasını çevrim içi izledik,
08:01
so let's watch one now with the sound turned off
163
465361
2927
şimdi de bir tanesini, sesi kapalı ve
08:04
and the closed captioning turned on.
164
468288
3922
alt yazıları açık olarak izleyelim.
08:08
There's no closed captioning for the TED theme song,
165
472210
2146
TED'in tanıtım müziği
için bir alt yazı yok ve
için bir alt yazı yok ve
08:10
and we're missing it, but if you've watched enough of these,
166
474356
2113
gözden kaçıyor, ama yeterince izlediyseniz
08:12
you hear it in your mind's ear,
167
476469
1369
zihninizde onu duyuyorsunuz
08:13
and then applause starts.
168
477838
2983
sonra alkış başlıyor.
08:16
It usually begins here, and it grows and then it falls.
169
480821
2190
Genelde burada başlıyor,
yükseliyor ve bitiyor.
yükseliyor ve bitiyor.
08:18
Sometimes you get a little star applause,
170
483011
1977
Bazen bir yıldızmış
gibi alkış alıyorsunuz
gibi alkış alıyorsunuz
08:20
and then I think even Bill Gates takes a nervous breath,
171
484988
2486
ve buna Bill Gates bile geriliyordur,
08:23
and the talk begins.
172
487474
1690
sonra konuşma başlıyor.
08:25
All right, so let's watch this clip again.
173
489164
5698
Pekâlâ, bu klibi tekrar izleyelim.
08:30
This time, I'm not going to talk at all.
174
494862
1256
Bu kez ben konuşmayacağım.
08:32
There's still going to be no audio,
175
496118
1367
Yine ses olmayacak, fakat
08:33
but what I am going to do is I'm going to render the sound
176
497485
1904
sesi gerçek zamanlı olarak ekranın
08:35
visually in real time at the bottom of the screen.
177
499389
4316
altında görsele çevireceğim.
08:39
So watch closely and see what your eyes can hear.
178
503705
2791
Dikkatle izleyin ve gözlerinizin
ne duyduğuna bir bakın.
ne duyduğuna bir bakın.
09:03
This is fairly amazing to me.
179
527880
1880
Bence bu oldukça büyüleyici.
09:05
Even on the first view, your eyes will successfully
180
529760
3333
Gözleriniz, ilk bakışta bile
şekilleri seçebiliyor, fakat
şekilleri seçebiliyor, fakat
09:08
pick out patterns, but on repeated views,
181
533093
3088
tekrarlanan görüntülerde
beyniniz bu şekilleri
beyniniz bu şekilleri
09:12
your brain actually gets better
182
536181
1689
bilgiye çevirme konusunda gittikçe
09:13
at turning these patterns into information.
183
537870
1656
daha fazla başarılı oluyor.
09:15
You can get the tone and the timbre
184
539526
1591
Konuşmanın tonunu, tınısını ve
09:17
and the pace of the speech,
185
541117
1223
temposunu görebilirsiniz,
09:18
things that you can't get out of closed captioning.
186
542340
2064
bunlar alt yazıda görünmezler.
09:20
That famous scene in horror movies
187
544404
2184
Korku filmlerinin meşhur sahnesi,
09:22
where someone is walking up from behind
188
546588
2648
arkadan birisinin yürümesi,
09:25
is something you can see,
189
549236
1960
görebileceğiniz bir şeydir ve bana kalırsa
09:27
and I believe this information would be something
190
551196
2704
bu bilgi, ses tamamen kapalı olduğunda
09:29
that is useful at times when the audio is turned off
191
553900
2803
işinize yarayabilir ve işitme engelli
09:32
or not heard at all, and I speculate that deaf audiences
192
556703
2941
seyircilerin, sesi görme konusunda,
09:35
might actually even be better
193
559644
1177
sesi duyanlardan daha
09:36
at seeing sound than hearing audiences.
194
560821
1781
iyi olduklarını düşünüyorum.
09:38
I don't know. It's a theory right now.
195
562602
1498
Bilmiyorum. Bu, şu an bir teori.
09:40
Actually, it's all just an idea.
196
564100
1521
Aslında, bir fikir.
09:41
And let me end by saying that sound moves in all directions,
197
565621
4191
Son olarak şunu söylememe izin verin;
ses tüm yönlerde hareket eder
ses tüm yönlerde hareket eder
09:45
and so do ideas.
198
569812
1977
ve fikirler de.
09:47
Thank you. (Applause)
199
571789
3112
Teşekkürler. (Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Jared Ficklin - VisualizerIn his day job, Jared Ficklin makes user interfaces at frog design. As a hobby, he explores what music looks like ... in light, in shapes, in fire.
Why you should listen
Jared Ficklin is a Senior Principal Design Technologist at frog, where he builds user experiences for clients, playing with interactions including touch and multi-touch, and applying physics to enhance the user experience. A passion for music and making things introduced him to the hobby of sound visualization, which has led him on occasion to play with fire. (As Flash on the Beach puts it, "Jared Ficklin’s sonic experiments stood out for their individuality, drama and casual disregard for health and safety.") Every March in Austin, Texas, Ficklin organizes the frog party, a collective social experiment for a few thousand people attending SXSW Interactive. It's a form of playful R&D for social technology. And he has spent 10 years helping fund, design and build quality free public skateparks for Austin as part of the Austin Public Skatepark Action Committee.
Jared Ficklin | Speaker | TED.com