TEDWomen 2013
Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints
Рупал Пател: Синтетичні голоси, такі ж унікальні як відбитки пальців
Filmed:
Readability: 3.9
944,754 views
Багато людей зі значними розладами мовлення використовують комп'ютеризовані пристрої для комунікації. Проте вони вибирають лише між декількома голосовими опціями. Саме тому Стівен Гокінґ має американський акцент, і багато людей виявляються власниками однакового голосу, часто дуже їм непідходящого. Науковець з мовленнєвих процесів Рупал Пател захотіла зробити щось із цим, і в цьому прекрасному виступі вона розповідає, як у своїй роботі вона генерує голоси для безголосих.
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. Full bio
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 today
0
719
1490
Я б хотіла розповісти сьогодні
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
2209
2927
про могутній та фундаментальний аспект
00:17
of who we are: our voice.
2
5136
3598
того, ким ми є: наш голос.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
8734
2746
Кожен із нас має унікальний спектр голосу,
00:23
that reflects our age, our size,
4
11480
2289
який відображає наш вік, нашу статуру,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
13769
3237
навіть наш стиль життя та особистість.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
17006
2142
Словами поета Лонґфелло:
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
19148
3870
"людський голос є органом душі".
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
23018
2747
Як науковець, котрий вивчає мовлення, я захоплююся тим,
00:37
by how the voice is produced,
9
25765
1829
як продукується голос,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
27594
3658
і я маю уявлення про те, як він генерується.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
31252
2210
Це те, про що б я хотіла вам розповісти.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
33462
1814
Я почну з програвання зразка
00:47
of a voice that you may recognize.
13
35276
1871
голосу, який ви можете упізнати.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
37147
1304
(Звукозапис) Стівен Гокінґ: "Я думав,
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
38451
2749
що було досить очевидним, що я мав на увазі".
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
41200
1280
Рупал Пател: Це був голос
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
42480
2086
Професора Стівена Гокінґа.
00:56
What you may not know is that same voice
18
44566
3849
Ви можете не знати, що той самий голос
01:00
may also be used by this little girl
19
48415
2478
може також використовувати ця маленька дівчинка,
01:02
who is unable to speak
20
50893
1697
яка не може говорити
01:04
because of a neurological condition.
21
52590
2597
через неврологічний розлад.
01:07
In fact, all of these individuals
22
55187
2068
Насправді, усі ці індивіди
01:09
may be using the same voice,
23
57255
2012
можуть використовувати той самий голос,
01:11
and that's because there's
only a few options available.
only a few options available.
24
59267
3557
це відбувається через те, що є всього кілька доступних опцій.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
62824
4317
Тільки у США є 2,5 мільйони американців,
01:19
who are unable to speak,
26
67141
1610
неспроможних говорити,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
68751
2622
і багато з них використовують комп'ютеризовані прилади
01:23
to communicate.
28
71373
1522
для комунікації.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
72895
3479
На даний час мільйони людей по всьому світу
01:28
who are using generic voices,
30
76374
1652
користуються згенерованими голосами,
01:30
including Professor Hawking,
31
78026
1446
включно з професором Гокінґом,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
79472
4833
який використовує голос з американським акцентом.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
84305
3328
Цей брак індивідуалізації синтетичного голосу
01:39
really hit home
34
87633
1416
дуже зачепив мене за живе,
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
89049
2472
коли я була на конференції з допоміжних технологій
01:43
a few years ago,
36
91521
1850
кілька років тому,
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
93371
3604
я пригадую, як ішла виставковою залою
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
96975
3044
і побачила маленьку дівчинку і дорослого чоловіка,
01:52
having a conversation using their devices,
39
100019
2916
які спілкувалися, використовуючи їхні прилади,
01:54
different devices, but the same voice.
40
102935
4284
різні прилади, але однаковий голос.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
107219
1909
Я подивилася довкола і побачила, що це відбувається
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
109128
4190
всюди довкола мене, буквально сотні осіб
02:05
using a handful of voices,
43
113318
2738
використовували невеличку кількість голосів,
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
116056
3091
голосів, які не підходили їхнім тілам
02:11
or their personalities.
45
119147
2082
або їхнім особистостям.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
121229
2727
Ми б не хотіли уявити маленьку дівчинку
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
123956
3396
з протезом кінцівки дорослого чоловіка.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
127352
3304
То ж чому однаковий штучний голос?
02:22
It really struck me,
49
130656
1291
Це насправді шокувало мене,
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
і я хотіла щось з цим зробити.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
135098
1953
Зараз я прокручу вам запис
02:29
of someone who has, two people actually,
52
137051
3288
однієї особи, власне, двох осіб
02:32
who have severe speech disorders.
53
140339
1768
зі значними розладами мовлення.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
Я хочу, щоб ви послухали, як вони звучать.
02:37
They're saying the same utterance.
55
145337
2357
Вони промовляють одне і те ж речення.
02:39
(First voice)
56
147694
2432
(Перший голос)
02:42
(Second voice)
57
150126
3617
(Другий голос)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
153743
2412
Ймовірно, ви не зрозуміли, що вони сказали,
02:48
but I hope that you heard
59
156155
1854
але, сподіваюся, ви почули
02:50
their unique vocal identities.
60
158009
4283
їхні унікальні вокальні ідентичності.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
Тож далі я хотіла
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
165105
2384
знайти, як ми можемо продукувати
02:59
these residual vocal abilities
63
167489
1821
цю залишкову вокальну здатність
03:01
and build a technology
64
169310
2016
і розробити технологію,
03:03
that could be customized for them,
65
171326
2143
яку можна підлаштована під них,
03:05
voices that could be customized for them.
66
173469
2429
голоси, які можна підлаштувати для них.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
175898
2685
Тож я звернулася до свого співробітника, Тіма Баннела.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
178583
3063
Доктор Баннел є експертом із синтезування мовлення
03:13
and what he'd been doing is building
69
181646
2033
і займався розробкою
03:15
personalized voices for people
70
183679
1881
персоналізованих голосів для людей,
03:17
by putting together
71
185560
2097
складаючи докупи
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
187657
2150
попередньо записані зразки їхнього голосу
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
189807
2879
та реконструюючи голос для них.
03:24
These are people who had lost their voice
74
192686
1712
Це люди, які втратили голос
03:26
later in life.
75
194398
1911
пізніше у житті.
03:28
We didn't have the luxury
76
196309
1394
У нас не було такої розкоші,
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
197703
1774
як попередньо записані зразки мовлення
03:31
for those born with speech disorder.
78
199477
2292
для тих, хто народився з мовленнєвими розладами.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
Але я подумала, що мав бути спосіб
03:36
to reverse engineer a voice
80
204306
1944
для зворотнього генерування голосу
03:38
from whatever little is left over.
81
206250
2291
із тої дещиці, яка залишилася.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
208541
2714
І ми вирішили саме так і зробити.
03:43
We set out with a little bit of funding
from the National Science Foundation,
from the National Science Foundation,
83
211255
3403
Ми почали з незначним фінансуванням від Національної наукової фундації,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
214658
3565
щоб створити голоси, розроблені під споживача, які містили
03:50
their unique vocal identities.
85
218223
1536
їхню унікальну голосову ідентичність.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
219759
3203
Ми називаємо цей проект ВокалІД, або вокальний I.D.,
03:54
for vocal identity.
87
222962
2033
для вокальної ідентичності.
03:56
Now before I get into the details of how
88
224995
2674
Перед тим, як я вдамся до деталей,
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
227669
2048
як робиться голос і дам вам його послухати,
04:01
I need to give you a real quick
speech science lesson. Okay?
speech science lesson. Okay?
90
229717
3350
мушу вам дати коротенький урок з науки про мовлення, гаразд?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
233067
3159
По-перше, ми знаємо, що голос кардинально змінюється
04:08
dramatically over the course of development.
92
236226
2854
у процесі розвитку.
04:11
Children sound different from teens
93
239080
2090
Діти звучать інакше, ніж підлітки,
04:13
who sound different from adults.
94
241170
1463
які звучать відмінно від дорослих.
04:14
We've all experienced this.
95
242633
2642
Ми всі це пройшли.
04:17
Fact number two is that speech
96
245275
3363
По-друге, мовлення
04:20
is a combination of the source,
97
248638
2553
є комбінацією джерела,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
251191
3479
яким є вібрації, згенеровані вашою голосовою скринькою,
04:26
which are then pushed through
99
254670
1939
які надалі передаються крізь
04:28
the rest of the vocal tract.
100
256609
2437
решту голосового тракту.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
259046
2484
Вібрації створюють камери
04:33
that vibrate,
102
261530
1239
вашої голови та шиї,
04:34
and they actually filter that source sound
103
262769
2110
і, власне, вони фільтрують це джерело звуку
04:36
to produce consonants and vowels.
104
264879
2537
для продукування приголосних і голосних.
04:39
So the combination of source and filter
105
267416
3860
Отож поєднання джерела та фільтру -
04:43
is how we produce speech.
106
271276
2630
ось як ми продукуємо мовлення.
04:45
And that happens in one individual.
107
273906
3026
І це відбувається в одному індивіді.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
276932
2626
Я говорила вам раніше, що я провела
04:51
a good part of my career
109
279558
2025
значну частину моєї кар'єри,
04:53
understanding and studying
110
281583
2453
спостерігаючи та вивчаючи
04:56
the source characteristics of people
111
284036
1958
характеристики первинних джерел людей
04:57
with severe speech disorder,
112
285994
2301
із значними розладами мовлення,
05:00
and what I've found
113
288295
1465
і ми виявили,
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
289760
3366
що навіть при тому, що функція їхніх фільтрів була порушена,
05:05
they were able to modulate their source:
115
293126
2961
вони були здатні модулювати джерело звуку:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
296087
3262
тон, гучність, темп їхнього голосу.
05:11
These are called prosody, and
I've been documenting for years
I've been documenting for years
117
299349
3368
Ці характеристики називаються прозодичними, і я роками документально підтверджувала,
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
302717
2277
що прозодичні здатності цих індивідів
05:16
are preserved.
119
304994
1575
були збережені.
05:18
So when I realized that those same cues
120
306569
4087
Коли я усвідомила, що ці самі засоби
05:22
are also important for speaker identity,
121
310656
2769
є також важливими для ідентичності мовця,
05:25
I had this idea.
122
313425
2015
у мене з'явилася ідея.
05:27
Why don't we take the source
123
315440
2516
Чому б нам не взяти джерело
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
317956
2213
від людини, чий голос ми б хотіли згенерувати,
05:32
because it's preserved,
125
320169
1463
оскільки він збережений,
05:33
and borrow the filter
126
321632
2135
і позичити фільтр
05:35
from someone about the same age and size,
127
323767
3229
у когось такого ж віку та статури,
05:39
because they can articulate speech,
128
327011
2407
бо вони можуть артикулювати мовлення,
05:41
and then mix them?
129
329418
1791
і змішати їх?
05:43
Because when we mix them,
130
331209
1787
Бо, коли ми змішаємо їх,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
332996
1698
ми можемо отримати голос, настільки ж чистий,
05:46
as our surrogate talker --
132
334694
1754
як у нашого сурогатного мовця -
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
336448
2595
людини, в якої ми позичили фільтр -
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
339043
4649
і подібний до ідентичності нашого цільового мовця.
05:55
It's that simple.
135
343692
1427
Настільки просто.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
345119
2934
Ось така наука стоїть за тим, що ми робимо.
06:00
So once you have that in mind,
137
348053
3533
Як тільки у вас з'являється думка про те,
06:03
how do you go about building this voice?
138
351586
2258
як вам згенерувати цей голос?
06:05
Well, you have to find someone
139
353844
1480
Що ж, вам треба знайти когось,
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
355324
2400
хто забажає бути сурогатом.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
357724
2264
Це не настільки жахлива річ.
06:11
Being a surrogate donor
142
359988
1523
Бути сурогатним донором
06:13
only requires you to say a few hundred
143
361511
2788
вимагає від вас тільки проговорити від декількох сотень
06:16
to a few thousand utterances.
144
364299
2242
до декількох тисяч речень.
06:18
The process goes something like this.
145
366541
2003
Процес виглядає приблизно так.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
368544
2190
(Відео) Голос: Речі відбуваються попарно.
06:22
I love to sleep.
147
370734
1925
Я люблю спати.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
372659
3882
Небо блакитне й безхмарне.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
РП: Вона продовжуватиме в такому ж дусі
06:30
for about three to four hours,
150
378543
1919
приблизно три-чотири години,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
380462
3005
і головне для неї не сказати все,
06:35
that the target is going to want to say,
152
383467
2045
що цільовий мовець може хотіти сказати,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
385512
3395
а головне покрити усі різноманітні комбінації
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
388907
3271
звуків, які трапляються в мові.
06:44
The more speech you have,
155
392178
1638
Що більше проговореного тексту у вас буде,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
393816
2305
то краще звучання голосу ви отримаєте.
06:48
Once you have those recordings,
157
396121
1673
Як тільки в нас є ці записи,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
нам потрібно
06:51
is we have to parse these recordings
159
399207
2718
синтаксично розібрати їх
06:53
into little snippets of speech,
160
401925
2449
на маленькі уривочки мовлення,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
404374
2337
одно- та двозвукові комбінації,
06:58
sometimes even whole words
162
406711
1883
іноді навіть цілі слова,
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
408594
4516
з яких починається певний набір даних або база даних.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
413110
3717
Назвемо цю базу даних банком голосу.
07:08
Now the power of the voice bank
165
416827
2096
Сила банку голосу в тому,
07:10
is that from this voice bank,
166
418923
2014
що завдяки йому
07:12
we can now say any new utterance,
167
420937
2011
ми можемо сказати будь-яке нове речення,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
422948
1424
наприклад, "Я люблю шоколад" -
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
424372
1739
кожному треба бути здатним сказати це -
07:18
fish through that database
170
426111
1831
пошукати в цій базі даних
07:19
and find all the segments necessary
171
427942
1940
і знайти усі необхідні сегменти,
07:21
to say that utterance.
172
429882
1929
щоб сказати це речення.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
431811
1789
(Відео) Голос: Я люблю шоколад.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
433600
1391
РП: Це синтез голосу.
07:26
It's called concatenative synthesis,
and that's what we're using.
and that's what we're using.
175
434991
2573
Його називають конкатенативним синтезом, це те, що ми використовуємо.
07:29
That's not the novel part.
176
437564
1533
Це не новинка.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
439097
2221
Новітнім є те, як ми змушуємо його звучати
07:33
like this young woman.
178
441318
1457
як ця молода жінка.
07:34
This is Samantha.
179
442775
1524
Це Саманта.
07:36
I met her when she was nine,
180
444299
2346
Я познайомилася з нею, коли їй було дев'ять,
07:38
and since then, my team and I
181
446645
1897
і з того часу я зі своєю командою
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
448542
2714
намагалися згенерувати для неї персоналізований голос.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
451256
3099
Спершу нам треба було знайти сурогатного донора,
07:46
and then we had to have Samantha
184
454355
1818
і тоді нам треба було, щоб Саманта
07:48
produce some utterances.
185
456173
1929
спродукувала деякі речення.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
458102
2379
Вона здебільшого може продукувати певні голосні звуки,
07:52
but that's enough for us to extract
187
460481
2479
але нам цього достатньо, щоб витягти
07:54
her source characteristics.
188
462960
2285
характеристики її джерела.
07:57
What happens next is best described
189
465245
3271
Що відбувається далі, найкраще опише аналогія,
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
468516
2767
проведена моєю донькою. Їй шість років.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
471283
5422
Вона називає це - змішувати кольори, щоб малювати голоси.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
476705
2555
Красиво сказано. Це саме так і є.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
479260
2860
Голос Саманти є наче концентрованим зразком
08:14
of red food dye which we can infuse
194
482120
2609
червоного харчового барвника, який ми можемо додати
08:16
into the recordings of her surrogate
195
484729
2540
в записи її сурогата,
08:19
to get a pink voice just like this.
196
487269
4387
щоб отримати рожевий голос, як оцей.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
491656
4491
(Відео) Саманта: Аааааа.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
496147
2808
РП: А зараз Саманта може сказати це.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
498955
3069
(Відео) Саманта: Цей голос є тільки для мене.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
502024
6305
Не можу дочекатися, щоб використати мій новий голос з моїми друзями.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
508329
6417
РП: Дякую. (Оплески)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
514746
2333
Ніколи не забуду милу усмішку,
08:49
that spread across her face
203
517079
1902
яка осяяла її обличчя,
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
518981
3649
коли вона почула цей голос вперше.
08:54
Now there's millions of people
205
522630
1882
Є мільйони людей
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
524512
2833
у світі таких, як Саманта, мільйони,
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
527345
3440
і ми тільки-но почали пробувати ґрунт.
09:02
What we've done so far is we have
208
530785
1642
На теперішній момент ми маємо
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
532427
3859
декілька сурогатних мовців із різних штатів США,
09:08
who have donated their voices,
210
536286
1507
які стали донорами голосів,
09:09
and we have been using those
211
537793
1928
і ми використовували їх
09:11
to build our first few personalized voices.
212
539721
4472
для побудови наших кількох перших персоналізованих голосів.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
544193
1756
Але ще стільки роботи попереду.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
545949
2188
Для Саманти, її сурогат
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
548137
3046
походить звідкись із середнього заходу, незнайомець,
09:23
who gave her the gift of voice.
216
551183
3841
який подарував їй голос.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
555024
2153
Як науковець, я захоплююся тим,
09:29
to take this work out of the laboratory
218
557177
1935
що виношу цю працю з лабораторії
09:31
and finally into the real world
219
559112
1800
і в кінцевому результаті вношу в реальний світ,
09:32
so it can have real-world impact.
220
560912
3165
щоб вона могла справді впливати на світ.
09:36
What I want to share with you next
221
564077
1582
Хочу поділитися з вами тим,
09:37
is how I envision taking this work
222
565659
2175
як я планую перенести цю роботу
09:39
to that next level.
223
567834
2711
на той наступний рівень.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
570545
3887
Я уявляю собі цілий світ сурогатних донорів,
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
574432
3260
з різних прошарків життя, різних статур, різного віку,
09:49
coming together in this voice drive
226
577692
3058
які поєднуються у стремлінні
09:52
to give people voices
227
580750
2270
дати людям голоси,
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
583020
3799
які настільки ж яскраві, як їхні особистості.
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
Для початку
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
589119
3275
ми запустили ось цей вебсайт, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
592394
1624
як засіб для об'єднання тих,
10:06
who want to join us as voice donors,
232
594018
2675
хто хоче приєднатися до нас як донори голосу,
10:08
as expertise donors,
233
596693
1772
як досвідчені донори,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
598465
5339
у будь-який спосіб, щоб зробити цю візію реальністю.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
603804
4153
Кажуть, що донорство крові може рятувати життя.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
607957
4982
Що ж, донорство голосу може змінювати життя.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
612939
3050
Потрібно всього лиш кілька годин говоріння
10:27
from our surrogate talker,
238
615989
1491
від нашого сурогатного мовця,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
617480
4733
і всього лише голосна від нашого цільового мовця,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
622213
3711
щоб створити унікальну вокальну ідентичність.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
625924
2626
Ось така наука стоїть за тим, що ми робимо.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
628550
4455
Хочу закінчити, повертаючись до людського фактору,
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
633005
4102
що дійсно надихає на цю працю.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
637107
3699
Близько п'яти років тому ми згенерували наш найперший голос
10:52
for a little boy named William.
245
640806
2501
для маленького хлопчика на ім'я Вільям.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
643307
2357
Коли його мама вперше почула цей голос,
10:57
she said, "This is what William
247
645664
2345
вона сказала: "Ось так Вільям
11:00
would have sounded like
248
648009
1546
звучав би,
11:01
had he been able to speak."
249
649555
2449
якби міг говорити".
11:04
And then I saw William typing a message
250
652004
2418
І тоді я побачила, як Вільям друкував повідомлення
11:06
on his device.
251
654422
1362
на своєму пристрої.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
655784
3293
Мені стало цікаво, про що він думав?
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
659077
3590
Уявіть, що ви носили чийсь чужий голос
11:14
for nine years
254
662667
2193
протягом дев'яти років
11:16
and finally finding your own voice.
255
664860
4844
і нарешті знайшли ваш власний голос.
11:21
Imagine that.
256
669704
1377
Уявіть це.
11:23
This is what William said:
257
671081
2797
Ось що сказав Вільям:
11:25
"Never heard me before."
258
673878
4463
"Ніколи не чув себе раніше".
11:32
Thank you.
259
680417
1619
Дякую.
11:34
(Applause)
260
682036
4724
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Rupal Patel - Speech scientistPeople 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.
Rupal Patel | Speaker | TED.com