TEDxBeaconStreet
Michael Rubinstein: See invisible motion, hear silent sounds
Michael Rubinstein: Uvidět neviditelné pohyby, slyšet tichý zvuk. Cool? Strašidelné? Nemůžeme se rozhodnout
Filmed:
Readability: 4.1
2,075,056 views
Poznejte "mikroskop pohybu", nástroj zpracování videa, který zvětší malé změny v pohybu a barvě, neviditelné pro lidské oko. Vědec v oblasti videa Michael Rubinstein nám přehraje úžasné klipy, které ukazují, jak tato technologie vysleduje lidský puls a srdeční rytmus jen z krátkého videozáznamu. Sledujte, jak rekonstruuje rozhovor zvětšením pohybů způsobených zvukovými vlnami na balíčku od chipsů. Tyto působivé i děsivé aplikace nové technologie musíte vidět, abyste jim uvěřili.
Michael Rubinstein - Research scientist, Google
Computer scientist Michael Rubinstein and his team have developed a "motion microscope" that can show video footage of barely perceivable movements, like breaths and heartbeats. Full bio
Computer scientist Michael Rubinstein and his team have developed a "motion microscope" that can show video footage of barely perceivable movements, like breaths and heartbeats. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
So over the past few centuries,
microscopes have revolutionized our world.
microscopes have revolutionized our world.
0
1114
7492
Během několika posledních století nám
mikroskopy pomohly změnit pohled na svět.
mikroskopy pomohly změnit pohled na svět.
00:21
They revealed to us a tiny world
of objects, life and structures
of objects, life and structures
1
9036
5216
Odhalily nám miniaturní svět
věcí, života a struktur,
věcí, života a struktur,
00:26
that are too small for us
to see with our naked eyes.
to see with our naked eyes.
2
14252
2906
které jsou příliš malé na to,
abychom je prostým okem viděli.
abychom je prostým okem viděli.
00:29
They are a tremendous contribution
to science and technology.
to science and technology.
3
17158
3019
Jsou ohromným přínosem
pro vědu a techniku.
pro vědu a techniku.
00:32
Today I'd like to introduce you
to a new type of microscope,
to a new type of microscope,
4
20177
3227
Dnes vám představím nový typ mikroskopu,
00:35
a microscope for changes.
5
23404
2578
mikroskop změn.
00:37
It doesn't use optics
like a regular microscope
like a regular microscope
6
25982
2902
Nepoužívá, jako normální mikroskop,
00:40
to make small objects bigger,
7
28884
1997
ke zvětšení malých věcí optiku,
00:42
but instead it uses a video camera
and image processing
and image processing
8
30881
4376
ale videokameru a techniky
zpracování obrazu
zpracování obrazu
00:47
to reveal to us the tiniest motions
and color changes in objects and people,
and color changes in objects and people,
9
35257
5256
k odhalení těch nejmenších změn
v pohybu a barvách věcí i lidí.
v pohybu a barvách věcí i lidí.
00:52
changes that are impossible
for us to see with our naked eyes.
for us to see with our naked eyes.
10
40513
3842
Změn tak malých, že je
lidské oko nepostřehne.
lidské oko nepostřehne.
00:56
And it lets us look at our world
in a completely new way.
in a completely new way.
11
44355
4120
To nám umožňuje se na svět
dívat úplně novým způsobem.
dívat úplně novým způsobem.
01:00
So what do I mean by color changes?
12
48475
1910
Co mám na mysli tou změnou barvy?
01:02
Our skin, for example,
changes its color very slightly
changes its color very slightly
13
50385
2832
Například naše kůže mění
lehounce svou barvu,
lehounce svou barvu,
01:05
when the blood flows under it.
14
53217
1997
když pod ní protéká krev.
01:07
That change is incredibly subtle,
15
55214
2397
Tato změna je neuvěřitelně drobná,
01:09
which is why, when you
look at other people,
look at other people,
16
57611
2063
a proto, když se díváme na ostatní lidi,
01:11
when you look at the person
sitting next to you,
sitting next to you,
17
59674
2251
když se podíváte na člověka,
co sedí vedle vás,
co sedí vedle vás,
01:13
you don't see their skin
or their face changing color.
or their face changing color.
18
61925
3575
tak nezpozorujete v jeho obličeji
ani na kůži žádnou změnu barvy.
ani na kůži žádnou změnu barvy.
01:17
When we look at this video of Steve here,
it appears to us like a static picture,
it appears to us like a static picture,
19
65500
4360
Když si přehrajeme video Steva,
tak nám připadá jako statický obraz;
tak nám připadá jako statický obraz;
01:21
but once we look at this video
through our new, special microscope,
through our new, special microscope,
20
69860
3860
ale když se na toto video podíváme
naším novým speciálním mikroskopem,
naším novým speciálním mikroskopem,
01:25
suddenly we see
a completely different image.
a completely different image.
21
73720
2600
najednou vidíme jinou věc.
01:28
What you see here are small changes
in the color of Steve's skin,
in the color of Steve's skin,
22
76320
3930
To, co vidíme, jsou malé změny
v barvě Steveova obličeje,
v barvě Steveova obličeje,
01:32
magnified 100 times
so that they become visible.
so that they become visible.
23
80250
4436
stokrát zvětšené,
a tedy pro nás viditelné.
a tedy pro nás viditelné.
01:36
We can actually see a human pulse.
24
84686
3267
Můžeme dokonce i vidět jeho puls.
01:39
We can see how fast
Steve's heart is beating,
Steve's heart is beating,
25
87953
3227
Můžeme nejen vidět, jak rychle
Steveovo srdce bije,
Steveovo srdce bije,
01:43
but we can also see the actual way
that the blood flows in his face.
that the blood flows in his face.
26
91180
5355
ale též kudy přesně krev
proudí v jeho obličeji.
proudí v jeho obličeji.
01:48
And we can do that not just
to visualize the pulse,
to visualize the pulse,
27
96544
2631
Náš mikroskop můžeme použít
nejen k vizualizaci tepu,
nejen k vizualizaci tepu,
01:51
but also to actually
recover our heart rates,
recover our heart rates,
28
99175
3471
ale též ke zjištění srdečního rytmu
01:54
and measure our heart rates.
29
102646
1793
a jeho změření.
01:56
And we can do it with regular cameras
and without touching the patients.
and without touching the patients.
30
104439
4453
A zvládáme to s pomocí normálních kamer,
bez dotyku s pacientem.
bez dotyku s pacientem.
02:00
So here you see the pulse and heart rate
we extracted from a neonatal baby
we extracted from a neonatal baby
31
108892
5617
Tady vidíte tep a srdeční rytmus,
který jsme změřili u kojence
který jsme změřili u kojence
02:06
from a video we took
with a regular DSLR camera,
with a regular DSLR camera,
32
114509
2881
z videa pořízeného normální DSLR kamerou.
02:09
and the heart rate measurement we get
33
117390
1816
Takto získané měření
02:11
is as accurate as the one you'd get
with a standard monitor in a hospital.
with a standard monitor in a hospital.
34
119206
4811
je stejně přesné jako měření získané
ze srdečního monitoru v nemocnici.
ze srdečního monitoru v nemocnici.
Dokonce to ani nemusí být video,
které jsme sami nahráli.
které jsme sami nahráli.
02:16
And it doesn't even have to be
a video we recorded.
a video we recorded.
35
124017
2642
02:18
We can do it essentially
with other videos as well.
with other videos as well.
36
126659
2995
Zvládneme to i s cizími videi.
02:21
So I just took a short clip
from "Batman Begins" here
from "Batman Begins" here
37
129654
3901
Tady jsem jen vzal krátký záběr
z filmu "Batman začíná",
z filmu "Batman začíná",
02:25
just to show Christian Bale's pulse.
38
133555
1904
abych ukázal puls Christiana Balea.
02:27
(Laughter)
39
135459
1822
(Smích)
02:29
And you know, presumably
he's wearing makeup,
he's wearing makeup,
40
137281
2123
Víte, patrně má na sobě makeup,
02:31
the lighting here is kind of challenging,
41
139404
1953
takže světlo je zde trochu problematické,
02:33
but still, just from the video,
we're able to extract his pulse
we're able to extract his pulse
42
141357
2951
ale stejně, jen z tohoto videa,
jsme vyextrahovali jeho puls
jsme vyextrahovali jeho puls
02:36
and show it quite well.
43
144308
2018
a názorně ho ukázali.
02:38
So how do we do all that?
44
146326
1920
Takže jak to vše dokážeme?
02:40
We basically analyze the changes
in the light that are recorded
in the light that are recorded
45
148246
4598
V podstatě analyzujeme
změny světla v záznamu,
změny světla v záznamu,
02:44
at every pixel in the video over time,
46
152844
2271
pro každý pixel v průběhu času,
02:47
and then we crank up those changes.
47
155115
1798
a pak tyto změny zvětšíme.
02:48
We make them bigger
so that we can see them.
so that we can see them.
48
156913
2162
Zvětšíme je, abychom je lépe viděli.
02:51
The tricky part is that those signals,
49
159075
1902
Záludná část je, že ty signály,
02:52
those changes that we're after,
are extremely subtle,
are extremely subtle,
50
160977
2933
ty změny, co se snažíme změřit,
jsou extrémně malé,
jsou extrémně malé,
02:55
so we have to be very careful
when you try to separate them
when you try to separate them
51
163910
2779
takže je musíme opatrně oddělit
02:58
from noise that always exists in videos.
52
166689
3831
od šumu, který je vždy
ve videích přítomen.
ve videích přítomen.
03:02
So we use some clever
image processing techniques
image processing techniques
53
170520
2995
Proto používáme chytré
techniky zpracování obrazu,
techniky zpracování obrazu,
03:05
to get a very accurate measurement
of the color at each pixel in the video,
of the color at each pixel in the video,
54
173515
3994
abychom získali velmi přesně
barvu každého pixelu ve videu.
barvu každého pixelu ve videu.
03:09
and then the way the color
changes over time,
changes over time,
55
177509
2670
Z toho zjistíme, jak se ta barva
v průběhu času mění,
v průběhu času mění,
03:12
and then we amplify those changes.
56
180179
2693
a nakonec tyto změny zvětšíme.
03:14
We make them bigger to create those types
of enhanced videos, or magnified videos,
of enhanced videos, or magnified videos,
57
182872
3980
Zvětšíme je, abychom vytvořili
takto vylepšená videa,
takto vylepšená videa,
03:18
that actually show us those changes.
58
186852
2172
která názorně ukazují změny.
03:21
But it turns out we can do that
not just to show tiny changes in color,
not just to show tiny changes in color,
59
189024
4238
Ale ukázalo se, že můžeme udělat
to samé nejen k zobrazení změn barev,
to samé nejen k zobrazení změn barev,
03:25
but also tiny motions,
60
193262
2241
ale též miniaturních pohybů.
03:27
and that's because the light
that gets recorded in our cameras
that gets recorded in our cameras
61
195503
3576
A to díky tomu, že světlo,
které kamera zaznamená,
které kamera zaznamená,
03:31
will change not only if the color
of the object changes,
of the object changes,
62
199079
2810
se změní nejen tehdy,
když objekt změní barvu,
když objekt změní barvu,
03:33
but also if the object moves.
63
201889
2368
ale i když se pohne.
03:36
So this is my daughter
when she was about two months old.
when she was about two months old.
64
204257
3636
Tady je má dcera,
když jí byly asi dva měsíce.
když jí byly asi dva měsíce.
03:39
It's a video I recorded
about three years ago.
about three years ago.
65
207893
2999
Toto video jsem pořídil
asi tak tři roky zpátky.
asi tak tři roky zpátky.
03:42
And as new parents, we all want
to make sure our babies are healthy,
to make sure our babies are healthy,
66
210892
3208
Jako čerství rodiče si chceme být jistí,
že jsou naše děti zdravé,
že jsou naše děti zdravé,
03:46
that they're breathing,
that they're alive, of course.
that they're alive, of course.
67
214100
2542
že dýchají a že jsou naživu.
03:48
So I too got one of those baby monitors
68
216642
2142
Pořídil jsem si baby monitor,
03:50
so that I could see my daughter
when she was asleep.
when she was asleep.
69
218784
2469
abych mohl vidět dceru, když spí.
03:53
And this is pretty much what you'll see
with a standard baby monitor.
with a standard baby monitor.
70
221253
3527
Toto je v podstatě to samé,
co uvidíte se standardním monitorem.
co uvidíte se standardním monitorem.
03:56
You can see the baby's sleeping, but
there's not too much information there.
there's not too much information there.
71
224780
3682
Vidíte, že díte spí,
ale víc informací se nedozvíte.
ale víc informací se nedozvíte.
04:00
There's not too much we can see.
72
228474
1604
Moc toho nelze vidět.
04:02
Wouldn't it be better,
or more informative, or more useful,
or more informative, or more useful,
73
230078
2824
Nebylo by lepší,
víc informativní či užitečné,
víc informativní či užitečné,
04:04
if instead we could look
at the view like this.
at the view like this.
74
232902
2990
kdybychom se na to mohli podívat takto?
04:07
So here I took the motions
and I magnified them 30 times,
and I magnified them 30 times,
75
235892
6356
Tady jsem zvětšil
všechny pohyby třicetkrát,
všechny pohyby třicetkrát,
04:14
and then I could clearly see that my
daughter was indeed alive and breathing.
daughter was indeed alive and breathing.
76
242248
3826
a teď můžete jasně vidět, že má dcera
je skutečně živá a že dýchá.
je skutečně živá a že dýchá.
04:18
(Laughter)
77
246074
2253
(Smích)
04:20
Here is a side-by-side comparison.
78
248327
1922
Tady je porovnání vedle sebe.
04:22
So again, in the source video,
in the original video,
in the original video,
79
250249
2483
A znovu, v původním videu,
04:24
there's not too much we can see,
80
252732
1636
toho není příliš vidět.
04:26
but once we magnify the motions,
the breathing becomes much more visible.
the breathing becomes much more visible.
81
254368
3707
Ale jakmile zvětšíme změny,
dýchání je mnohem viditelnější.
dýchání je mnohem viditelnější.
04:30
And it turns out, there's
a lot of phenomena
a lot of phenomena
82
258075
2070
A jak se ukazuje,
existuje spousta věcí,
existuje spousta věcí,
04:32
we can reveal and magnify
with our new motion microscope.
with our new motion microscope.
83
260145
3623
které můžeme ukázat a zvětšit
naším novým pohybovým mikroskopem.
naším novým pohybovým mikroskopem.
04:35
We can see how our veins and arteries
are pulsing in our bodies.
are pulsing in our bodies.
84
263768
4564
Můžeme vidět, jak naše
žíly a cévy pulzují.
žíly a cévy pulzují.
04:40
We can see that our eyes
are constantly moving
are constantly moving
85
268332
2628
Můžeme vidět, že se
naše oči stále pohybují
naše oči stále pohybují
04:42
in this wobbly motion.
86
270960
1887
v tomto viklavém pohybu.
04:44
And that's actually my eye,
87
272847
1509
Toto je mé oko.
04:46
and again this video was taken
right after my daughter was born,
right after my daughter was born,
88
274356
3065
Video bylo též pořízeno krátce poté,
co se má dcera narodila,
co se má dcera narodila,
04:49
so you can see I wasn't getting
too much sleep. (Laughter)
too much sleep. (Laughter)
89
277421
4202
takže můžete vidět, že jsem
toho moc nenaspal. (Smích)
toho moc nenaspal. (Smích)
04:53
Even when a person is sitting still,
90
281623
2716
I o člověku, který v klidu sedí,
04:56
there's a lot of information
we can extract
we can extract
91
284339
2044
je hodně informací,
které můžeme získat:
které můžeme získat:
04:58
about their breathing patterns,
small facial expressions.
small facial expressions.
92
286383
3529
jeho vzor dýchání
či malé výrazy tváře.
či malé výrazy tváře.
05:01
Maybe we could use those motions
93
289912
1625
Možná můžeme využít tyto pohyby,
05:03
to tell us something about
our thoughts or our emotions.
our thoughts or our emotions.
94
291537
3154
aby nám prozradili něco
o našich myšlenkách či emocích.
o našich myšlenkách či emocích.
05:06
We can also magnify small
mechanical movements,
mechanical movements,
95
294691
3255
Můžeme též zvětšit malé mechanické pohyby,
05:09
like vibrations in engines,
96
297946
1555
jako vibrace motorů,
05:11
that can help engineers detect
and diagnose machinery problems,
and diagnose machinery problems,
97
299501
3692
což může pomoci inženýrům detekovat a
diagnostikovat problémy se stroji,
diagnostikovat problémy se stroji,
05:15
or see how our buildings and structures
sway in the wind and react to forces.
sway in the wind and react to forces.
98
303193
4738
nebo vidět budovy a stavby,
jak se kývají ve větru.
jak se kývají ve větru.
05:19
Those are all things that our society
knows how to measure in various ways,
knows how to measure in various ways,
99
307931
4581
To jsou všechno věci, které dnes
umíme měřit různými způsoby,
umíme měřit různými způsoby,
05:24
but measuring those motions is one thing,
100
312512
2453
ale měření pohybů je jedna věc,
05:26
and actually seeing those
motions as they happen
motions as they happen
101
314965
2276
zatímco schopnost vidět,
jak se právě dějí,
jak se právě dějí,
05:29
is a whole different thing.
102
317241
2554
je věc úplně jiná.
05:31
And ever since we discovered
this new technology,
this new technology,
103
319795
3041
Jakmile jsme vytvořili
tuto novou technologii,
tuto novou technologii,
05:34
we made our code available online so that
others could use and experiment with it.
others could use and experiment with it.
104
322836
3953
zpřístupnili jsme ji online, aby i ostatní
ji mohli vyzkoušet a experimentovat s ní.
ji mohli vyzkoušet a experimentovat s ní.
05:38
It's very simple to use.
105
326789
1875
Je velmi jednoduché ji použít.
05:40
It can work on your own videos.
106
328664
2044
Umí pracovat s vašimi vlastními videi.
05:42
Our collaborators at Quanta Research
even created this nice website
even created this nice website
107
330708
3193
Naši kolegové z Quanta Research
dokonce vytvořili tuto stránku,
dokonce vytvořili tuto stránku,
05:45
where you can upload your videos
and process them online,
and process them online,
108
333901
2678
kde můžete nahrát svá videa
a zpracovat je online,
a zpracovat je online,
05:48
so even if you don't have any experience
in computer science or programming,
in computer science or programming,
109
336579
3816
takže i pokud nemáte žádné zkušenosti
s informatikou či programováním,
s informatikou či programováním,
05:52
you can still very easily experiment
with this new microscope.
with this new microscope.
110
340395
2936
můžete snadno experimentovat
s naším novým mikroskopem.
s naším novým mikroskopem.
05:55
And I'd like to show you
just a couple of examples
just a couple of examples
111
343331
2404
Chtěl bych vám ukázat pár příkladů toho,
05:57
of what others have done with it.
112
345735
2735
jak ostatní experimentovali.
06:00
So this video was made by
a YouTube user called Tamez85.
a YouTube user called Tamez85.
113
348470
5317
Toto video bylo vytvořeno
uživatelem YouTube s přezdívkou Tamez85.
uživatelem YouTube s přezdívkou Tamez85.
06:05
I don't know who that user is,
114
353787
1463
Nevím, kdo ten uživatel je,
06:07
but he, or she, used our code
115
355250
2345
ale on nebo ona použil náš program
06:09
to magnify small belly
movements during pregnancy.
movements during pregnancy.
116
357595
3715
ke zvětšení malých pohybů břicha
během těhotenství.
během těhotenství.
06:13
It's kind of creepy.
117
361310
1602
Je to trochu strašidelné.
06:14
(Laughter)
118
362912
1613
(Smích)
06:16
People have used it to magnify
pulsing veins in their hands.
pulsing veins in their hands.
119
364525
4961
Lidé náš program použili
ke zvětšení pulzujících žil v rukách.
ke zvětšení pulzujících žil v rukách.
06:21
And you know it's not real science
unless you use guinea pigs,
unless you use guinea pigs,
120
369486
3782
A jak víte, nic není skutečná věda,
dokud nepoužijete morčata.
dokud nepoužijete morčata.
06:25
and apparently this guinea pig
is called Tiffany,
is called Tiffany,
121
373268
3390
Toto morče se patrně jmenuje Tiffany.
06:28
and this YouTube user claims
it is the first rodent on Earth
it is the first rodent on Earth
122
376658
2949
Tento uživatel YouTube tvrdí,
že je to první hlodavec na Zemi,
že je to první hlodavec na Zemi,
06:31
that was motion-magnified.
123
379607
2688
jehož pohyb byl takto zvětšen.
06:34
You can also do some art with it.
124
382295
2188
Lze vytvořit i nové umění.
06:36
So this video was sent to me
by a design student at Yale.
by a design student at Yale.
125
384483
3018
Toto video mi zaslala studentka
designu z univerzity Yale.
designu z univerzity Yale.
06:39
She wanted to see
if there's any difference
if there's any difference
126
387501
2137
Chtěla vidět, jestli jsou rozdíly v tom,
06:41
in the way her classmates move.
127
389638
1522
jak se její spolužáci pohybují.
06:43
She made them all stand still,
and then magnified their motions.
and then magnified their motions.
128
391160
4209
Nechala je všechny v klidu stát,
a pak zvětšila jejich pohyby.
a pak zvětšila jejich pohyby.
06:47
It's like seeing
still pictures come to life.
still pictures come to life.
129
395369
3378
Je to jako vidět fotografii ožít.
06:50
And the nice thing with
all those examples
all those examples
130
398747
2433
A skvělá věc na všech
těchto příkladech je,
těchto příkladech je,
06:53
is that we had nothing to do with them.
131
401180
2296
že my s nimi nemáme nic společného.
06:55
We just provided this new tool,
a new way to look at the world,
a new way to look at the world,
132
403476
3854
My jsme jen zpřístupnili nový nástroj,
nový způsob, jak se dívat na svět,
nový způsob, jak se dívat na svět,
06:59
and then people find other interesting,
new and creative ways of using it.
new and creative ways of using it.
133
407330
5132
a potom lidé přišli s novými, zajímavými
a kreativními způsoby, jak jej využít.
a kreativními způsoby, jak jej využít.
07:04
But we didn't stop there.
134
412462
1764
Ale my jsme u toho nezůstali.
07:06
This tool not only allows us
to look at the world in a new way,
to look at the world in a new way,
135
414226
3251
Tento nástroj nám nejen
dává nový pohled na svět,
dává nový pohled na svět,
07:09
it also redefines what we can do
136
417477
2368
ale také redefinuje to, co umíme dělat,
07:11
and pushes the limits of what
we can do with our cameras.
we can do with our cameras.
137
419845
3181
a posouvá limity toho,
co zvládneme s kamerou.
co zvládneme s kamerou.
07:15
So as scientists, we started wondering,
138
423026
2229
Takže jsme jako vědci začali bádat:
07:17
what other types of physical phenomena
produce tiny motions
produce tiny motions
139
425255
3785
jaké další fyzikální jevy
produkují miniaturní pohyby,
produkují miniaturní pohyby,
07:21
that we could now use
our cameras to measure?
our cameras to measure?
140
429040
2903
které by naše kamery mohly zachytit?
07:23
And one such phenomenon
that we focused on recently is sound.
that we focused on recently is sound.
141
431943
4001
A jeden z těchto jevů, kterému se
v poslední době věnujeme, je zvuk.
v poslední době věnujeme, je zvuk.
07:27
Sound, as we all know,
is basically changes
is basically changes
142
435944
2105
Zvuk jsou ve své podstatě změny v tlaku,
07:30
in air pressure that
travel through the air.
travel through the air.
143
438049
2183
které se pohybují vzduchem.
07:32
Those pressure waves hit objects
and they create small vibrations in them,
and they create small vibrations in them,
144
440232
3621
Tyto tlakové vlny narážejí do předmětů
a vytváří v nich malé vibrace,
a vytváří v nich malé vibrace,
07:35
which is how we hear
and how we record sound.
and how we record sound.
145
443853
2532
díky kterým slyšíme a zaznamenáváme zvuk.
07:38
But it turns out that sound
also produces visual motions.
also produces visual motions.
146
446385
3668
Ale ukazuje se, že zvuk
produkuje i vizuální pohyby.
produkuje i vizuální pohyby.
07:42
Those are motions
that are not visible to us
that are not visible to us
147
450053
2833
Tyto pohyby nejsou viditelné pro nás,
07:44
but are visible to a camera
with the right processing.
with the right processing.
148
452886
3001
ale jsou viditelné pro kameru
se správným zpracováním.
se správným zpracováním.
07:47
So here are two examples.
149
455887
1573
Takže tady máme dva příklady.
07:49
This is me demonstrating
my great singing skills.
my great singing skills.
150
457460
2614
Tady prezentuji své
skvělé pěvecké schopnosti.
skvělé pěvecké schopnosti.
07:53
(Singing)
151
461064
1634
(Zpěv)
07:54
(Laughter)
152
462698
1436
(Smích)
07:56
And I took a high-speed video
of my throat while I was humming.
of my throat while I was humming.
153
464134
2986
Vytvořil jsem vysokorychlostní
video svého krku.
video svého krku.
07:59
Again, if you stare at that video,
154
467120
1764
Pokud se na něj podíváme,
08:00
there's not too much
you'll be able to see,
you'll be able to see,
155
468884
2076
moc toho neuvidíme,
08:02
but once we magnify the motions 100 times,
we can see all the motions and ripples
we can see all the motions and ripples
156
470960
4332
ale pokud zvětšíme pohyby stokrát,
můžeme je vidět na krku spolu s vlnami,
můžeme je vidět na krku spolu s vlnami,
08:07
in the neck that are involved
in producing the sound.
in producing the sound.
157
475292
3274
které souvisí s tvorbou zvuku.
08:10
That signal is there in that video.
158
478566
2740
Ten signál je tam, ve videu.
08:13
We also know that singers
can break a wine glass
can break a wine glass
159
481306
2670
Též víme, že zpěváci
zvládnou rozbít sklenici,
zvládnou rozbít sklenici,
08:15
if they hit the correct note.
160
483976
1463
pokud trefí správný tón.
08:17
So here, we're going to play a note
161
485439
1765
Takže tady pouštíme tón,
08:19
that's in the resonance
frequency of that glass
frequency of that glass
162
487204
2526
který má rezonanční frekvenci sklenice,
08:21
through a loudspeaker that's next to it.
163
489730
2048
do reproduktoru vedle ní.
08:23
Once we play that note
and magnify the motions 250 times,
and magnify the motions 250 times,
164
491778
4419
Po zapnutí a zvětšení pohybů 250 krát
08:28
we can very clearly see
how the glass vibrates
how the glass vibrates
165
496197
2338
můžeme jasně vidět, jak sklo vibruje
08:30
and resonates in response to the sound.
166
498535
3570
a rezonuje kvůli zvuku.
08:34
It's not something you're used
to seeing every day.
to seeing every day.
167
502105
2420
To není něco, co vidíte každý den.
08:36
But this made us think.
It gave us this crazy idea.
It gave us this crazy idea.
168
504525
3529
Ale to nás donutilo se zamyslet.
A přivedlo nás to k šílenému nápadu.
A přivedlo nás to k šílenému nápadu.
08:40
Can we actually invert this process
and recover sound from video
and recover sound from video
169
508054
5608
Můžeme otočit tento proces
a získat zvuk z videa tím,
a získat zvuk z videa tím,
08:45
by analyzing the tiny vibrations
that sound waves create in objects,
that sound waves create in objects,
170
513662
4035
že zanalyzujeme miniaturní vibrace,
vytvořené zvukovými vlnami v objektech,
vytvořené zvukovými vlnami v objektech,
08:49
and essentially convert those
back into the sounds that produced them.
back into the sounds that produced them.
171
517697
4777
a převést je zpět na zvuk?
08:54
In this way, we can turn
everyday objects into microphones.
everyday objects into microphones.
172
522474
4457
Tímto způsobem můžeme proměnit
obyčejné věci v mikrofony.
obyčejné věci v mikrofony.
08:58
So that's exactly what we did.
173
526931
2232
A přesně to jsme udělali.
09:01
So here's an empty bag of chips
that was lying on a table,
that was lying on a table,
174
529163
2816
Tady máme prázdný obal
od čipsů ležící na stole
od čipsů ležící na stole
09:03
and we're going to turn that
bag of chips into a microphone
bag of chips into a microphone
175
531979
2825
a my ho proměníme v mikrofon tím,
09:06
by filming it with a video camera
176
534804
1591
že ho nahrajeme videokamerou
09:08
and analyzing the tiny motions
that sound waves create in it.
that sound waves create in it.
177
536395
3228
a zanalyzujeme miniaturní pohyby
vytvořené zvukem.
vytvořené zvukem.
09:11
So here's the sound
that we played in the room.
that we played in the room.
178
539623
2796
Tento zvuk jsme přehráli v místnosti.
09:14
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
179
542419
4434
(Hudba: "Mary Had a Little Lamb")
09:22
And this is a high-speed video
we recorded of that bag of chips.
we recorded of that bag of chips.
180
550007
3025
Nahráli jsme vysokorychlostní video
obalu od chipsů.
obalu od chipsů.
09:25
Again it's playing.
181
553032
1274
Hudba zase hraje.
09:26
There's no chance you'll be able
to see anything going on in that video
to see anything going on in that video
182
554306
3342
Na tom videu nemáte šanci nic zpozorovat,
09:29
just by looking at it,
183
557648
1058
09:30
but here's the sound we were able
to recover just by analyzing
to recover just by analyzing
184
558706
2984
ale tady je zvuk, který jsme
zrekonstruovali z toho videa
zrekonstruovali z toho videa
09:33
the tiny motions in that video.
185
561690
2183
analýzou miniaturních pohybů.
09:35
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
186
563873
2809
(Hudba: "Mary Had a Little Lamb")
09:52
I call it -- Thank you.
187
580985
1486
Říkáme tomu - díky.
09:54
(Applause)
188
582471
5225
(Potlesk)
10:01
I call it the visual microphone.
189
589878
2345
Říkáme tomu vizuální mikrofon.
10:04
We actually extract audio signals
from video signals.
from video signals.
190
592223
3390
Opravdu extrahujeme zvukový signál
ze signálu videa.
ze signálu videa.
10:07
And just to give you a sense
of the scale of the motions here,
of the scale of the motions here,
191
595613
3181
Abyste měli představu o velikosti pohybů,
které se zde odehrávají:
které se zde odehrávají:
10:10
a pretty loud sound will cause that bag
of chips to move less than a micrometer.
of chips to move less than a micrometer.
192
598799
5336
velmi hlasitý zvuk způsobí,
že se ten obal pohne o méně než mikrometr.
že se ten obal pohne o méně než mikrometr.
10:16
That's one thousandth of a millimeter.
193
604135
2739
To je tisícina milimetru.
10:18
That's how tiny the motions are
that we are now able to pull out
that we are now able to pull out
194
606874
3561
Tak miniaturní pohyby
teď zvládneme rozeznat
teď zvládneme rozeznat
10:22
just by observing how light
bounces off objects
bounces off objects
195
610435
3243
pouhým pozorováním
odrazů světla od objektů
odrazů světla od objektů
10:25
and gets recorded by our cameras.
196
613678
2136
našimi kamerami.
10:27
We can recover sounds
from other objects, like plants.
from other objects, like plants.
197
615814
3250
Můžeme získat zvuk
i z jiných předmětů, třeba květin.
i z jiných předmětů, třeba květin.
10:31
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
198
619064
6316
(Hudba: "Mary Had a Little Lamb")
10:39
And we can recover speech as well.
199
627214
1997
Zvládneme též extrahovat řeč.
10:41
So here's a person speaking in a room.
200
629211
2577
Tady v místnosti hovoří člověk.
10:43
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
201
631788
4203
Hlas: Mary měla jehňátko
s vlnou bílou jako sníh,
s vlnou bílou jako sníh,
10:47
and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go.
that lamb was sure to go.
202
635991
4230
a všude kam Mary šla,
jehňátko šlo s ní.
jehňátko šlo s ní.
10:52
Michael Rubinstein: And here's
that speech again recovered
that speech again recovered
203
640221
2759
Michael Rubinstein: Tady je ta řeč získaná
10:54
just from this video
of that same bag of chips.
of that same bag of chips.
204
642980
3274
z videa z obalu od chipsů.
10:58
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
205
646254
4831
Hlas: Mary měla jehňátko
s vlnou bílou jako sníh,
s vlnou bílou jako sníh,
11:03
and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go.
that lamb was sure to go.
206
651085
4859
a všude kam Mary šla,
jehňátko šlo s ní.
jehňátko šlo s ní.
11:07
MR: We used "Mary Had a Little Lamb"
207
655944
2346
MR: Použili jsme "Mary Had a Little Lamb",
11:10
because those are said to be
the first words
the first words
208
658290
2123
protože to měla být první slova,
11:12
that Thomas Edison spoke
into his phonograph in 1877.
into his phonograph in 1877.
209
660413
4161
která pronesl Thomas Edison
do svého fonografu v roce 1877.
do svého fonografu v roce 1877.
11:16
It was one of the first sound
recording devices in history.
recording devices in history.
210
664574
3228
Byl to první zaznamenaný zvuk v historii.
11:19
It basically directed the sounds
onto a diaphragm
onto a diaphragm
211
667802
3327
V podstatě navedl zvuk na membránu,
11:23
that vibrated a needle that essentially
engraved the sound on tinfoil
engraved the sound on tinfoil
212
671129
4079
která rozvibrovala jehlu
a ta vyryla zvuk na alobal,
a ta vyryla zvuk na alobal,
11:27
that was wrapped around the cylinder.
213
675208
2275
který byl obalen kolem válečku.
11:29
Here's a demonstration of recording and
replaying sound with Edison's phonograph.
replaying sound with Edison's phonograph.
214
677483
5943
Zde je ukážka záznamu a
přehrání zvuku Edisonovým fonografem.
přehrání zvuku Edisonovým fonografem.
11:35
(Video) Voice: Testing,
testing, one two three.
testing, one two three.
215
683426
3020
(Video) Hlas: Test, test, jedna dvě tři.
11:38
Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
216
686446
3413
Mary měla jehňátko
s vlnou bílou jako sníh,
s vlnou bílou jako sníh,
11:41
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
217
689859
3669
a všude kam Mary šla,
jehňátko šlo s ní.
jehňátko šlo s ní.
11:45
Testing, testing, one two three.
218
693528
2740
Test, test, jedna dvě tři.
11:48
Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
219
696268
4156
Mary měla jehňátko
s vlnou bílou jako sníh,
s vlnou bílou jako sníh,
11:52
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
220
700424
5224
a všude kam Mary šla,
jehňátko šlo s ní.
jehňátko šlo s ní.
11:57
MR: And now, 137 years later,
221
705648
4017
MR: A nyní, o 137 let později,
12:01
we're able to get sound
in pretty much similar quality
in pretty much similar quality
222
709665
4087
můžeme získat zvuk v podobné kvalitě
12:05
but by just watching objects
vibrate to sound with cameras,
vibrate to sound with cameras,
223
713752
4079
pouhým pozorováním objektů kamerou,
jak kvůli zvuku vibrují,
jak kvůli zvuku vibrují,
12:09
and we can even do that when the camera
224
717831
1934
a dokonce to zvládneme s kamerou
12:11
is 15 feet away from the object,
behind soundproof glass.
behind soundproof glass.
225
719765
4234
vzdálenou 4.5 metru, za zvukotěsným sklem.
12:15
So this is the sound that we were
able to recover in that case.
able to recover in that case.
226
723999
3220
V tomto případě jsme zvládli
zrekonstruovat tento zvuk.
zrekonstruovat tento zvuk.
12:19
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
227
727219
5294
Hlas: Mary měla jehňátko
s vlnou bílou jako sníh,
s vlnou bílou jako sníh,
12:24
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
228
732513
4759
a všude kam Mary šla,
jehňátko šlo s ní.
jehňátko šlo s ní.
12:29
MR: And of course, surveillance is
the first application that comes to mind.
the first application that comes to mind.
229
737404
3630
MR: První využití, které napadne
každého, je odposlech.
každého, je odposlech.
12:33
(Laughter)
230
741034
2995
(Smích)
12:36
But it might actually be useful
for other things as well.
for other things as well.
231
744029
4056
Ale může to být dobré i pro jiné věci.
12:40
Maybe in the future, we'll be able
to use it, for example,
to use it, for example,
232
748085
2840
Možná díky tomu například
zvládneme v budoucnu
zvládneme v budoucnu
12:42
to recover sound across space,
233
750925
2252
zrekonstruovat zvuk napříč vesmírem,
12:45
because sound can't travel
in space, but light can.
in space, but light can.
234
753177
3576
neboť zvuk se ve vesmíru nešíří,
ale světlo ano.
ale světlo ano.
12:48
We've only just begun exploring
235
756753
2404
Jen začínáme objevovat
12:51
other possible uses
for this new technology.
for this new technology.
236
759157
3019
další využití této nové technologie.
12:54
It lets us see physical processes
that we know are there
that we know are there
237
762176
2832
Díky ní lze vidět fyzické procesy,
o kterých víme, že existují,
o kterých víme, že existují,
12:57
but that we've never been able
to see with our own eyes until now.
to see with our own eyes until now.
238
765008
3556
ale které jsme zatím nebyli schopni
pozorovat vlastníma očima.
pozorovat vlastníma očima.
13:00
This is our team.
239
768564
1204
Toto je náš tým.
13:01
Everything I showed you today
is a result of a collaboration
is a result of a collaboration
240
769768
2879
Vše, co jsem vám dnes ukázal,
je výsledkem spolupráce
je výsledkem spolupráce
13:04
with this great group
of people you see here,
of people you see here,
241
772647
2191
s touto skvělou skupinou lidí
13:06
and I encourage you and welcome you
to check out our website,
to check out our website,
242
774838
3167
a já vám doporučuji navštívit
naši internetovou stránku,
naši internetovou stránku,
13:10
try it out yourself,
243
778005
1446
vyzkoušejte si to sami,
13:11
and join us in exploring
this world of tiny motions.
this world of tiny motions.
244
779451
2972
a pojďte s námi objevovat
svět miniaturních pohybů.
svět miniaturních pohybů.
13:14
Thank you.
245
782423
1625
Díky.
13:16
(Applause)
246
784048
1254
(Potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
Michael Rubinstein - Research scientist, GoogleComputer scientist Michael Rubinstein and his team have developed a "motion microscope" that can show video footage of barely perceivable movements, like breaths and heartbeats.
Why you should listen
Michael Rubinstein zooms in on what we can't see and mangnifies it by thirty or a hundred times. His "motion microscope," developed at MIT with Microsoft and Quanta Research, picks up on subtle motion and color changes in videos and blows them up for the naked eye to see. The result: fun, cool, creepy videos.
Rubinstein is a research scientist at a new Cambridge-based Google lab for computer vision research. He has a PhD in computer science and electrical engineering from MIT.
Michael Rubinstein | Speaker | TED.com