TEDWomen 2013
Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints
רופל פאטל: קולות סינטתיים כטביעות אצבע ייחודיות
Filmed:
Readability: 3.9
944,754 views
רבים מבעלי הפרעת דיבור חמורה משתמשים במכשירים ממוחשבים על מנת לתקשר. אבל הם נאלצים לבחור ממבחר קולות מצומצם. זו הסיבה שלסטיבן הוקינג יש מבטא אמריקאי וזו הסיבה שאנשים רבים משתמשים באותו הקול - לעיתים בחוסר התאמה להם. מדענית הדיבור רופל פאטל רצתה לעשות משהו בנוגע לזה, ובהרצאה נהדרת זו היא חולקת פרטים על העבודה שלה להנדס קולות ייחודיים לחסרי הקול.
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
ברצוני לדבר היום
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
2209
2927
על היבט יסודי ועוצמתי
00:17
of who we are: our voice.
2
5136
3598
של מי אנחנו:
הקול שלנו.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
8734
2746
לכל אחד מאיתנו יש חתימת קול ייחודית
00:23
that reflects our age, our size,
4
11480
2289
המשקפת את גילנו, הגודל שלנו,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
13769
3237
אפילו את סגנון חיינו והאישיות שלנו.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
17006
2142
במילותיו של המשורר לונגפלו,
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
19148
3870
"הקול האנושי הוא איבר של הנשמה."
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
23018
2747
כמדענית דיבור, אני מוקסמת
00:37
by how the voice is produced,
9
25765
1829
מאיך שמופק הקול,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
27594
3658
ויש לי רעיון כיצד ניתן להנדס אותו.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
31252
2210
זה מה שהייתי רוצה לשתף איתכם.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
33462
1814
אני אתחיל בלנגן לכם דגימה
00:47
of a voice that you may recognize.
13
35276
1871
של קול שייתכן ותזהו.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
37147
1304
(הקלטה): "הייתי חושב
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
38451
2749
שזה היה די ברור למה התכוונתי."
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
41200
1280
זה היה קולו
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
42480
2086
של פרופסור סטיבן הוקינג.
00:56
What you may not know is that same voice
18
44566
3849
מה שייתכן שאינכם יודעים זה שאותו הקול
01:00
may also be used by this little girl
19
48415
2478
עשוי להיות בשימוש של הילדה הקטנה הזו
01:02
who is unable to speak
20
50893
1697
שאינה מסוגלת לדבר
01:04
because of a neurological condition.
21
52590
2597
בגלל מצב נוירולוגי.
01:07
In fact, all of these individuals
22
55187
2068
למעשה, כל האנשים הללו
01:09
may be using the same voice,
23
57255
2012
עשויים להשתמש באותו הקול,
01:11
and that's because there's
only a few options available.
only a few options available.
24
59267
3557
וזאת מכיוון שיש רק מספר אפשרויות מצומצם.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
62824
4317
בארה"ב לבדה יש 2.5 מליון אמריקאים
01:19
who are unable to speak,
26
67141
1610
שאינם מסוגלים לדבר,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
68751
2622
ורבים מהם משתמשים במכשירים ממוחשבים
01:23
to communicate.
28
71373
1522
על מנת לתקשר.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
72895
3479
כלומר, מדובר על מליוני אנשים בעולם
01:28
who are using generic voices,
30
76374
1652
המשתמשים בקולות גנריים,
01:30
including Professor Hawking,
31
78026
1446
כולל פרופסור הוקינג,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
79472
4833
המשתמש בקול במבטא אמריקאי.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
84305
3328
חוסר האינדיבידואליזם בקולות סינטתיים
01:39
really hit home
34
87633
1416
היה ממש ברור
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
89049
2472
כאשר הייתי בועידה לטכנולוגיות נגישות
01:43
a few years ago,
36
91521
1850
לפני מספר שנים,
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
93371
3604
ואני זוכרת שנכנסתי לאולם התצוגה
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
96975
3044
וראיתי ילדה קטנה ואדם מבוגר
01:52
having a conversation using their devices,
39
100019
2916
מנהלים שיחה תוך שימוש במכשירי העזר שלהם,
01:54
different devices, but the same voice.
40
102935
4284
מכשירים שונים, אבל אותו הקול.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
107219
1909
והיבטתי מסביבי וראיתי את זה קורה
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
109128
4190
מכל הכיוונים, למעשה מאות אנשים
02:05
using a handful of voices,
43
113318
2738
משתמשים בקומץ של קולות,
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
116056
3091
קולות שלא התאימו לגוף שלהם
02:11
or their personalities.
45
119147
2082
או לאישיות שלהם.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
121229
2727
לא נעלה על דעתנו להתאים לילדה קטנה
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
123956
3396
פרוטזה (רגל תותבת) של אדם מבוגר.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
127352
3304
אז מדוע אם כך אותו "תותב קול"?
02:22
It really struck me,
49
130656
1291
זה המם אותי,
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
ורציתי לעשות משהו בנוגע לזה.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
135098
1953
אנגן לכם עכשיו דגימה
02:29
of someone who has, two people actually,
52
137051
3288
של מישהו... של שני אנשים למעשה,
02:32
who have severe speech disorders.
53
140339
1768
שיש להם הפרעת דיבור חמורה.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
אני רוצה שתקשיבו כיצד הם נשמעים.
02:37
They're saying the same utterance.
55
145337
2357
הם אומרים את אותו המשפט.
02:39
(First voice)
56
147694
2432
(קול ראשון)
02:42
(Second voice)
57
150126
3617
(קול שני)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
153743
2412
בטח לא הבנתם מה הם אמרו,
02:48
but I hope that you heard
59
156155
1854
אבל אני מקווה ששמעתם
02:50
their unique vocal identities.
60
158009
4283
את הזהות הקולית הייחודית שלהם.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
אז הדבר הבא שרציתי לעשות הוא
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
165105
2384
רציתי לברר כיצד נוכל לרתום
02:59
these residual vocal abilities
63
167489
1821
את שארית היכולות הקוליות הללו
03:01
and build a technology
64
169310
2016
ולבנות טכנולוגיה
03:03
that could be customized for them,
65
171326
2143
שתוכל להיות מותאמת להם,
03:05
voices that could be customized for them.
66
173469
2429
קולות שיוכלו להיות מותאמים להם.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
175898
2685
אז פניתי לשותף שלי, טים בנל.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
178583
3063
ד"ר בנל הוא מומחה בסינטזה של דיבור,
03:13
and what he'd been doing is building
69
181646
2033
ומה שהוא עשה זה לבנות
03:15
personalized voices for people
70
183679
1881
קולות אישיים לאנשים
03:17
by putting together
71
185560
2097
על ידי צירוף
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
187657
2150
דגימות מוקלטות של קולם
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
189807
2879
ושחזור של קול עבורם.
03:24
These are people who had lost their voice
74
192686
1712
אלו אנשים שאיבדו את קולם
03:26
later in life.
75
194398
1911
מאוחר יותר בחייהם.
03:28
We didn't have the luxury
76
196309
1394
לנו לא היתה את הפריווילגיה
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
197703
1774
שבזמינות של דגימות דיבור מוקלטות
03:31
for those born with speech disorder.
78
199477
2292
עבור אלו שנולדו עם הפרעת דיבור.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
אבל חשבתי - חייבת להיות דרך
03:36
to reverse engineer a voice
80
204306
1944
להנדס לאחור קול
03:38
from whatever little is left over.
81
206250
2291
מהמעט שנותר.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
208541
2714
אז החלטתנו לעשות בדיוק את זה.
03:43
We set out with a little bit of funding
from the National Science Foundation,
from the National Science Foundation,
83
211255
3403
יצאנו לדרך עם מעט מימון מהקרן הלאומית למדעים,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
214658
3565
ליצור קולות בהתאמה אישית שיכילו
03:50
their unique vocal identities.
85
218223
1536
את הזהות הקולית הייחודית שלהם.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
219759
3203
אנו קוראים לפרוייקט הזה "ווקאלי-די" או "ווקאל איי-די"
03:54
for vocal identity.
87
222962
2033
עבור "זהות קולית".
03:56
Now before I get into the details of how
88
224995
2674
ובכן, לפני שארד לפרטים כיצד
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
227669
2048
הקול נוצר ואתן לכם להקשיב לו,
04:01
I need to give you a real quick
speech science lesson. Okay?
speech science lesson. Okay?
90
229717
3350
אני צריכה להעביר לכם שעור זריז במדעי הדיבור. בסדר?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
233067
3159
ראשית, אנו יודעים שהקול משתנה
04:08
dramatically over the course of development.
92
236226
2854
באופן דרמטי לאורך תהליך ההתפתחות.
04:11
Children sound different from teens
93
239080
2090
ילדים נשמעים שונה מבני עשרה
04:13
who sound different from adults.
94
241170
1463
שנשמעים שונה ממבוגרים.
04:14
We've all experienced this.
95
242633
2642
כולנו התנסנו בזה.
04:17
Fact number two is that speech
96
245275
3363
עובדה מספר שתיים היא שדיבור
04:20
is a combination of the source,
97
248638
2553
היא שילוב של המקור,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
251191
3479
שהוא התנודות שמופקות על ידי תיבת הקול שלכם,
04:26
which are then pushed through
99
254670
1939
שלאחר מכן נדחפות דרך
04:28
the rest of the vocal tract.
100
256609
2437
שאר מערכת הקול.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
259046
2484
אלו החללים של הראש והצוואר
04:33
that vibrate,
102
261530
1239
שרועדים,
04:34
and they actually filter that source sound
103
262769
2110
והם למעשה מסננים את מקור הצליל
04:36
to produce consonants and vowels.
104
264879
2537
על מנת להפיק עיצורים ותנועות.
04:39
So the combination of source and filter
105
267416
3860
אז השילוב של מקור ומסנן
04:43
is how we produce speech.
106
271276
2630
זה הדרך בה אנו מפיקים דיבור.
04:45
And that happens in one individual.
107
273906
3026
וזה קורה אצל כל אחד.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
276932
2626
ובכן אמרתי לכם קודם לכן שהשקעתי
04:51
a good part of my career
109
279558
2025
חלק ניכר מהקריירה שלי
04:53
understanding and studying
110
281583
2453
בהבנה ולימוד
04:56
the source characteristics of people
111
284036
1958
של מאפייני המקור של אנשים
04:57
with severe speech disorder,
112
285994
2301
עם הפרעות דיבור חמורות,
05:00
and what I've found
113
288295
1465
ומה שגיליתי
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
289760
3366
שלמרות שהמסננים שלהם היו פגומים,
05:05
they were able to modulate their source:
115
293126
2961
הם הצליחו לאפנן את המקור שלהם:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
296087
3262
את גובה הצליל, העוצמה והקצב של הקול שלהם.
05:11
These are called prosody, and
I've been documenting for years
I've been documenting for years
117
299349
3368
מרכיבים אלו נקראים פרוזודיה,
ותיעדתי במשך שנים
ותיעדתי במשך שנים
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
302717
2277
שהיכולות הפרוזודיות של אנשים אלו
05:16
are preserved.
119
304994
1575
משתמרות.
05:18
So when I realized that those same cues
120
306569
4087
אז כאשר הבנתי שאותם הסימנים הללו
05:22
are also important for speaker identity,
121
310656
2769
הם גם חשובים לזהות הדובר,
05:25
I had this idea.
122
313425
2015
היה לי רעיון כזה.
05:27
Why don't we take the source
123
315440
2516
מדוע שלא ניקח את המקור
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
317956
2213
מהאדם שנרצה שהקול יישמע כמותו,
05:32
because it's preserved,
125
320169
1463
מכיוון שהוא משתמר,
05:33
and borrow the filter
126
321632
2135
ונשאיל את המסנן
05:35
from someone about the same age and size,
127
323767
3229
ממישהו בערך באותו גיל וגודל,
05:39
because they can articulate speech,
128
327011
2407
מכיוון שהם יכולים להגות דיבור
05:41
and then mix them?
129
329418
1791
ואז נערבב אותם?
05:43
Because when we mix them,
130
331209
1787
כי כאשר אנחנו מערבבים אותם,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
332996
1698
אנו יכולים לקבל קול שהוא ברור
05:46
as our surrogate talker --
132
334694
1754
כמו הדובר החליפי שלנו --
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
336448
2595
זה האדם שהשאלנו ממנו את המסנן --
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
339043
4649
והוא דומה בזהות לדובר היעד שלנו.
05:55
It's that simple.
135
343692
1427
זה ממש פשוט.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
345119
2934
זה המדע העומד מאחורי מה שאנחנו עושים.
06:00
So once you have that in mind,
137
348053
3533
אז כשאתם מבינים את זה,
06:03
how do you go about building this voice?
138
351586
2258
איך מתקדמים בבניית קולות?
06:05
Well, you have to find someone
139
353844
1480
ובכן, עליכם למצוא מישהו
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
355324
2400
שמוכן להיות דובר חליפי.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
357724
2264
זה לא סיפור.
06:11
Being a surrogate donor
142
359988
1523
להיות תורם חליפי
06:13
only requires you to say a few hundred
143
361511
2788
דורש מכם לומר רק מאות ספורות
06:16
to a few thousand utterances.
144
364299
2242
עד אלפים ספורים של ביטויים.
06:18
The process goes something like this.
145
366541
2003
התהליך קורה באופן כמו זה:
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
368544
2190
"דברים קורים בצמדים"
06:22
I love to sleep.
147
370734
1925
"אני אוהב לישון"
06:24
The sky is blue without clouds.
148
372659
3882
"השמיים כחולים ללא עננים"
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
ובכן, היא עומדת להמשיך כך
06:30
for about three to four hours,
150
378543
1919
במשך שלוש עד ארבע שעות
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
380462
3005
והרעיון אינו שתאמר כל דבר
06:35
that the target is going to want to say,
152
383467
2045
שהיעד ירצה לומר,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
385512
3395
אלא הרעיון לכסות את כל הצירופים השונים
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
388907
3271
של הצלילים שקיימים בשפה.
06:44
The more speech you have,
155
392178
1638
ככל שיש לך יותר דיבור,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
393816
2305
כך תשתפר איכות הקול שתקבל.
06:48
Once you have those recordings,
157
396121
1673
כאשר יש לך את ההקלטות הללו,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
מה שאנו צריכים לעשות
06:51
is we have to parse these recordings
159
399207
2718
הוא שעלינו לנתח ולפרק את ההקלטות הללו
06:53
into little snippets of speech,
160
401925
2449
לקטעים קטנים של דיבור,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
404374
2337
צירוף של צליל אחד או שניים,
06:58
sometimes even whole words
162
406711
1883
לפעמים גם מילים שלמות
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
408594
4516
שמתחילים למלא בסיס נתונים.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
413110
3717
נקרא לבסיס הנתונים הזה בנק קול.
07:08
Now the power of the voice bank
165
416827
2096
ובכן, העוצמה של בנק הקול
07:10
is that from this voice bank,
166
418923
2014
היא שמבנק קול זה,
07:12
we can now say any new utterance,
167
420937
2011
אנו יכולים כעת לומר כל ביטוי חדש,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
422948
1424
כמו "אני אוהב שוקולד" --
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
424372
1739
כולם צריכים להיות מסוגלים לומר את זה --
07:18
fish through that database
170
426111
1831
חפור בבסיס הנתונים הזה
07:19
and find all the segments necessary
171
427942
1940
ותמצא את כל המקטעים הדרושים
07:21
to say that utterance.
172
429882
1929
לומר את הביטוי הזה.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
431811
1789
"אני אוהב שוקולד"
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
433600
1391
אז זה סינטזה של דיבור.
07:26
It's called concatenative synthesis,
and that's what we're using.
and that's what we're using.
175
434991
2573
היא נקראת סינטזה משרשרת,
ובזה אנו משתמשים.
ובזה אנו משתמשים.
07:29
That's not the novel part.
176
437564
1533
החדשנות אינה בזה.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
439097
2221
מה שחדשני הוא איך אנו גורמים לזה להשמע
07:33
like this young woman.
178
441318
1457
כמו האישה הצעירה הזו.
07:34
This is Samantha.
179
442775
1524
זאת סמנטה.
07:36
I met her when she was nine,
180
444299
2346
פגשתי אותה כשהיתה בת תשע,
07:38
and since then, my team and I
181
446645
1897
ומאז הצוות שלי ואני
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
448542
2714
מנסים לבנות לה קול אישי.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
451256
3099
ראשית היה עלינו למצוא תורם קול חליפי,
07:46
and then we had to have Samantha
184
454355
1818
ואז היה עלינו לגרום לסמנטה
07:48
produce some utterances.
185
456173
1929
להפיק מספר ביטויים.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
458102
2379
מה שהיא מסוגלת להפיק זה בעיקר
צלילים דמויי תנועות
צלילים דמויי תנועות
07:52
but that's enough for us to extract
187
460481
2479
אבל זה מספיק לנו על מנת למצות
07:54
her source characteristics.
188
462960
2285
את מאפייני מקור הקול שלה.
07:57
What happens next is best described
189
465245
3271
הדבר הבא שקורה מתואר הכי טוב
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
468516
2767
על ידי אנלוגיה של הבת שלי. היא בת שש.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
471283
5422
היא קוראת לזה לערבב צבעים כדי לצבוע קולות.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
476705
2555
זה יפהפה. זה בדיוק זה.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
479260
2860
הקול של סמנטה הוא כמו דגימה מרוכזת
08:14
of red food dye which we can infuse
194
482120
2609
של צבע מאכל אדום שאנו יכולים להזריק
08:16
into the recordings of her surrogate
195
484729
2540
לתוך ההקלטות של הקול החליפי שלה
08:19
to get a pink voice just like this.
196
487269
4387
על מנת לקבל קול ורוד,
בדיוק ככה:
בדיוק ככה:
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
491656
4491
סמנטה: "אאאאאאה."
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
496147
2808
אז עכשיו סמנטה יכולה לומר את זה.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
498955
3069
סמנטה: "הקול הזה הוא רק בשבילי.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
502024
6305
אני לא יכולה לחכות להשתמש בקול החדש שלי
עם החברים שלי."
עם החברים שלי."
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
508329
6417
תודה רבה. (מחיאות כפיים)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
514746
2333
לעולם לא אשכח את החיוך העדין
08:49
that spread across her face
203
517079
1902
שנפרש על פניה
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
518981
3649
כאשר שמעה את הקול הזה בפעם הראשונה.
08:54
Now there's millions of people
205
522630
1882
ובכן, יש מליוני אנשים
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
524512
2833
בכל העולם כמו סמנטה. מליונים.
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
527345
3440
ורק התחלנו לגלות את קצה הקרחון.
09:02
What we've done so far is we have
208
530785
1642
מה שעשינו עד כה זה שיש לנו
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
532427
3859
כמה דוברים חליפיים מרחבי ארה"ב
09:08
who have donated their voices,
210
536286
1507
שתרמו את קולם,
09:09
and we have been using those
211
537793
1928
והשתמשנו באלה
09:11
to build our first few personalized voices.
212
539721
4472
לבנות את מספר הקולות המותאמים אישית
הראשונים שלנו
הראשונים שלנו
09:16
But there's so much more work to be done.
213
544193
1756
אבל יש עוד כל כך הרבה עבודה לעשות.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
545949
2188
עבור סמנטה, הדובר החליפי שלה
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
548137
3046
הגיע מאיפשהו במערב המרכזי (של ארה"ב) - זר
09:23
who gave her the gift of voice.
216
551183
3841
שנתן לה את מתנת הקול.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
555024
2153
וכמדענית אני כל כך נרגשת
09:29
to take this work out of the laboratory
218
557177
1935
לקחת את העבודה הזו אל מחוץ למעבדה
09:31
and finally into the real world
219
559112
1800
וסוף סוף אל העולם האמיתי
09:32
so it can have real-world impact.
220
560912
3165
על מנת שתהיה לה השפעה אמיתית.
09:36
What I want to share with you next
221
564077
1582
הדבר הבא שאני רוצה לחלוק איתכם
09:37
is how I envision taking this work
222
565659
2175
זה איך אני חוזה שהעבודה הזו
09:39
to that next level.
223
567834
2711
תעבור לשלב הבא.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
570545
3887
אני מדמיינת עולם שלם של תורמי קול חליפי
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
574432
3260
מכל תחומי החיים, בגדלים שונים, גילאים שונים,
09:49
coming together in this voice drive
226
577692
3058
באים יחדיו למהלך הקולי הזה
09:52
to give people voices
227
580750
2270
לתת לאנשים קולות
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
583020
3799
שהם מגוונים כמו האישיות השונה של כל אחד מהם.
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
על מנת לעשות את זה, כצעד ראשון
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
589119
3275
הקמנו את האתר הזה: VocaliD.org
10:04
as a way to bring together those
231
592394
1624
כדרך לכנס את כל אלה
10:06
who want to join us as voice donors,
232
594018
2675
שרוצים להצטרף אלינו כתורמי קול,
10:08
as expertise donors,
233
596693
1772
כתורמי מומחיות,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
598465
5339
בכל דרך שתאפשר להפוך את החזון הזה למציאות.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
603804
4153
אומרים שתרומת דם מצילה חיים.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
607957
4982
ובכן, לתת את הקול שלך יכול לשנות חיים.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
612939
3050
כל מה שאנו צריכים זה מספר שעות של דיבור
10:27
from our surrogate talker,
238
615989
1491
מתורם הקול החליפי שלנו,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
617480
4733
ורק צליל תנועה מדובר היעד,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
622213
3711
על מנת ליצור זהות קולית ייחודית.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
625924
2626
אז זה המדע שמאחורי מה שאנו עושים.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
628550
4455
אני רוצה לסיים בחזרה לסיפור האנושי
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
633005
4102
שהוא בעצם ההשראה לעבודה הזו.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
637107
3699
לפני כחמש שנים בנינו את הקול הראשון בהחלט שלנו
10:52
for a little boy named William.
245
640806
2501
לנער צעיר בשם וויליאם.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
643307
2357
כשאימו שמעה את הקול שלו בפעם הראשונה,
10:57
she said, "This is what William
247
645664
2345
היא אמרה: "זה איך שוויליאם
11:00
would have sounded like
248
648009
1546
היה נשמע
11:01
had he been able to speak."
249
649555
2449
אם הוא היה יכול לדבר."
11:04
And then I saw William typing a message
250
652004
2418
ואז ראיתי את וויליאם מקליד מסר
11:06
on his device.
251
654422
1362
במכשיר שלו.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
655784
3293
תהיתי, מה הוא חושב?
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
659077
3590
דמיינו שאתם נושאים קול של מישהו אחר
11:14
for nine years
254
662667
2193
במשך תשע שנים
11:16
and finally finding your own voice.
255
664860
4844
וסוף סוף מוצאים את הקול שלכם.
11:21
Imagine that.
256
669704
1377
דמיינו את זה.
11:23
This is what William said:
257
671081
2797
זה מה שוויליאם אמר:
11:25
"Never heard me before."
258
673878
4463
"אף פעם לא שמעתי את עצמי לפני כן."
11:32
Thank you.
259
680417
1619
תודה.
11:34
(Applause)
260
682036
4724
(מחיאות כפיים)
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