TEDxBeaconStreet
Michael Rubinstein: See invisible motion, hear silent sounds
Michael Rubinstein: Zobaczyć niewidoczne ruchy, usłyszeć niesłyszalne dźwięki. Wspaniałe czy straszne? Trudno powiedzieć
Filmed:
Readability: 4.1
2,075,056 views
Poznajcie „mikroskop badający ruch”, narzędzie do przetwarzania obrazu, które odsłania mikroskopijne zmiany w ruchu i kolorze, niewidoczne dla nas gołym okiem. Badacz Michael Rubinstein pokazuje serię oszałamiających filmików o tym, jak technologia może wyśledzić puls i bicie serca człowieka ze zwykłego nagrania. Dowiadujemy się też, jak można odtworzyć rozmowę, zwiększając ruchy spowodowane przez fale dźwiękowe odbite od paczki czipsów. Niezwykle inspirujące i przerażające użycia tej technologii to coś, co trzeba zobaczyć.
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
Przez ostatnie kilka stuleci
mikroskopy zrewolucjonizowały świat.
00:21
They revealed to us a tiny world
of objects, life and structures
of objects, life and structures
1
9036
5216
Odkryły przed nami maleńki świat obiektów,
żywych organizmów i struktur,
00:26
that are too small for us
to see with our naked eyes.
to see with our naked eyes.
2
14252
2906
zbyt małych, by dostrzec je gołym okiem.
00:29
They are a tremendous contribution
to science and technology.
to science and technology.
3
17158
3019
To olbrzymi wkład w naukę i technikę.
00:32
Today I'd like to introduce you
to a new type of microscope,
to a new type of microscope,
4
20177
3227
Chcę przedstawić nowy typ mikroskopu,
00:35
a microscope for changes.
5
23404
2578
mikroskop śledzący zmiany.
00:37
It doesn't use optics
like a regular microscope
like a regular microscope
6
25982
2902
Nie stosuje optyki,
tak jak tradycyjny mikroskop,
tak jak tradycyjny mikroskop,
00:40
to make small objects bigger,
7
28884
1997
by powiększać małe obiekty,
00:42
but instead it uses a video camera
and image processing
and image processing
8
30881
4376
zamiast tego za pomocą kamery
i przetwarzania obrazów,
i przetwarzania obrazów,
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
odkrywa najdrobniejsze ruchy
i zmiany w kolorze obiektów i ludzi.
i zmiany w kolorze obiektów i ludzi.
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
Zmiany niewidoczne dla nas gołym okiem.
00:56
And it lets us look at our world
in a completely new way.
in a completely new way.
11
44355
4120
Pozwala to spojrzeć na świat
w zupełnie nowy sposób.
w zupełnie nowy sposób.
01:00
So what do I mean by color changes?
12
48475
1910
O co chodzi ze zmianą kolorów?
01:02
Our skin, for example,
changes its color very slightly
changes its color very slightly
13
50385
2832
Otóż skóra nieznacznie zmienia kolor,
01:05
when the blood flows under it.
14
53217
1997
kiedy krąży pod nią krew.
01:07
That change is incredibly subtle,
15
55214
2397
Zmiany te są niebywale subtelne,
01:09
which is why, when you
look at other people,
look at other people,
16
57611
2063
dlatego patrząc na innych,
01:11
when you look at the person
sitting next to you,
sitting next to you,
17
59674
2251
na osobę siedzącą obok,
01:13
you don't see their skin
or their face changing color.
or their face changing color.
18
61925
3575
nie widzimy zmian w odcieniu skóry.
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
To nagranie Steve'a
wygląda jak statyczny obraz,
wygląda jak statyczny obraz,
01:21
but once we look at this video
through our new, special microscope,
through our new, special microscope,
20
69860
3860
ale gdy przepuścimy je
przez nasz nowy mikroskop,
01:25
suddenly we see
a completely different image.
a completely different image.
21
73720
2600
zobaczymy zupełnie inny obraz.
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 nieznaczne zmiany w kolorze skóry,
01:32
magnified 100 times
so that they become visible.
so that they become visible.
23
80250
4436
zwiększone 100 razy, żeby było je widać.
01:36
We can actually see a human pulse.
24
84686
3267
Widzimy ludzki puls.
01:39
We can see how fast
Steve's heart is beating,
Steve's heart is beating,
25
87953
3227
Widzimy, jak szybko bije serce,
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
a nawet w którą stronę płynie krew.
01:48
And we can do that not just
to visualize the pulse,
to visualize the pulse,
27
96544
2631
Można to robić nie tylko w celu
wizualizacji pulsu,
wizualizacji pulsu,
01:51
but also to actually
recover our heart rates,
recover our heart rates,
28
99175
3471
ale też by odtworzyć rytm pracy serca
01:54
and measure our heart rates.
29
102646
1793
i go zmierzyć.
01:56
And we can do it with regular cameras
and without touching the patients.
and without touching the patients.
30
104439
4453
Możemy to robić zwykłymi kamerami,
bez dotykania pacjentów.
bez dotykania pacjentów.
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
Tu widzimy puls i pracę serca noworodka
02:06
from a video we took
with a regular DSLR camera,
with a regular DSLR camera,
32
114509
2881
z filmu nagranego zwykłą kamerą cyfrową.
02:09
and the heart rate measurement we get
33
117390
1816
Otrzymany pomiar pracy serca
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
jest równie dokładny, jak pomiary
standardowym sprzętem szpitalnym.
standardowym sprzętem szpitalnym.
02:16
And it doesn't even have to be
a video we recorded.
a video we recorded.
35
124017
2642
Nie musi to być koniecznie
film nagrany przez nas.
film nagrany przez nas.
02:18
We can do it essentially
with other videos as well.
with other videos as well.
36
126659
2995
Możemy to zrobić z dowolnym filmem.
02:21
So I just took a short clip
from "Batman Begins" here
from "Batman Begins" here
37
129654
3901
Oto fragment filmu "Batman: Początek",
02:25
just to show Christian Bale's pulse.
38
133555
1904
widzimy puls Christiana Bale'a.
02:27
(Laughter)
39
135459
1822
(Śmiech)
02:29
And you know, presumably
he's wearing makeup,
he's wearing makeup,
40
137281
2123
Zapewne ma na sobie makijaż,
02:31
the lighting here is kind of challenging,
41
139404
1953
oświetlenie nie jest najlepsze,
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
a i tak można wydobyć jego puls
ze zwykłego nagrania
ze zwykłego nagrania
02:36
and show it quite well.
43
144308
2018
i pokazać go całkiem dobrze.
02:38
So how do we do all that?
44
146326
1920
Jak to robimy?
02:40
We basically analyze the changes
in the light that are recorded
in the light that are recorded
45
148246
4598
Głównie analizujemy zmiany światła
02:44
at every pixel in the video over time,
46
152844
2271
nagrane z czasem w każdym pikselu,
02:47
and then we crank up those changes.
47
155115
1798
a potem podkręcamy te zmiany.
02:48
We make them bigger
so that we can see them.
so that we can see them.
48
156913
2162
Zwiększamy je, by były widoczne.
02:51
The tricky part is that those signals,
49
159075
1902
Najtrudniejsze jednak jest to,
02:52
those changes that we're after,
are extremely subtle,
are extremely subtle,
50
160977
2933
że zmiany te są niezwykle subtelne,
02:55
so we have to be very careful
when you try to separate them
when you try to separate them
51
163910
2779
trzeba bardzo uważać, by oddzielić je
02:58
from noise that always exists in videos.
52
166689
3831
od szumów zawartych w każdym nagraniu.
03:02
So we use some clever
image processing techniques
image processing techniques
53
170520
2995
Stosujemy sprytne techniki
przetwarzania obrazów,
przetwarzania obrazów,
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
by uzyskać bardzo dokładne pomiary
koloru każdego piksela w nagraniu,
koloru każdego piksela w nagraniu,
03:09
and then the way the color
changes over time,
changes over time,
55
177509
2670
a potem zmiany tego koloru w czasie.
03:12
and then we amplify those changes.
56
180179
2693
Następnie wzmacniamy te zmiany.
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
Zwiększamy je, by stworzyć
mocno przesadzone nagrania,
mocno przesadzone nagrania,
03:18
that actually show us those changes.
58
186852
2172
które pokażą te zmiany.
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
Okazuje się, że można uwidocznić
nie tylko zmiany koloru,
nie tylko zmiany koloru,
03:25
but also tiny motions,
60
193262
2241
ale też delikatne ruchy.
03:27
and that's because the light
that gets recorded in our cameras
that gets recorded in our cameras
61
195503
3576
Światło zarejestrowane przez kamery
03:31
will change not only if the color
of the object changes,
of the object changes,
62
199079
2810
zmienia się nie tylko
wraz z kolorem obiektu,
wraz z kolorem obiektu,
03:33
but also if the object moves.
63
201889
2368
ale także podczas ruchu.
03:36
So this is my daughter
when she was about two months old.
when she was about two months old.
64
204257
3636
Oto moja córka, kiedy miała dwa miesiące.
03:39
It's a video I recorded
about three years ago.
about three years ago.
65
207893
2999
Nagrałem ten film może trzy lata temu.
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
Młodzi rodzice
martwią się o zdrowie dzieci,
martwią się o zdrowie dzieci,
03:46
that they're breathing,
that they're alive, of course.
that they're alive, of course.
67
214100
2542
o to, czy oddychają, czy żyją.
03:48
So I too got one of those baby monitors
68
216642
2142
Dostałem taki monitor dla dzieci,
03:50
so that I could see my daughter
when she was asleep.
when she was asleep.
69
218784
2469
aby obserwować córkę, kiedy śpi.
03:53
And this is pretty much what you'll see
with a standard baby monitor.
with a standard baby monitor.
70
221253
3527
To widać na standardowym monitorze.
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
Widzimy, że dziecko śpi,
ale nie mamy wielu informacji.
ale nie mamy wielu informacji.
04:00
There's not too much we can see.
72
228474
1604
Nie widać za wiele.
04:02
Wouldn't it be better,
or more informative, or more useful,
or more informative, or more useful,
73
230078
2824
Czy nie byłoby lepiej,
04:04
if instead we could look
at the view like this.
at the view like this.
74
232902
2990
gdybyśmy widzieli coś takiego?
04:07
So here I took the motions
and I magnified them 30 times,
and I magnified them 30 times,
75
235892
6356
Ruchy zostały tutaj zwiększone 30 razy,
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
dzięki czemu widać wyraźnie,
że moja córka żyje i oddycha.
że moja córka żyje i oddycha.
04:18
(Laughter)
77
246074
2253
(Śmiech)
04:20
Here is a side-by-side comparison.
78
248327
1922
Oto porównanie.
04:22
So again, in the source video,
in the original video,
in the original video,
79
250249
2483
W oryginalnym filmie
04:24
there's not too much we can see,
80
252732
1636
nie widać za wiele,
04:26
but once we magnify the motions,
the breathing becomes much more visible.
the breathing becomes much more visible.
81
254368
3707
ale po wzmocnieniu ruchów,
oddychanie jest wyraźniejsze.
oddychanie jest wyraźniejsze.
04:30
And it turns out, there's
a lot of phenomena
a lot of phenomena
82
258075
2070
Jest wiele zjawisk,
04:32
we can reveal and magnify
with our new motion microscope.
with our new motion microscope.
83
260145
3623
które możemy wzmacniać
za pomocą tego mikroskopu.
za pomocą tego mikroskopu.
04:35
We can see how our veins and arteries
are pulsing in our bodies.
are pulsing in our bodies.
84
263768
4564
Widać jak pulsują żyły i arterie.
04:40
We can see that our eyes
are constantly moving
are constantly moving
85
268332
2628
Widać, że oczy są w ciągłym ruchu,
04:42
in this wobbly motion.
86
270960
1887
drgając na różne strony.
04:44
And that's actually my eye,
87
272847
1509
To moje oko,
04:46
and again this video was taken
right after my daughter was born,
right after my daughter was born,
88
274356
3065
sfilmowane niedługo po narodzinach córki,
04:49
so you can see I wasn't getting
too much sleep. (Laughter)
too much sleep. (Laughter)
89
277421
4202
jak widać, nie spałem wtedy za dobrze.
(Śmiech)
(Śmiech)
04:53
Even when a person is sitting still,
90
281623
2716
Nawet, gdy ktoś siedzi nieruchomo,
04:56
there's a lot of information
we can extract
we can extract
91
284339
2044
możemy wydobyć wiele informacji.
04:58
about their breathing patterns,
small facial expressions.
small facial expressions.
92
286383
3529
Sposób oddychania, delikatna mimika.
05:01
Maybe we could use those motions
93
289912
1625
Może moglibyśmy użyć tego,
05:03
to tell us something about
our thoughts or our emotions.
our thoughts or our emotions.
94
291537
3154
by odkrywać myśli czy emocje?
05:06
We can also magnify small
mechanical movements,
mechanical movements,
95
294691
3255
Możemy zwiększyć także
niewielkie ruchy mechaniczne,
niewielkie ruchy mechaniczne,
05:09
like vibrations in engines,
96
297946
1555
takie jak wibracje silników,
05:11
that can help engineers detect
and diagnose machinery problems,
and diagnose machinery problems,
97
299501
3692
co pomoże inżynierom wykryć
problemy techniczne maszyn,
problemy techniczne maszyn,
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
albo zobaczyć reakcje budynków
na wiatr i przeciążenia.
na wiatr i przeciążenia.
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
Wszystko to możemy już mierzyć
na różne sposoby.
na różne sposoby.
05:24
but measuring those motions is one thing,
100
312512
2453
Ale pomiary to jedno,
a zobaczenie ruchu na własne oczy
05:26
and actually seeing those
motions as they happen
motions as they happen
101
314965
2276
05:29
is a whole different thing.
102
317241
2554
to coś zupełnie innego.
05:31
And ever since we discovered
this new technology,
this new technology,
103
319795
3041
Po odkryciu tej 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
udostępniliśmy kod w sieci,
by każdy mógł poeksperymentować.
by każdy mógł poeksperymentować.
05:38
It's very simple to use.
105
326789
1875
Jest łatwy do użycia.
05:40
It can work on your own videos.
106
328664
2044
Może zadziałać na waszych nagraniach.
05:42
Our collaborators at Quanta Research
even created this nice website
even created this nice website
107
330708
3193
Nasi współpracownicy z Quantum Research
stworzyli nawet stronę,
stworzyli nawet stronę,
05:45
where you can upload your videos
and process them online,
and process them online,
108
333901
2678
gdzie można umieszczać filmy
i przetwarzać je online.
i przetwarzać 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
Nawet nie znając się na programowaniu,
05:52
you can still very easily experiment
with this new microscope.
with this new microscope.
110
340395
2936
i tak można eksperymentować
z tą techniką.
z tą techniką.
05:55
And I'd like to show you
just a couple of examples
just a couple of examples
111
343331
2404
Pokażę kilka przykładów,
05:57
of what others have done with it.
112
345735
2735
co można z nią zrobić.
06:00
So this video was made by
a YouTube user called Tamez85.
a YouTube user called Tamez85.
113
348470
5317
Oto film użytkownika Youtube Tamez85.
06:05
I don't know who that user is,
114
353787
1463
Nie wiem, kto to,
06:07
but he, or she, used our code
115
355250
2345
ale użył, lub użyła naszego kodu,
06:09
to magnify small belly
movements during pregnancy.
movements during pregnancy.
116
357595
3715
by zwiększyć niewielkie ruchy
brzucha w ciąży.
brzucha w ciąży.
06:13
It's kind of creepy.
117
361310
1602
Wygląda trochę przerażająco.
06:14
(Laughter)
118
362912
1613
(Śmiech)
06:16
People have used it to magnify
pulsing veins in their hands.
pulsing veins in their hands.
119
364525
4961
Ludzie zwiększali pulsowanie żył w rękach.
06:21
And you know it's not real science
unless you use guinea pigs,
unless you use guinea pigs,
120
369486
3782
Nie ma prawdziwej nauki
bez świnek morskich.
bez świnek morskich.
06:25
and apparently this guinea pig
is called Tiffany,
is called Tiffany,
121
373268
3390
Ta tutaj nazywa się 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
Ten użytkownik utrzymuje,
że to pierwszy gryzoń na ziemi,
że to pierwszy gryzoń na ziemi,
06:31
that was motion-magnified.
123
379607
2688
którego ruchy zwiększono.
06:34
You can also do some art with it.
124
382295
2188
Można też tworzyć dzięki temu sztukę.
06:36
So this video was sent to me
by a design student at Yale.
by a design student at Yale.
125
384483
3018
Oto film nadesłany
przez studentkę designu z Yale.
przez studentkę designu z Yale.
06:39
She wanted to see
if there's any difference
if there's any difference
126
387501
2137
Chciała sprawdzić, czy są jakieś różnice
06:41
in the way her classmates move.
127
389638
1522
w ruchach kolegów i koleżanek.
06:43
She made them all stand still,
and then magnified their motions.
and then magnified their motions.
128
391160
4209
Kazała im stać nieruchomo,
a potem wzmocniła ruchy.
a potem wzmocniła ruchy.
06:47
It's like seeing
still pictures come to life.
still pictures come to life.
129
395369
3378
To tak, jakby obrazy nagle ożyły.
06:50
And the nice thing with
all those examples
all those examples
130
398747
2433
Najlepsze w tych przykładach jest to,
06:53
is that we had nothing to do with them.
131
401180
2296
że nie musieliśmy nic z nimi robić.
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
Dostarczyliśmy tylko nowe narzędzie,
nowy sposób patrzenia na świat.
nowy sposób patrzenia na świat.
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
Ludzie sami znajdują ciekawe
i kreatywne sposoby użycia.
i kreatywne sposoby użycia.
07:04
But we didn't stop there.
134
412462
1764
Ale to nie wszystko.
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
To narzędzie nie tylko pozwala
patrzeć na świat inaczej.
patrzeć na świat inaczej.
07:09
it also redefines what we can do
136
417477
2368
Zmienia definicje i zwiększa zakres tego,
07:11
and pushes the limits of what
we can do with our cameras.
we can do with our cameras.
137
419845
3181
co można uchwycić kamerą.
07:15
So as scientists, we started wondering,
138
423026
2229
Jako naukowcy, zastanawialiśmy się,
07:17
what other types of physical phenomena
produce tiny motions
produce tiny motions
139
425255
3785
jakie inne zjawiska fizyczne
powodują niewielkie ruchy,
powodują niewielkie ruchy,
07:21
that we could now use
our cameras to measure?
our cameras to measure?
140
429040
2903
które teraz można by zmierzyć kamerą?
07:23
And one such phenomenon
that we focused on recently is sound.
that we focused on recently is sound.
141
431943
4001
Ostatnio skupiliśmy się na dźwięku.
07:27
Sound, as we all know,
is basically changes
is basically changes
142
435944
2105
Dźwięk to przede wszystkim
07:30
in air pressure that
travel through the air.
travel through the air.
143
438049
2183
zmiany ciśnienia w powietrzu.
07:32
Those pressure waves hit objects
and they create small vibrations in them,
and they create small vibrations in them,
144
440232
3621
Fale akustyczne trafiają na obiekty,
wprawiając je w niewielkie wibracje.
wprawiając je w niewielkie wibracje.
07:35
which is how we hear
and how we record sound.
and how we record sound.
145
443853
2532
Dzięki temu słyszymy
i rejestrujemy dźwięki.
i rejestrujemy dźwięki.
07:38
But it turns out that sound
also produces visual motions.
also produces visual motions.
146
446385
3668
Okazuje się, że dźwięk
produkuje też widzialne ruchy.
produkuje też widzialne ruchy.
07:42
Those are motions
that are not visible to us
that are not visible to us
147
450053
2833
Nie są widoczne dla nas,
07:44
but are visible to a camera
with the right processing.
with the right processing.
148
452886
3001
ale po odpowiedniej obróbce,
są widoczne dla kamery.
są widoczne dla kamery.
07:47
So here are two examples.
149
455887
1573
Oto dwa przykłady.
07:49
This is me demonstrating
my great singing skills.
my great singing skills.
150
457460
2614
Tutaj prezentuję
wspaniałe zdolności wokalne.
wspaniałe zdolności wokalne.
07:53
(Singing)
151
461064
1634
(Śpiew)
07:54
(Laughter)
152
462698
1436
(Śmiech)
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
Nagrałem przyspieszone wideo
grdyki podczas śpiewu.
grdyki podczas śpiewu.
07:59
Again, if you stare at that video,
154
467120
1764
Patrząc na nagranie,
08:00
there's not too much
you'll be able to see,
you'll be able to see,
155
468884
2076
nie widać za wiele.
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 po zwiększeniu ruchów 100 razy,
widzimy ruchy i zmarszczki na szyi
widzimy ruchy i zmarszczki na szyi
08:07
in the neck that are involved
in producing the sound.
in producing the sound.
157
475292
3274
związane z produkcją dźwięku.
08:10
That signal is there in that video.
158
478566
2740
Widać ten sygnał na filmie.
08:13
We also know that singers
can break a wine glass
can break a wine glass
159
481306
2670
Śpiewacy mogą rozbijać kieliszki,
jeśli trafią w odpowiedni dźwięk.
08:15
if they hit the correct note.
160
483976
1463
08:17
So here, we're going to play a note
161
485439
1765
Zagramy teraz dźwięki,
08:19
that's in the resonance
frequency of that glass
frequency of that glass
162
487204
2526
odpowiadające rezonansowi tego kieliszka,
08:21
through a loudspeaker that's next to it.
163
489730
2048
za pomocą głośnika.
08:23
Once we play that note
and magnify the motions 250 times,
and magnify the motions 250 times,
164
491778
4419
Po zagraniu i zwiększeniu ruchów 250 razy,
08:28
we can very clearly see
how the glass vibrates
how the glass vibrates
165
496197
2338
wyraźnie widać, jak kieliszek wibruje
08:30
and resonates in response to the sound.
166
498535
3570
i wpada w rezonans w odpowiedzi na dźwięk.
08:34
It's not something you're used
to seeing every day.
to seeing every day.
167
502105
2420
To niecodzienny widok,
08:36
But this made us think.
It gave us this crazy idea.
It gave us this crazy idea.
168
504525
3529
który dał nam do myślenia.
Wpadliśmy na szalony pomysł.
Wpadliśmy na szalony pomysł.
08:40
Can we actually invert this process
and recover sound from video
and recover sound from video
169
508054
5608
Możemy odwrócić ten proces
i odzyskać dźwięk z nagrania,
i odzyskać dźwięk z nagrania,
08:45
by analyzing the tiny vibrations
that sound waves create in objects,
that sound waves create in objects,
170
513662
4035
analizując delikatne wibracje,
tworzone przez fale na obiektach,
tworzone przez fale na obiektach,
08:49
and essentially convert those
back into the sounds that produced them.
back into the sounds that produced them.
171
517697
4777
i następnie przetworzyć je na dźwięki.
08:54
In this way, we can turn
everyday objects into microphones.
everyday objects into microphones.
172
522474
4457
Dzięki temu zwykłe przedmioty
można zmienić w mikrofony.
można zmienić w mikrofony.
08:58
So that's exactly what we did.
173
526931
2232
To właśnie zrobiliśmy.
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
Na stole leży pusta paczka po czipsach.
09:03
and we're going to turn that
bag of chips into a microphone
bag of chips into a microphone
175
531979
2825
Zrobimy z niej mikrofon,
09:06
by filming it with a video camera
176
534804
1591
nagrywając ją kamerą
09:08
and analyzing the tiny motions
that sound waves create in it.
that sound waves create in it.
177
536395
3228
i analizując delikatne ruchy,
wytworzone przez fale dźwiękowe.
wytworzone przez fale dźwiękowe.
09:11
So here's the sound
that we played in the room.
that we played in the room.
178
539623
2796
Odtworzyliśmy tam tę piosenkę.
09:14
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
179
542419
4434
(Muzyka: "Mary małą owcę ma")
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
A to przyśpieszone wideo
tej paczki czipsów.
tej paczki czipsów.
09:25
Again it's playing.
181
553032
1274
Znów je słychać.
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
Gołym okiem nie widać tu niczego,
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 można odtworzyć sam dźwięk,
09:33
the tiny motions in that video.
185
561690
2183
analizując lekkie ruchy
widoczne na nagraniu.
widoczne na nagraniu.
09:35
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
186
563873
2809
(Muzyka: "Mary małą owcę ma")
09:52
I call it -- Thank you.
187
580985
1486
Nazwałem to... Dziękuję
09:54
(Applause)
188
582471
5225
(Brawa)
10:01
I call it the visual microphone.
189
589878
2345
Nazwałem to wizualnym mikrofonem.
10:04
We actually extract audio signals
from video signals.
from video signals.
190
592223
3390
Wydobywamy sygnały audio z sygnału wideo.
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
Żeby przedstawić wam skalę tych ruchów:
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
głośny dźwięk sprawi,
że paczka poruszy się o mikrometr.
że paczka poruszy się o mikrometr.
10:16
That's one thousandth of a millimeter.
193
604135
2739
To jedna tysięczna milimetra.
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 małe ruchy możemy wydobyć,
10:22
just by observing how light
bounces off objects
bounces off objects
195
610435
3243
obserwując światło odbite od obiektów,
10:25
and gets recorded by our cameras.
196
613678
2136
nagrane kamerą.
10:27
We can recover sounds
from other objects, like plants.
from other objects, like plants.
197
615814
3250
To możliwe także z innymi obiektami,
na przykład z roślinami.
na przykład z roślinami.
10:31
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
198
619064
6316
(Muzyka: "Mary małą owcę ma")
10:39
And we can recover speech as well.
199
627214
1997
A także z mową.
10:41
So here's a person speaking in a room.
200
629211
2577
Ktoś mówi w tym pokoju.
10:43
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
201
631788
4203
Głos: Mary małą owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
10:47
and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go.
that lamb was sure to go.
202
635991
4230
która biała jest jak mgła,
Ach, biała jest jak mgła.
Ach, biała jest jak mgła.
10:52
Michael Rubinstein: And here's
that speech again recovered
that speech again recovered
203
640221
2759
A tutaj ten sam głos po odzyskaniu
10:54
just from this video
of that same bag of chips.
of that same bag of chips.
204
642980
3274
z tej samej paczki czipsów.
10:58
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
205
646254
4831
Głos: Mary małą owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
11:03
and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go.
that lamb was sure to go.
206
651085
4859
która biała jest jak mgła,
Ach, biała jest jak mgła.
Ach, biała jest jak mgła.
11:07
MR: We used "Mary Had a Little Lamb"
207
655944
2346
Użyliśmy "Mary małą owcę ma",
11:10
because those are said to be
the first words
the first words
208
658290
2123
bo to ponoć pierwsze słowa,
11:12
that Thomas Edison spoke
into his phonograph in 1877.
into his phonograph in 1877.
209
660413
4161
które Thomas Edison wypowiedział
do fonografu w 1877 roku.
do fonografu w 1877 roku.
11:16
It was one of the first sound
recording devices in history.
recording devices in history.
210
664574
3228
To jedno z pierwszych
nagrań głosu w historii.
nagrań głosu w historii.
11:19
It basically directed the sounds
onto a diaphragm
onto a diaphragm
211
667802
3327
Urządzenie kierowało dźwięki na membranę,
11:23
that vibrated a needle that essentially
engraved the sound on tinfoil
engraved the sound on tinfoil
212
671129
4079
która wibrując igłą, grawerowała dźwięk
na folii aluminiowej,
na folii aluminiowej,
11:27
that was wrapped around the cylinder.
213
675208
2275
owiniętej wokół cylindra.
11:29
Here's a demonstration of recording and
replaying sound with Edison's phonograph.
replaying sound with Edison's phonograph.
214
677483
5943
Oto pokaz nagrywania i odtwarzania dźwięku
za pomocą fonografu Edisona.
za pomocą fonografu Edisona.
11:35
(Video) Voice: Testing,
testing, one two three.
testing, one two three.
215
683426
3020
Próba, próba, raz, dwa, trzy.
11:38
Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
216
686446
3413
Mary małą owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
11:41
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
217
689859
3669
która biała jest jak mgła,
Ach, biała jest jak mgła.
Ach, biała jest jak mgła.
11:45
Testing, testing, one two three.
218
693528
2740
Próba, próba, raz, dwa, trzy.
11:48
Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
219
696268
4156
Mary małą owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
11:52
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
220
700424
5224
która biała jest jak mgła,
Ach, biała jest jak mgła.
Ach, biała jest jak mgła.
11:57
MR: And now, 137 years later,
221
705648
4017
A teraz, 137 lat później,
12:01
we're able to get sound
in pretty much similar quality
in pretty much similar quality
222
709665
4087
możemy odtworzyć dźwięk podobnej jakości
12:05
but by just watching objects
vibrate to sound with cameras,
vibrate to sound with cameras,
223
713752
4079
nagrywając obiekty wibrujące od dźwięku.
12:09
and we can even do that when the camera
224
717831
1934
Da się to zrobić nawet
kamerą oddaloną o kilka metrów,
kamerą oddaloną o kilka metrów,
12:11
is 15 feet away from the object,
behind soundproof glass.
behind soundproof glass.
225
719765
4234
za dźwiękoszczelną szybą.
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
Taki dźwięk odtworzymy w tym wypadku.
12:19
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
227
727219
5294
Mary małą owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
owcę ma, owcę ma,
12:24
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
228
732513
4759
która biała jest jak mgła,
Ach, biała jest jak mgła.
Ach, biała jest jak mgła.
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
Inwigilacja to pierwsza rzecz,
która się przy tym nasuwa.
która się przy tym nasuwa.
12:33
(Laughter)
230
741034
2995
(Śmiech)
12:36
But it might actually be useful
for other things as well.
for other things as well.
231
744029
4056
Ale może się to przydać
i do czegoś innego.
i do czegoś innego.
12:40
Maybe in the future, we'll be able
to use it, for example,
to use it, for example,
232
748085
2840
Może w przyszłości
będzie można na przykład
będzie można na przykład
12:42
to recover sound across space,
233
750925
2252
odzyskiwać dźwięki z kosmosu.
12:45
because sound can't travel
in space, but light can.
in space, but light can.
234
753177
3576
Dźwięk nie podróżuje w próżni,
ale światło tak.
ale światło tak.
12:48
We've only just begun exploring
235
756753
2404
Dopiero zaczynamy odkrywać
12:51
other possible uses
for this new technology.
for this new technology.
236
759157
3019
inne możliwości tej nowej techniki.
12:54
It lets us see physical processes
that we know are there
that we know are there
237
762176
2832
Pokazuje nam procesy fizyczne,
o których wiedzieliśmy,
o których wiedzieliśmy,
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 których dotąd
nie widać było gołym okiem.
nie widać było gołym okiem.
13:00
This is our team.
239
768564
1204
Oto nasza ekipa.
13:01
Everything I showed you today
is a result of a collaboration
is a result of a collaboration
240
769768
2879
Wszystko, co dziś pokazałem,
jest wynikiem współpracy
jest wynikiem współpracy
13:04
with this great group
of people you see here,
of people you see here,
241
772647
2191
tej grupy wspaniałych ludzi.
13:06
and I encourage you and welcome you
to check out our website,
to check out our website,
242
774838
3167
Zachęcam do odwiedzenia naszej strony,
13:10
try it out yourself,
243
778005
1446
spróbujcie sami jak to działa,
13:11
and join us in exploring
this world of tiny motions.
this world of tiny motions.
244
779451
2972
dołączcie do nas,
odkrywając świat maleńkich ruchów.
odkrywając świat maleńkich ruchów.
13:14
Thank you.
245
782423
1625
Dziękuję,
13:16
(Applause)
246
784048
1254
(Brawa)
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