TEDWomen 2013
Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints
Rupal Patel: Vozes sintéticas, tão únicas como impressões digitais
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Muitas pessoas com distúrbios da fala grave usam um aparelho computadorizado para sua comunicação. Porém existem poucas opções de vozes diferentes. É por isso que Stephen Hawking tem um sotaque americano e o porquê de muitas pessoas terem a mesma voz, muitas vezes com efeito incongruente. A cientista da fala, Rupal Patel, quis fazer algo sobre isso e nesta maravilhosa palestra ela compartilha seu trabalho de criar vozes únicas para aqueles sem voz.
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
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00:12
I'd like to talk today
0
719
1490
Hoje eu quero falar
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
2209
2927
sobre um aspecto poderoso e fundamental
00:17
of who we are: our voice.
2
5136
3598
de quem nós somos: nossa voz.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
8734
2746
Cada um de nós possui
uma impressão de voz única
uma impressão de voz única
00:23
that reflects our age, our size,
4
11480
2289
que reflete nossa idade, nosso tamanho
00:25
even our lifestyle and personality.
5
13769
3237
até mesmo nosso estilo
de vida e personalidade.
de vida e personalidade.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
17006
2142
Como dizia o poeta Longfellow,
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
19148
3870
"a voz humana é o órgão da alma."
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
23018
2747
Como sou uma cientista no campo
da fala, acho fascinante
da fala, acho fascinante
00:37
by how the voice is produced,
9
25765
1829
como a voz é emitida,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
27594
3658
e eu tenho uma ideia
de como isto pode ser construído.
de como isto pode ser construído.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
31252
2210
Isto é o que gostaria
de compartilhar com vocês.
de compartilhar com vocês.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
33462
1814
Começo tocando um exemplo
00:47
of a voice that you may recognize.
13
35276
1871
de uma voz que poderão reconhecer.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
37147
1304
(Gravação) Stephen Hawking: "Penso
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
38451
2749
que foi bastante óbvio
o que eu quiz dizer."
o que eu quiz dizer."
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
41200
1280
Rupal Patel: Esta era a voz
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
42480
2086
do Professor Stephen Hawking.
00:56
What you may not know is that same voice
18
44566
3849
O que não devem saber
é que esta mesma voz
é que esta mesma voz
01:00
may also be used by this little girl
19
48415
2478
pode ser usada
por esta menininha
por esta menininha
01:02
who is unable to speak
20
50893
1697
com distúrbio da fala
01:04
because of a neurological condition.
21
52590
2597
devido a uma
condição neurológica.
condição neurológica.
01:07
In fact, all of these individuals
22
55187
2068
Na verdade, todas essas pessoas
01:09
may be using the same voice,
23
57255
2012
podem estar usando a mesma voz,
01:11
and that's because there's
only a few options available.
only a few options available.
24
59267
3557
porque as opções disponíveis são poucas.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
62824
4317
Só nos EUA há 2.5 milhões de americanos
01:19
who are unable to speak,
26
67141
1610
impossibilitados de falar,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
68751
2622
e muitos deles usam
dispositivos computadorizados
dispositivos computadorizados
01:23
to communicate.
28
71373
1522
para se comunicarem.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
72895
3479
São milhões de pessoas no mundo todo
01:28
who are using generic voices,
30
76374
1652
usando vozes genéricas,
01:30
including Professor Hawking,
31
78026
1446
inclusive Professor Hawking,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
79472
4833
que usa uma voz com sotaque americano.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
84305
3328
Esta falta de uma voz
sintética individualizada
sintética individualizada
01:39
really hit home
34
87633
1416
realmente me tocou muito
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
89049
2472
quando participava de uma
conferência de tecnologia assistiva
conferência de tecnologia assistiva
01:43
a few years ago,
36
91521
1850
alguns anos atrás,
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
93371
3604
e eu lembro entrando na exibição
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
96975
3044
e vendo uma menininha
e um homem adulto
e um homem adulto
01:52
having a conversation using their devices,
39
100019
2916
conversando, cada um com seu dispositivo
01:54
different devices, but the same voice.
40
102935
4284
mas com uma mesma voz.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
107219
1909
E olhei em volta e vi isto acontecendo
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
109128
4190
a minha volta, centenas de pessoas
02:05
using a handful of voices,
43
113318
2738
usando um punhado de vozes,
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
116056
3091
vozes que não condiziam com
seus corpos
seus corpos
02:11
or their personalities.
45
119147
2082
ou suas personalidades.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
121229
2727
Nunca sonharíamos de colocar
numa menininha
numa menininha
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
123956
3396
uma prótese de um homem adulto.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
127352
3304
Então por quê a mesma protética voz?
02:22
It really struck me,
49
130656
1291
Isto mexeu comigo
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
e eu quis fazer algo sobre isto.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
135098
1953
Vou mostrar um exemplo
02:29
of someone who has, two people actually,
52
137051
3288
de duas pessoas com
02:32
who have severe speech disorders.
53
140339
1768
distúrbios da fala graves.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
Quero que ouçam como elas soam.
02:37
They're saying the same utterance.
55
145337
2357
Elas estão expressando a mesma coisa
02:39
(First voice)
56
147694
2432
(Primeira voz)
02:42
(Second voice)
57
150126
3617
(Segunda voz)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
153743
2412
Provavelmente vocês não entenderam
o que disseram
o que disseram
02:48
but I hope that you heard
59
156155
1854
mas espero que tenham ouvido
02:50
their unique vocal identities.
60
158009
4283
suas identidades vocais únicas.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
A seguir, eu quis
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
165105
2384
saber como nós poderíamos preparar
02:59
these residual vocal abilities
63
167489
1821
essas habilidades vocais residuais
03:01
and build a technology
64
169310
2016
e construir uma tecnologia
03:03
that could be customized for them,
65
171326
2143
que pudesse ser personalizada,
03:05
voices that could be customized for them.
66
173469
2429
vozes personalizadas para elas.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
175898
2685
Entrei em contato com meu colaborador,
Tim Bunnell.
Tim Bunnell.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
178583
3063
Dr. Bunnell é um especialista
em síntese de fala,
em síntese de fala,
03:13
and what he'd been doing is building
69
181646
2033
e ele vem desenvolvendo
03:15
personalized voices for people
70
183679
1881
vozes personalizadas para pessoas
03:17
by putting together
71
185560
2097
colocando junto
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
187657
2150
exemplos pré-gravados das suas vozes
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
189807
2879
e reconstruindo uma voz para eles.
03:24
These are people who had lost their voice
74
192686
1712
Estas pessoas perderam a voz
03:26
later in life.
75
194398
1911
ao longo da vida.
03:28
We didn't have the luxury
76
196309
1394
Não tínhamos o luxo
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
197703
1774
de exemplos pré-gravados da fala
03:31
for those born with speech disorder.
78
199477
2292
para aqueles nascidos
com o distúrbio da fala.
com o distúrbio da fala.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
Mas pensei, deve haver uma forma
03:36
to reverse engineer a voice
80
204306
1944
de reverter uma designada voz
03:38
from whatever little is left over.
81
206250
2291
a partir de alguma pequena sobra.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
208541
2714
Então decidimos fazer exatamente isto.
03:43
We set out with a little bit of funding
from the National Science Foundation,
from the National Science Foundation,
83
211255
3403
Com uma pequena ajuda financeira
da Fundação Nacional de Ciência decidimos
da Fundação Nacional de Ciência decidimos
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
214658
3565
criar vozes personalizadas que capturavam
03:50
their unique vocal identities.
85
218223
1536
suas identidades vocais únicas.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
219759
3203
Chamamos este projeto de VocalID,
ou Vocal I.D.,
ou Vocal I.D.,
03:54
for vocal identity.
87
222962
2033
como em identidade vocal.
03:56
Now before I get into the details of how
88
224995
2674
Antes de entrar em detalhes de como
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
227669
2048
a voz é feita e os deixar ouvir
04:01
I need to give you a real quick
speech science lesson. Okay?
speech science lesson. Okay?
90
229717
3350
preciso lhes dar uma lição da fala
bem rápida. Certo?
bem rápida. Certo?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
233067
3159
Primeiro, sabemos que a voz
muda de forma dramática
muda de forma dramática
04:08
dramatically over the course of development.
92
236226
2854
ao longo do desenvolvimento.
04:11
Children sound different from teens
93
239080
2090
O som das crianças é
diferente do som dos adolescentes
diferente do som dos adolescentes
04:13
who sound different from adults.
94
241170
1463
que soa diferente dos adultos.
04:14
We've all experienced this.
95
242633
2642
Nós todos tivemos esta experiência.
04:17
Fact number two is that speech
96
245275
3363
Segundo, a fala
04:20
is a combination of the source,
97
248638
2553
é uma combinação da fonte,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
251191
3479
que são vibrações geradas
pela sua caixa de voz
pela sua caixa de voz
04:26
which are then pushed through
99
254670
1939
que são então puxadas pelo
04:28
the rest of the vocal tract.
100
256609
2437
restante do seu trato vocal.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
259046
2484
Estas são as cavidades
da sua cabeça e pescoço
da sua cabeça e pescoço
04:33
that vibrate,
102
261530
1239
que vibram,
04:34
and they actually filter that source sound
103
262769
2110
e elas filtram a fonte do som
04:36
to produce consonants and vowels.
104
264879
2537
para produzir as consoantes e as vogais.
04:39
So the combination of source and filter
105
267416
3860
Esta combinação de fonte e filtro
04:43
is how we produce speech.
106
271276
2630
é como produzimos a fala.
04:45
And that happens in one individual.
107
273906
3026
Isto acontece em uma pessoa.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
276932
2626
Eu já tinha dito que passei
04:51
a good part of my career
109
279558
2025
grande parte da minha carreira
04:53
understanding and studying
110
281583
2453
entendendo e estudando
04:56
the source characteristics of people
111
284036
1958
as características da fonte das pessoas
04:57
with severe speech disorder,
112
285994
2301
com grave distúrbios da fala,
05:00
and what I've found
113
288295
1465
e o que constatei
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
289760
3366
foi que embora seus filtros
estejam danificados,
estejam danificados,
05:05
they were able to modulate their source:
115
293126
2961
eram capazes de articular a fonte:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
296087
3262
o tom da voz, o volume, o ritmo.
05:11
These are called prosody, and
I've been documenting for years
I've been documenting for years
117
299349
3368
Estes são chamados de versificação
e venho registrando há anos
e venho registrando há anos
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
302717
2277
que as habilidades de versificação
dessas pessoas
dessas pessoas
05:16
are preserved.
119
304994
1575
estão conservadas.
05:18
So when I realized that those same cues
120
306569
4087
Quando percebi que
estes mesmos indicadores
estes mesmos indicadores
05:22
are also important for speaker identity,
121
310656
2769
são também importantes
para a identidade do falante,
para a identidade do falante,
05:25
I had this idea.
122
313425
2015
eu tive esta ideia.
05:27
Why don't we take the source
123
315440
2516
Por quê não aproveitar a fonte
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
317956
2213
da pessoa que queremos
com que a voz se pareça
com que a voz se pareça
05:32
because it's preserved,
125
320169
1463
pois está conservada,
05:33
and borrow the filter
126
321632
2135
e pegar o filtro emprestado
05:35
from someone about the same age and size,
127
323767
3229
de alguém da mesma idade e tamanho,
05:39
because they can articulate speech,
128
327011
2407
porque elas podem articular a fala,
05:41
and then mix them?
129
329418
1791
e as misturar?
05:43
Because when we mix them,
130
331209
1787
Porque quando as misturamos
05:44
we can get a voice that's as clear
131
332996
1698
conseguimos uma voz tão clara
05:46
as our surrogate talker --
132
334694
1754
quanto o nosso 'falante substituto',
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
336448
2595
a pessoa de quem
pedimos o filtro emprestado,
pedimos o filtro emprestado,
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
339043
4649
e é semelhante à identidade
do nosso 'falante alvo'.
do nosso 'falante alvo'.
05:55
It's that simple.
135
343692
1427
É muito simples.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
345119
2934
Esta é a ciência por detrás
do que estamos desenvolvendo.
do que estamos desenvolvendo.
06:00
So once you have that in mind,
137
348053
3533
Uma vez que se tem isto em mente,
06:03
how do you go about building this voice?
138
351586
2258
como podemos construir esta voz?
06:05
Well, you have to find someone
139
353844
1480
Bem, precisamos achar alguém
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
355324
2400
disposto a ser um substituto.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
357724
2264
Isto não é tão intimidante.
06:11
Being a surrogate donor
142
359988
1523
Para se ser um substituto doador
06:13
only requires you to say a few hundred
143
361511
2788
você só precisa dizer
entre centenas
entre centenas
06:16
to a few thousand utterances.
144
364299
2242
e milhares de palavras.
06:18
The process goes something like this.
145
366541
2003
O processo é mais ou menos assim.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
368544
2190
(Vídeo) Voz: As coisas acontecem em pares.
06:22
I love to sleep.
147
370734
1925
Eu adoro dormir.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
372659
3882
O céu está azul sem nuvens.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
RP: Ela continuará assim
06:30
for about three to four hours,
150
378543
1919
durante umas 3 ou 4 horas,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
380462
3005
e a ideia não é ela dizer tudo
06:35
that the target is going to want to say,
152
383467
2045
que o alvo vai dizer,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
385512
3395
mas incluir todos os sons combinados
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
388907
3271
que ocorrem na linguagem.
06:44
The more speech you have,
155
392178
1638
Quanto mais fala se tem,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
393816
2305
melhor soa a sua futura voz.
06:48
Once you have those recordings,
157
396121
1673
Após estas gravações
06:49
what we need to do
158
397794
1413
precisamos
06:51
is we have to parse these recordings
159
399207
2718
analizá-las
06:53
into little snippets of speech,
160
401925
2449
em pequenos fragmentos da fala,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
404374
2337
combinando um ou dois sons,
06:58
sometimes even whole words
162
406711
1883
às vezes até as palavras inteiras
um banco de dados.
um banco de dados.
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
408594
4516
que começam a expandir
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
413110
3717
Chamaremos este banco de dados
de banco de vozes.
de banco de vozes.
07:08
Now the power of the voice bank
165
416827
2096
O poder deste banco de vozes
07:10
is that from this voice bank,
166
418923
2014
é que a partir dele,
07:12
we can now say any new utterance,
167
420937
2011
agora nós podemos criar
qualquer expressão nova
qualquer expressão nova
07:14
like, "I love chocolate" --
168
422948
1424
como, "Adoro chocolate"–
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
424372
1739
todo mundo precisa
ser capaz de dizer isto –
ser capaz de dizer isto –
07:18
fish through that database
170
426111
1831
buscamos no banco de dados
07:19
and find all the segments necessary
171
427942
1940
e encontramos todos
os segmentos necessários
os segmentos necessários
07:21
to say that utterance.
172
429882
1929
para articular a expressão
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
431811
1789
(Vídeo) Voz: Adoro chocolate.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
433600
1391
RP: Então, isto é síntese da fala
07:26
It's called concatenative synthesis,
and that's what we're using.
and that's what we're using.
175
434991
2573
Chama-se síntese de concatenação
e isso é o que estamos usando.
e isso é o que estamos usando.
07:29
That's not the novel part.
176
437564
1533
Esta não é a novidade.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
439097
2221
A novidade é como fazemos com que soe
07:33
like this young woman.
178
441318
1457
como esta jovem.
07:34
This is Samantha.
179
442775
1524
Esta é Samantha.
07:36
I met her when she was nine,
180
444299
2346
Eu a conheci quando
ela tinha nove anos
ela tinha nove anos
07:38
and since then, my team and I
181
446645
1897
e desde então, minha equipe e eu
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
448542
2714
temos tentado construir
uma voz personalizada para ela.
uma voz personalizada para ela.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
451256
3099
Primeiro nós tivemos que encontrar
um doador substituto,
um doador substituto,
07:46
and then we had to have Samantha
184
454355
1818
depois pedimos a Samantha
07:48
produce some utterances.
185
456173
1929
para produzir algumas expressões.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
458102
2379
O que ela pode expressar na
maioria das vezes é o som das vogais,
maioria das vezes é o som das vogais,
07:52
but that's enough for us to extract
187
460481
2479
mas isto não é suficiente para
se extrair
se extrair
07:54
her source characteristics.
188
462960
2285
as características da sua fonte.
07:57
What happens next is best described
189
465245
3271
O que acontece a seguir é
melhor descrito
melhor descrito
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
468516
2767
com a analogia da minha filha.
Ela tem 6 anos.
Ela tem 6 anos.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
471283
5422
Ela chama isso de misturando cores
para pintar vozes.
para pintar vozes.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
476705
2555
Isto é lindo. É exatamente isto.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
479260
2860
A voz de Samantha é como
um exemplo concentrado
um exemplo concentrado
08:14
of red food dye which we can infuse
194
482120
2609
de corante vermelho
que podemos infundir
que podemos infundir
08:16
into the recordings of her surrogate
195
484729
2540
nas gravações de sua substituta
08:19
to get a pink voice just like this.
196
487269
4387
para conseguir uma voz cor de rosa assim.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
491656
4491
(Vídeo) Samantha: Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
496147
2808
RP: Agora, Samantha pode dizer isso.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
498955
3069
(Vídeo) Samantha: Esta voz é
só para mim.
só para mim.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
502024
6305
Mal posso esperar para usar minha
nova voz com meus amigos.
nova voz com meus amigos.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
508329
6417
RP: Obrigada. (Aplausos)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
514746
2333
Eu nunca vou esquecer este sorriso gentil
08:49
that spread across her face
203
517079
1902
estampado em seu rosto
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
518981
3649
quando ela ouviu aquela voz
pela primeira vez
pela primeira vez
08:54
Now there's millions of people
205
522630
1882
Há milhões de pessoas
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
524512
2833
em todo o mundo como Samantha,
milhões,
milhões,
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
527345
3440
e isto é apenas o começo.
09:02
What we've done so far is we have
208
530785
1642
Até agora nós conseguimos
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
532427
3859
alguns substitutos falantes
nos Estados Unidos.
nos Estados Unidos.
09:08
who have donated their voices,
210
536286
1507
que doaram suas vozes,
09:09
and we have been using those
211
537793
1928
e temos usado estas vozes
09:11
to build our first few personalized voices.
212
539721
4472
para construir nossas primeiras
vozes personalizadas.
vozes personalizadas.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
544193
1756
Mas ainda precisamos fazer muito mais.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
545949
2188
Para Samantha, sua substituta
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
548137
3046
é de algum lugar no Centro-Oeste,
um estranho
um estranho
09:23
who gave her the gift of voice.
216
551183
3841
que lhe deu o dom da voz.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
555024
2153
Como uma cientista, eu estou
muito entusiasmada
muito entusiasmada
09:29
to take this work out of the laboratory
218
557177
1935
de tirar este trabalho do laboratório
09:31
and finally into the real world
219
559112
1800
e finalmente implementar isto
no mundo real
no mundo real
09:32
so it can have real-world impact.
220
560912
3165
para que possa ter um impacto
mundial real
mundial real
09:36
What I want to share with you next
221
564077
1582
O que ainda quero
compartilhar com vocês
compartilhar com vocês
09:37
is how I envision taking this work
222
565659
2175
é como eu visualizo
levar este trabalho
levar este trabalho
09:39
to that next level.
223
567834
2711
para o próximo nível.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
570545
3887
Eu imagino um mundo de doadores substitutos
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
574432
3260
de todo tipo de formação,
de tamanhos e idades diferentes,
de tamanhos e idades diferentes,
09:49
coming together in this voice drive
226
577692
3058
unindo-se juntos nesta unidade de voz
09:52
to give people voices
227
580750
2270
para dar às pessoas vozes
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
583020
3799
tão coloridas quanto suas personalidades.
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
Para isso, um primeiro passo,
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
589119
3275
nós criamos este site na Internet:
VocaliD.org,
VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
592394
1624
como uma forma de reunir estes
10:06
who want to join us as voice donors,
232
594018
2675
que desejam se juntar a nós.
como doadores de vozes,
como doadores de vozes,
10:08
as expertise donors,
233
596693
1772
como doadores especialistas,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
598465
5339
de qualquer forma, para fazer
esta visão uma realidade
esta visão uma realidade
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
603804
4153
Diz-se que a doação de sangue
pode salvar vidas.
pode salvar vidas.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
607957
4982
Bem, a doação de suas vozes
pode mudar vidas
pode mudar vidas
10:24
All we need is a few hours of speech
237
612939
3050
Tudo que precisamos são
algumas horas de fala
algumas horas de fala
10:27
from our surrogate talker,
238
615989
1491
do nosso 'falante substituto',
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
617480
4733
e apenas uma vogal
do 'falante alvo',
do 'falante alvo',
10:34
to create a unique vocal identity.
240
622213
3711
para criar uma identidade vocal única.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
625924
2626
Essa é a ciência por trás do que fazemos.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
628550
4455
Quero concluir colocando um círculo
de volta no lado humano
de volta no lado humano
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
633005
4102
que é realmente a verdadeira inspiração
para este trabalho.
para este trabalho.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
637107
3699
Cerca de 5 anos atrás nós construímos
nossa primeira voz
nossa primeira voz
10:52
for a little boy named William.
245
640806
2501
por um garoto chamado William.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
643307
2357
Quando sua mãe ouviu primeira voz,
10:57
she said, "This is what William
247
645664
2345
disse: "É assim que a voz de William
11:00
would have sounded like
248
648009
1546
teria soado
11:01
had he been able to speak."
249
649555
2449
se ele pudesse falar."
11:04
And then I saw William typing a message
250
652004
2418
Eu vi William escrever uma mensagem
11:06
on his device.
251
654422
1362
em seu dispositivo.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
655784
3293
Eu pensei, que será que ele está pensando?
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
659077
3590
Imaginem usando voz de outra pessoa
11:14
for nine years
254
662667
2193
durante 9 anos
11:16
and finally finding your own voice.
255
664860
4844
e finalmente encontrando sua própria voz.
11:21
Imagine that.
256
669704
1377
Imagine só.
11:23
This is what William said:
257
671081
2797
Wiiliam disse:
11:25
"Never heard me before."
258
673878
4463
"Nunca me ouvi antes."
11:32
Thank you.
259
680417
1619
Obrigada.
11:34
(Applause)
260
682036
4724
(Aplausos)
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