TEDWomen 2013
Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints
Rupal Patel: Giọng nói cũng độc đáo như vân tay
Filmed:
Readability: 3.9
944,754 views
Năng lực nói của nhiều người bị rối loạn nghiêm trọng nên họ phải dùng thiết bị máy tính để giao tiếp. Tuy nhiên người ta chỉ chon tập trung vào một số ít các giọng. Thế nên Stephen Hawking có giọng Mỹ, và nhiều người chọn cùng một giọng nói, dẫn đến hiệu ứng không thích hợp. Nhà khoa học về Giọng nói Rupal Patel muốn làm một điều gì đó trong việc này, trong câu chuyện, bà kể về việc chế ra những giọng nói riêng biệt duy nhất cho những người không nói được.
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
Hôm nay tôi xin trình bày
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
2209
2927
một khía cạnh căn bản
và mạnh mẽ trong
và mạnh mẽ trong
00:17
of who we are: our voice.
2
5136
3598
mỗi chúng ta: giọng nói.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
8734
2746
Mỗi người chúng ta
có một chất giọng độc đáo
có một chất giọng độc đáo
00:23
that reflects our age, our size,
4
11480
2289
phản ánh tuổi tác,
kích cỡ cơ thể,
kích cỡ cơ thể,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
13769
3237
thậm chí phong cách sống và
nhân cách của mỗi người.
nhân cách của mỗi người.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
17006
2142
Thơ của Longfellow đã nói rằng:
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
19148
3870
"Giọng nói là âm điệu của tâm hồn."
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
23018
2747
Là nhà nghiên cứu khoa học tiếng nói,
tôi bị hấp dẫn
tôi bị hấp dẫn
00:37
by how the voice is produced,
9
25765
1829
bởi cách giọng nói được cất lên,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
27594
3658
và cách nó
có thể được chế tạo.
có thể được chế tạo.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
31252
2210
Đó là câu chuyện tôi muốn chia sẻ.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
33462
1814
Tôi sẽ cho các bạn
nghe một mẫu
nghe một mẫu
00:47
of a voice that you may recognize.
13
35276
1871
giọng nói mà các bạn
có thế nhận ra.
có thế nhận ra.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
37147
1304
(Băng) Stephen Hawking: "Tôi nghĩ
mình đã diễn đạt khá rõ điều muốn nói."
mình đã diễn đạt khá rõ điều muốn nói."
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
38451
2749
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
41200
1280
Rupal Patel: Đó là giọng
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
42480
2086
của Giáo sư Stephen Hawking.
00:56
What you may not know is that same voice
18
44566
3849
Điều quý vị có thể không biết,
là giọng nói này
là giọng nói này
01:00
may also be used by this little girl
19
48415
2478
cũng có thể được cô bé
này sử dụng
này sử dụng
01:02
who is unable to speak
20
50893
1697
cô không nói được
01:04
because of a neurological condition.
21
52590
2597
do mắc phải một bệnh thần kinh.
01:07
In fact, all of these individuals
22
55187
2068
Thực tế là,
những người trên hình này
những người trên hình này
01:09
may be using the same voice,
23
57255
2012
có thể đang
sử dụng cùng một giọng nói,
sử dụng cùng một giọng nói,
01:11
and that's because there's
only a few options available.
only a few options available.
24
59267
3557
đó là do họ chỉ có
một số ít các lựa chọn.
một số ít các lựa chọn.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
62824
4317
Tính riêng ở Mỹ, có khoảng
2,5 triệu người
2,5 triệu người
01:19
who are unable to speak,
26
67141
1610
không thể nói,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
68751
2622
và nhiều người trong số họ
sử dụng các thiết bị máy tính
sử dụng các thiết bị máy tính
01:23
to communicate.
28
71373
1522
để giao tiếp.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
72895
3479
Có hàng triệu người trên trái đất
đang sử dụng những giọng nói chung,
đang sử dụng những giọng nói chung,
01:28
who are using generic voices,
30
76374
1652
bao gồm giọng của
Giáo sư Hawking,
Giáo sư Hawking,
01:30
including Professor Hawking,
31
78026
1446
01:31
who uses an American-accented voice.
32
79472
4833
giọng Mỹ đặc trưng.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
84305
3328
Khiếm khuyết về đặc điểm
cá nhân này của giọng nói nhân tạo
cá nhân này của giọng nói nhân tạo
01:39
really hit home
34
87633
1416
thực sự đã ám ảnh tôi
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
89049
2472
khi tham gia
một hội nghị kỹ thuật hỗ trợ
một hội nghị kỹ thuật hỗ trợ
01:43
a few years ago,
36
91521
1850
cách đây vài năm,
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
93371
3604
tôi còn nhớ khoảng khắc
thả bộ vào sảnh hội trường
thả bộ vào sảnh hội trường
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
96975
3044
và bắt gặp một cô bé con
cùng một người lớn
cùng một người lớn
01:52
having a conversation using their devices,
39
100019
2916
dùng thiết bị hỗ trợ
để nói chuyện với nhau,
để nói chuyện với nhau,
01:54
different devices, but the same voice.
40
102935
4284
thiết bị khác nhau,
nhưng cùng một giọng nói.
nhưng cùng một giọng nói.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
107219
1909
Tôi quan sát và theo dõi
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
109128
4190
quanh tôi, có hàng trăm người
02:05
using a handful of voices,
43
113318
2738
đang dùng chỉ một vài giọng nói,
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
116056
3091
những giọng nói đó không hề
tương xứng với cơ thể
tương xứng với cơ thể
02:11
or their personalities.
45
119147
2082
hoặc tính cách của họ.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
121229
2727
Chưa bao giờ nghĩ ta sẽ
nối tay hoặc chân giả
nối tay hoặc chân giả
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
123956
3396
của người trưởng thành
cho một cô bé gái.
cho một cô bé gái.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
127352
3304
Vậy tại sao lại chấp nhận
sử dụng giọng nói nhân tạo như thế?
sử dụng giọng nói nhân tạo như thế?
02:22
It really struck me,
49
130656
1291
Nó thực sự dày vò tôi,
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
tôi muốn làm cái gì đó.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
135098
1953
Bây giờ tôi xin mở
một đoạn ví dụ
một đoạn ví dụ
02:29
of someone who has, two people actually,
52
137051
3288
của một người,
thực tế là hai,
thực tế là hai,
mắc chứng rối loạn
giọng nói nghiêm trọng.
giọng nói nghiêm trọng.
02:32
who have severe speech disorders.
53
140339
1768
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
Tôi muốn các bạn
chú ý lắng nghe cách họ nói.
chú ý lắng nghe cách họ nói.
02:37
They're saying the same utterance.
55
145337
2357
Họ đang diễn đạt cùng một ý.
02:39
(First voice)
56
147694
2432
(Giọng nói thứ nhất)
02:42
(Second voice)
57
150126
3617
(Giọng nói thứ 2)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
153743
2412
Bạn có thể không hiểu
những gì họ nói,
những gì họ nói,
02:48
but I hope that you heard
59
156155
1854
nhưng tôi hy vọng
bạn có thể nhận ra
bạn có thể nhận ra
02:50
their unique vocal identities.
60
158009
4283
đặc điểm riêng về giọng nói
của họ.
của họ.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
Điều tiếp theo phải làm là,
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
165105
2384
tôi muốn tìm ra cách tận dụng
02:59
these residual vocal abilities
63
167489
1821
khả năng nói chuyện
còn sót lại này
còn sót lại này
03:01
and build a technology
64
169310
2016
và xây dựng một kỹ thuật
03:03
that could be customized for them,
65
171326
2143
tương hợp với họ,
03:05
voices that could be customized for them.
66
173469
2429
tạo ra giọng nói phù hợp nhất.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
175898
2685
Vì thế, tôi đã trao đổi
với đồng sự, Tim Bunnell.
với đồng sự, Tim Bunnell.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
178583
3063
Tiến sĩ Bunnell là chuyên gia
trong lĩnh vực giọng nói nhân tạo,
trong lĩnh vực giọng nói nhân tạo,
03:13
and what he'd been doing is building
69
181646
2033
ông ấy đã và đang xây dựng
03:15
personalized voices for people
70
183679
1881
giọng nói
mang đặc điểm cá nhân
mang đặc điểm cá nhân
03:17
by putting together
71
185560
2097
bằng cách ghép
những mẫu giọng nói của họ
những mẫu giọng nói của họ
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
187657
2150
được ghi âm trước đó
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
189807
2879
và tái tạo giọng cho họ.
Đây là những người
mất đi giọng nói
mất đi giọng nói
03:24
These are people who had lost their voice
74
192686
1712
03:26
later in life.
75
194398
1911
trong những năm về sau
của cuộc đời.
của cuộc đời.
03:28
We didn't have the luxury
76
196309
1394
Chúng ta không có những
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
197703
1774
bản ghi âm tiếng nói
03:31
for those born with speech disorder.
78
199477
2292
của những người
mắc bệnh bẩm sinh.
mắc bệnh bẩm sinh.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
Nhưng tôi nghĩ,
phải có một cách khác
phải có một cách khác
03:36
to reverse engineer a voice
80
204306
1944
để tạo lại giọng nói
03:38
from whatever little is left over.
81
206250
2291
từ bất kỳ thứ gì nhỏ nhoi
còn sót lại.
còn sót lại.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
208541
2714
Cuối cùng, chúng tôi quyết định
làm đúng như vậy.
làm đúng như vậy.
03:43
We set out with a little bit of funding
from the National Science Foundation,
from the National Science Foundation,
83
211255
3403
Bắt đầu với nguồn quỹ ít ỏi
từ Quỹ Khoa học Quốc gia,
từ Quỹ Khoa học Quốc gia,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
214658
3565
để tạo ra
giọng nói nhân tạo tùy chỉnh
giọng nói nhân tạo tùy chỉnh
03:50
their unique vocal identities.
85
218223
1536
dựa trên đặc điểm
từng người.
từng người.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
219759
3203
Chúng tôi gọi dự án này là
VocaliD hay là vocal I.D
VocaliD hay là vocal I.D
03:54
for vocal identity.
87
222962
2033
tạo tiếng nói cá nhân.
03:56
Now before I get into the details of how
88
224995
2674
Trước khi đi vào chi tiết về
việc hình thành
việc hình thành
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
227669
2048
giọng nói
và để bạn có thể nghe thấy,
và để bạn có thể nghe thấy,
04:01
I need to give you a real quick
speech science lesson. Okay?
speech science lesson. Okay?
90
229717
3350
Tôi xin nói nhanh một bài khoa học
về giọng nói.
về giọng nói.
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
233067
3159
Trước tiên, chúng ta đều biết
giọng nói sẽ thay đổi nhiều
giọng nói sẽ thay đổi nhiều
04:08
dramatically over the course of development.
92
236226
2854
qua quá trình phát triển.
04:11
Children sound different from teens
93
239080
2090
Trẻ em nói giọng
khác thanh thiếu niên
khác thanh thiếu niên
04:13
who sound different from adults.
94
241170
1463
khác với giọng người lớn.
04:14
We've all experienced this.
95
242633
2642
Ai cũng đều trải qua
những thời kỳ đó.
những thời kỳ đó.
04:17
Fact number two is that speech
96
245275
3363
Sự thật tiếp theo là
giọng nói
giọng nói
04:20
is a combination of the source,
97
248638
2553
là sự kết hợp
của âm nguồn,
của âm nguồn,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
251191
3479
những nhịp rung được tạo ra
từ hộp âm thanh,
từ hộp âm thanh,
04:26
which are then pushed through
99
254670
1939
sau đó, được truyền qua
04:28
the rest of the vocal tract.
100
256609
2437
phần còn lại
của đường truyền tiếng.
của đường truyền tiếng.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
259046
2484
Đây là những khoang
trong đầu và cổ
trong đầu và cổ
04:33
that vibrate,
102
261530
1239
chúng sẽ rung lên,
04:34
and they actually filter that source sound
103
262769
2110
và lọc những âm nguồn
04:36
to produce consonants and vowels.
104
264879
2537
để phát ra
các nguyên âm và phụ âm.
các nguyên âm và phụ âm.
04:39
So the combination of source and filter
105
267416
3860
Như vậy, sự kết hợp
giữa âm nguồn và bộ lọc
giữa âm nguồn và bộ lọc
04:43
is how we produce speech.
106
271276
2630
là cách mà giọng nói
được phát ra.
được phát ra.
04:45
And that happens in one individual.
107
273906
3026
Và quá trình đó xảy ra
ở từng cá nhân.
ở từng cá nhân.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
276932
2626
Ban nãy, tôi đã nói
04:51
a good part of my career
109
279558
2025
tôi dành nhiều thời gian
và công sức
và công sức
04:53
understanding and studying
110
281583
2453
để hiểu và nghiên cứu
04:56
the source characteristics of people
111
284036
1958
đặc điểm âm nguồn
của cá nhân
của cá nhân
04:57
with severe speech disorder,
112
285994
2301
mắc chứng rối loạn giọng nói
nghiêm trọng,
nghiêm trọng,
05:00
and what I've found
113
288295
1465
điều mà tôi tìm ra là
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
289760
3366
mặc dù bộ lọc
bị hư hại và suy giảm,
bị hư hại và suy giảm,
05:05
they were able to modulate their source:
115
293126
2961
họ vẫn có thể
tạo ra âm thanh nguồn:
tạo ra âm thanh nguồn:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
296087
3262
gồm cao độ, cường độ, nhịp độ
05:11
These are called prosody, and
I've been documenting for years
I've been documenting for years
117
299349
3368
gọi chung là âm điệu,
tôi đã nghiên cứu trong nhiều năm
tôi đã nghiên cứu trong nhiều năm
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
302717
2277
thấy rằng năng lực tạo âm điệu
của những người này vẫn còn được lưu giữ.
của những người này vẫn còn được lưu giữ.
05:16
are preserved.
119
304994
1575
05:18
So when I realized that those same cues
120
306569
4087
Vì thế, khi nhận ra
những tín hiệu này
những tín hiệu này
05:22
are also important for speaker identity,
121
310656
2769
là rất quan trọng
với giọng nói cá nhân,
với giọng nói cá nhân,
05:25
I had this idea.
122
313425
2015
tôi đã nảy ra ý tưởng.
05:27
Why don't we take the source
123
315440
2516
Sao không lấy âm nguồn
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
317956
2213
từ chính người cần tạo giọng nói,
05:32
because it's preserved,
125
320169
1463
vì nó vẫn còn được lưu giữ,
05:33
and borrow the filter
126
321632
2135
rồi mượn bộ lọc
05:35
from someone about the same age and size,
127
323767
3229
từ một người cùng tuổi
và kích cỡ,
và kích cỡ,
05:39
because they can articulate speech,
128
327011
2407
vì họ có thể phát ra
giọng nói rõ ràng,
giọng nói rõ ràng,
05:41
and then mix them?
129
329418
1791
rồi kết hợp chúng lại?
05:43
Because when we mix them,
130
331209
1787
Làm thế, chúng ta có thể
05:44
we can get a voice that's as clear
131
332996
1698
có được giọng nói rõ ràng
05:46
as our surrogate talker --
132
334694
1754
như chính giọng
của người nói --
của người nói --
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
336448
2595
người mà ta đã mượn bộ lọc--
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
339043
4649
đồng thời có đặc điểm tương tự
với âm nguồn của người nói mục tiêu.
với âm nguồn của người nói mục tiêu.
05:55
It's that simple.
135
343692
1427
Đơn giản thế thôi.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
345119
2934
Đó là cơ sở khoa học
của việc chúng tôi đang làm.
của việc chúng tôi đang làm.
06:00
So once you have that in mind,
137
348053
3533
Vì thế, một khi bạn hỏi,
06:03
how do you go about building this voice?
138
351586
2258
làm thế nào
tạo ra giọng cho người này?
tạo ra giọng cho người này?
06:05
Well, you have to find someone
139
353844
1480
Bạn phải tìm ra ai đó
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
355324
2400
sẵn lòng là người thay thế.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
357724
2264
Đó không phải là
một điều quá khó.
một điều quá khó.
06:11
Being a surrogate donor
142
359988
1523
Để là người
tặng giọng
tặng giọng
06:13
only requires you to say a few hundred
143
361511
2788
điều bạn cần làm
là nói vài trăm
là nói vài trăm
06:16
to a few thousand utterances.
144
364299
2242
đến vài ngàn lời.
06:18
The process goes something like this.
145
366541
2003
Quá trình đó diễn ra
đại loại như.
đại loại như.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
368544
2190
(Video) Giọng nói:
Những thứ xảy ra cùng lúc.
Những thứ xảy ra cùng lúc.
06:22
I love to sleep.
147
370734
1925
Tôi muốn đi ngủ.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
372659
3882
Bầu trời xanh không gợn chút mây.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
Rupal Patel: Cô ấy sẽ tiếp tục như thế
06:30
for about three to four hours,
150
378543
1919
trong khoảng 3 đến 4 giờ,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
380462
3005
vấn đề không phải là
cô ấy phải nói mọi thứ
cô ấy phải nói mọi thứ
06:35
that the target is going to want to say,
152
383467
2045
mà người mục tiêu
sẽ nói trong tương lai,
sẽ nói trong tương lai,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
385512
3395
vấn đề ở đây là tạo ra tất cả
những kết hợp âm
những kết hợp âm
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
388907
3271
có thể có trong ngôn ngữ.
06:44
The more speech you have,
155
392178
1638
Càng nhiều lời nói
được tập hợp,
được tập hợp,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
393816
2305
giọng được tổng hợp
càng có âm điệu tốt hơn.
càng có âm điệu tốt hơn.
06:48
Once you have those recordings,
157
396121
1673
Khi đã có
những bản ghi âm thế này,
những bản ghi âm thế này,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
điều tiếp theo là
06:51
is we have to parse these recordings
159
399207
2718
tách chúng
06:53
into little snippets of speech,
160
401925
2449
thành những đoạn nhỏ,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
404374
2337
từ một đến hai âm kết hợp,
06:58
sometimes even whole words
162
406711
1883
thậm chí là
toàn bộ từ
toàn bộ từ
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
408594
4516
và tạo thành một bộ dữ liệu.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
413110
3717
Chúng tôi gọi bộ dữ liệu này
là ngân hàng giọng nói.
là ngân hàng giọng nói.
07:08
Now the power of the voice bank
165
416827
2096
Bạn có thể thấy sức mạnh
của ngân hàng giọng nói
của ngân hàng giọng nói
07:10
is that from this voice bank,
166
418923
2014
07:12
we can now say any new utterance,
167
420937
2011
chúng ta có thể nói
bất cứ câu nào,
bất cứ câu nào,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
422948
1424
như: "Tôi thích Sô cô la" --
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
424372
1739
mọi người đều cần phải nói thế--
07:18
fish through that database
170
426111
1831
chỉ cần tìm trong bộ dữ liệu
07:19
and find all the segments necessary
171
427942
1940
để có tất cả
những phân đoạn cần thiết
những phân đoạn cần thiết
07:21
to say that utterance.
172
429882
1929
để nói ra điều này.
(Video) Giọng nói:
Tôi thích Sô Cô La.
Tôi thích Sô Cô La.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
431811
1789
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
433600
1391
RP: Đó là lời nói nhân tạo
07:26
It's called concatenative synthesis,
and that's what we're using.
and that's what we're using.
175
434991
2573
được gọi là tổng hợp tập kết,
cái chúng tôi đang dùng.
cái chúng tôi đang dùng.
07:29
That's not the novel part.
176
437564
1533
Không có gì mới mẻ.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
439097
2221
Điều lạ là cách ta tạo ra âm điệu
giống như người phụ nữ trẻ này.
giống như người phụ nữ trẻ này.
07:33
like this young woman.
178
441318
1457
07:34
This is Samantha.
179
442775
1524
Đây là Samantha.
07:36
I met her when she was nine,
180
444299
2346
Tôi đã gặp cô lần đầu
khi cô ấy 9 tuổi,
khi cô ấy 9 tuổi,
07:38
and since then, my team and I
181
446645
1897
và kể từ đó,
nhóm của tôi
nhóm của tôi
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
448542
2714
đã cố gắng tạo ra
giọng nói riêng cho cô ấy.
giọng nói riêng cho cô ấy.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
451256
3099
Đầu tiên, chúng tôi phải tìm ra
người hiến giọng nói,
người hiến giọng nói,
07:46
and then we had to have Samantha
184
454355
1818
và sau đó, để Samantha
07:48
produce some utterances.
185
456173
1929
tạo ra vài câu nói,
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
458102
2379
hầu như
chỉ là những nguyên âm,
chỉ là những nguyên âm,
07:52
but that's enough for us to extract
187
460481
2479
nhưng như vậy là đã đủ
để trích xuất
để trích xuất
07:54
her source characteristics.
188
462960
2285
âm nguồn riêng của cô.
07:57
What happens next is best described
189
465245
3271
Để diễn đạt một cách tốt nhất
những gì xảy ra tiếp theo
những gì xảy ra tiếp theo
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
468516
2767
cần phải dùng lời của con gái tôi.
Nó lên 6 tuổi.
Nó lên 6 tuổi.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
471283
5422
Nó gọi đó là
trộn màu để vẽ nên giọng nói.
trộn màu để vẽ nên giọng nói.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
476705
2555
Miêu tả tài tình.
Chính xác là vậy.
Chính xác là vậy.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
479260
2860
Giọng nói của Samantha
giống như mẫu cô đặc
giống như mẫu cô đặc
08:14
of red food dye which we can infuse
194
482120
2609
của màu đỏ thực phẩm
ta dùng
ta dùng
08:16
into the recordings of her surrogate
195
484729
2540
để tô vào bản ghi âm
giọng nói thay thế
giọng nói thay thế
08:19
to get a pink voice just like this.
196
487269
4387
tạo ra chất giọng màu hồng
như thế này.
như thế này.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
491656
4491
(Video) Samantha: Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
496147
2808
Và bây giờ, Samantha
có thể nói như thế này.
có thể nói như thế này.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
498955
3069
(Video) Samantha:
Giọng nói này chỉ dành cho tôi.
Giọng nói này chỉ dành cho tôi.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
502024
6305
Tôi nóng lòng muốn dùng nó
để nói chuyện với các bạn.
để nói chuyện với các bạn.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
508329
6417
RP: Cảm ơn (Tiếng vỗ tay)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
514746
2333
Tôi không bao giờ quên được
nụ cười dịu dàng
nụ cười dịu dàng
08:49
that spread across her face
203
517079
1902
tỏa ra trên khuôn mặt
của Samantha
của Samantha
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
518981
3649
khi cô nghe giọng nói của mình
lần đầu tiên.
lần đầu tiên.
08:54
Now there's millions of people
205
522630
1882
Hiện nay, có hàng triệu người
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
524512
2833
khắp thế giới như Samantha,
vâng hàng triệu,
vâng hàng triệu,
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
527345
3440
và chúng tôi chỉ mới bắt đầu
hỗ trợ được phần nổi.
hỗ trợ được phần nổi.
09:02
What we've done so far is we have
208
530785
1642
Cho tới lúc này
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
532427
3859
có một vài người hiến giọng
trên khắp nước Mỹ.
trên khắp nước Mỹ.
09:08
who have donated their voices,
210
536286
1507
Chúng tôi đang sử dụng
những giọng nói này
những giọng nói này
09:09
and we have been using those
211
537793
1928
09:11
to build our first few personalized voices.
212
539721
4472
để xây dựng
những giọng nói cá nhân.
những giọng nói cá nhân.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
544193
1756
Nhưng vẫn còn rất nhiều
việc phải làm khác .
việc phải làm khác .
09:17
For Samantha, her surrogate
214
545949
2188
Với Samantha,
người hiến giọng cho cô ấy
người hiến giọng cho cô ấy
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
548137
3046
đến từ Trung Tây,
một người lạ
một người lạ
09:23
who gave her the gift of voice.
216
551183
3841
đã trao cho cô
món quà quý giá là giọng nói.
món quà quý giá là giọng nói.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
555024
2153
Là nhà khoa học,
tôi háo hức
tôi háo hức
09:29
to take this work out of the laboratory
218
557177
1935
đưa dự án này
ra khỏi phòng thí nghiệm
ra khỏi phòng thí nghiệm
09:31
and finally into the real world
219
559112
1800
đến với đời thực
09:32
so it can have real-world impact.
220
560912
3165
để nó có được
những tác động thực.
những tác động thực.
Tôi muốn chia sẻ
với các bạn tiếp theo
với các bạn tiếp theo
09:36
What I want to share with you next
221
564077
1582
09:37
is how I envision taking this work
222
565659
2175
đó là tôi
đã hình dung đưa dự án này
đã hình dung đưa dự án này
09:39
to that next level.
223
567834
2711
lên một tầm cao hơn
như thế nào.
như thế nào.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
570545
3887
Tôi tưởng tượng ra một thế giới
gồm những người hiến tặng giọng nói
gồm những người hiến tặng giọng nói
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
574432
3260
từ mọi hoàn cảnh,
mọi tầm vóc, mọi tuỏi tác,
mọi tầm vóc, mọi tuỏi tác,
09:49
coming together in this voice drive
226
577692
3058
đến với nhau
vì mục đích chung
vì mục đích chung
09:52
to give people voices
227
580750
2270
trao tặng giọng nói cho con người
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
583020
3799
để cho giọng nói của họ cũng có sắc màu
như chính tính cách của họ vậy.
như chính tính cách của họ vậy.
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
Để thực hiện điều này
bước đầu tiên,
bước đầu tiên,
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
589119
3275
chúng tôi cùng tạo
một website, VocaliD.org,
một website, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
592394
1624
như là một cách tập hợp
10:06
who want to join us as voice donors,
232
594018
2675
những người mong muốn
hiến tặng giọng nói,
hiến tặng giọng nói,
10:08
as expertise donors,
233
596693
1772
cũng như
kiến thức chuyên môn,
kiến thức chuyên môn,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
598465
5339
hoặc bất kỳ cách nào để đưa
dự án trở thành hiện thực.
dự án trở thành hiện thực.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
603804
4153
Có người đã nói
hiến máu có thể cứu người.
hiến máu có thể cứu người.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
607957
4982
Và bây giờ, trao tặng giọng nói
cũng sẽ làm thay đổi cuộc đời.
cũng sẽ làm thay đổi cuộc đời.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
612939
3050
Tất cả những gì ta cần
là vài giờ nói chuyện
là vài giờ nói chuyện
10:27
from our surrogate talker,
238
615989
1491
từ những người hiến giọng,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
617480
4733
cũng như chỉ với vài nguyên âm
từ người cần giọng nói,
từ người cần giọng nói,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
622213
3711
chúng ta có thể tạo ra
giọng nói cá nhân độc đáo.
giọng nói cá nhân độc đáo.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
625924
2626
Đó là cơ sở khoa học
của việc chúng tôi đang làm.
của việc chúng tôi đang làm.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
628550
4455
Tôi muốn kết thúc bằng việc trở lại
nói về khía cạnh con người
nói về khía cạnh con người
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
633005
4102
cảm hứng đưa chúng tôi
đến với dự án này.
đến với dự án này.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
637107
3699
Cách đây 5 năm, khi
xây dựng giọng nói đầu tiên
xây dựng giọng nói đầu tiên
10:52
for a little boy named William.
245
640806
2501
cho một cậu bé tên là William.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
643307
2357
Lần đầu tiên nghe được
giọng nói của con mình,
giọng nói của con mình,
10:57
she said, "This is what William
247
645664
2345
mẹ cậu ấy bảo,
11:00
would have sounded like
248
648009
1546
"Đây chính là giọng William
11:01
had he been able to speak."
249
649555
2449
nếu như nó có thể nói."
11:04
And then I saw William typing a message
250
652004
2418
Và sau đó, tôi thấy William
11:06
on his device.
251
654422
1362
viết tin nhắn trên máy.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
655784
3293
Tôi tự hỏi, cậu ấy đang nghĩ gì?
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
659077
3590
Hãy tưởng tượng mà xem,
ta mang giọng nói của một ai đó
ta mang giọng nói của một ai đó
11:14
for nine years
254
662667
2193
trong 9 năm ròng
11:16
and finally finding your own voice.
255
664860
4844
và cuối cùng, tìm thấy
giọng nói của chính mình.
giọng nói của chính mình.
11:21
Imagine that.
256
669704
1377
Tưởng tượng thử xem.
11:23
This is what William said:
257
671081
2797
Đây là điều William đã nói:
11:25
"Never heard me before."
258
673878
4463
"Trước đây, chưa bao giờ
tôi nghe thấy tiếng mình."
tôi nghe thấy tiếng mình."
11:32
Thank you.
259
680417
1619
Xin cảm ơn.
11:34
(Applause)
260
682036
4724
(Tiếng vỗ tay).
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