ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Rupal Patel | Speaker | TED.com
TEDWomen 2013

Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

露波‧帕特爾: 像指紋一樣獨特的智能聲音

Filmed:
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大部分患有語言障礙的人都使用一種電腦化的設備來溝通,但是可選擇的聲音卻不多。這也是為甚麼史蒂芬·霍金的聲音是美國口音,而很多人都用著同一個聲音,不符合他們身份的聲音。語言科學家露波‧帕特爾決定改變這一狀況。在這個演講中,她將與大家分享她為“無音人士”創造獨特聲音的過程。
- 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

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00:12
I'd like to talk today今天
0
719
1490
我今天想給大家介紹
00:14
about a powerful強大 and fundamental基本的 aspect方面
1
2209
2927
一個對我們身份有重要影響的因素
00:17
of who we are: our voice語音.
2
5136
3598
那就是:聲音
00:20
Each one of us has a unique獨特 voiceprint聲紋
3
8734
2746
我們每一個人都有獨特的音印
00:23
that reflects反映 our age年齡, our size尺寸,
4
11480
2289
它反映了我們的年紀, 體型,
00:25
even our lifestyle生活方式 and personality個性.
5
13769
3237
甚至我們的性格與生活習慣
00:29
In the words of the poet詩人 Longfellow朗費羅,
6
17006
2142
以詩人亨利·沃茲沃思·朗費羅的話說:
00:31
"the human人的 voice語音 is the organ器官 of the soul靈魂."
7
19148
3870
"人類的聲音就是靈魂的器官."
00:35
As a speech言語 scientist科學家, I'm fascinated入迷
8
23018
2747
做為一個語言科學家, 我對聲音產生的過程
00:37
by how the voice語音 is produced生成,
9
25765
1829
有著濃厚的興趣,
00:39
and I have an idea理念 for how it can be engineered工程.
10
27594
3658
我對如何來設計與建造聲音
有一個新的看法
00:43
That's what I'd like to share分享 with you.
11
31252
2210
我想和大家分享的這個看法
00:45
I'm going to start開始 by playing播放 you a sample樣品
12
33462
1814
先給大家放一個實例
00:47
of a voice語音 that you may可能 recognize認識.
13
35276
1871
你們也許認得這個聲音
00:49
(Recording記錄) Stephen斯蒂芬 Hawking霍金: "I would have thought
14
37147
1304
(錄音) 史蒂芬‧霍金:"我以為我說的話
00:50
it was fairly相當 obvious明顯 what I meant意味著."
15
38451
2749
還是比較清楚的"
00:53
RupalRupal線路 Patel帕特爾: That was the voice語音
16
41200
1280
這個錄音裡的聲音
00:54
of Professor教授 Stephen斯蒂芬 Hawking霍金.
17
42480
2086
是來自史蒂芬‧霍金教授
00:56
What you may可能 not know is that same相同 voice語音
18
44566
3849
但是你也許不知道同一個聲音
01:00
may可能 also be used by this little girl女孩
19
48415
2478
也可能被這個小女孩使用
01:02
who is unable無法 to speak說話
20
50893
1697
她因為神經的問題
01:04
because of a neurological神經 condition條件.
21
52590
2597
而無法說話
01:07
In fact事實, all of these individuals個人
22
55187
2068
事實上, 所有這些人
01:09
may可能 be using運用 the same相同 voice語音,
23
57255
2012
都可能用著同一個聲音,
01:11
and that's because there's
only a few少數 options選項 available可得到.
24
59267
3557
因為目前可用的聲音只有幾個
01:14
In the U.S. alone單獨, there are 2.5 million百萬 Americans美國人
25
62824
4317
僅在美國就有250萬人
01:19
who are unable無法 to speak說話,
26
67141
1610
無法通過語言溝通,
01:20
and many許多 of whom use computerized計算機化 devices設備
27
68751
2622
他們大多數
01:23
to communicate通信.
28
71373
1522
使用電子設備來溝通
01:24
Now that's millions百萬 of people worldwide全世界
29
72895
3479
這意味著全世界有數百萬的人
01:28
who are using運用 generic通用 voices聲音,
30
76374
1652
都用著同樣的聲音,
01:30
including包含 Professor教授 Hawking霍金,
31
78026
1446
其中包括了霍金教授,
01:31
who uses使用 an American-accented美國口音 voice語音.
32
79472
4833
他用的是帶有美式口音的聲音
01:36
This lack缺乏 of individuation個性化 of the synthetic合成的 voice語音
33
84305
3328
這種人工聲音缺少的個體性
01:39
really hit擊中 home
34
87633
1416
讓我非常的驚訝,
01:41
when I was at an assistive輔助 technology技術 conference會議
35
89049
2472
當我幾年前
01:43
a few少數 years年份 ago,
36
91521
1850
在一個輔具科技會議上,
01:45
and I recall召回 walking步行 into an exhibit展示 hall大廳
37
93371
3604
我記得走進一個展覽廳
01:48
and seeing眼看 a little girl女孩 and a grown長大的 man
38
96975
3044
看見一個小女孩和一個成年男子
01:52
having a conversation會話 using運用 their devices設備,
39
100019
2916
通過他們的設備談話,
01:54
different不同 devices設備, but the same相同 voice語音.
40
102935
4284
雖然設備不同, 但聲音卻是一樣的
01:59
And I looked看著 around and I saw this happening事件
41
107219
1909
我望了望四周,發現
02:01
all around me, literally按照字面 hundreds數以百計 of individuals個人
42
109128
4190
周圍有幾百個人
02:05
using運用 a handful少數 of voices聲音,
43
113318
2738
使用的聲音却只有幾種
02:08
voices聲音 that didn't fit適合 their bodies身體
44
116056
3091
都不符合他們的身體
02:11
or their personalities個性.
45
119147
2082
或是性格.
02:13
We wouldn't不會 dream夢想 of fitting配件 a little girl女孩
46
121229
2727
我們不會考慮給一個小女孩裝上
02:15
with the prosthetic假肢 limb of a grown長大的 man.
47
123956
3396
一個成年男子的假肢
02:19
So why then the same相同 prosthetic假肢 voice語音?
48
127352
3304
那為甚麼要給她一個
不屬於自己的聲音呢?
02:22
It really struck來襲 me,
49
130656
1291
我因為感觸很深,
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
所以決定對此做些甚麼
02:27
I'm going to play you now a sample樣品
51
135098
1953
接下來我要播放的例子
02:29
of someone有人 who has, two people actually其實,
52
137051
3288
是兩個人,
02:32
who have severe嚴重 speech言語 disorders障礙.
53
140339
1768
他們都有嚴重的語言障礙
02:34
I want you to take a listen to how they sound聲音.
54
142107
3230
我希望大家聽聽看他們的聲音
02:37
They're saying the same相同 utterance發聲.
55
145337
2357
二人說的是一樣的話
02:39
(First voice語音)
56
147694
2432
(聲音一)
02:42
(Second第二 voice語音)
57
150126
3617
(聲音二)
02:45
You probably大概 didn't understand理解 what they said,
58
153743
2412
你們也許沒聽懂他們的話,
02:48
but I hope希望 that you heard聽說
59
156155
1854
但我希望你們注意到了
02:50
their unique獨特 vocal聲音的 identities身份.
60
158009
4283
他們聲音中的獨特性
02:54
So what I wanted to do next下一個 is,
61
162292
2813
我接下來要做的是,
02:57
I wanted to find out how we could harness馬俱
62
165105
2384
找到一個方法來
02:59
these residual剩餘的 vocal聲音的 abilities能力
63
167489
1821
利用這些剩餘的聲音特性
03:01
and build建立 a technology技術
64
169310
2016
來發明一套科技
03:03
that could be customized定制 for them,
65
171326
2143
專為他們設計
03:05
voices聲音 that could be customized定制 for them.
66
173469
2429
將他們的聲音個性化,
03:07
So I reached到達 out to my collaborator合作者, Tim蒂姆 Bunnell涅爾.
67
175898
2685
我找到了我的合作人, 蒂姆·布涅爾
03:10
Dr博士. Bunnell涅爾 is an expert專家 in speech言語 synthesis合成,
68
178583
3063
布涅爾博士是智能語音方面的專家,
03:13
and what he'd他會 been doing is building建造
69
181646
2033
他一直都在為
03:15
personalized個性化 voices聲音 for people
70
183679
1881
他人設計個性化的語音
03:17
by putting together一起
71
185560
2097
方法是通過收集
03:19
pre-recorded預錄 samples樣本 of their voice語音
72
187657
2150
這些人之前的聲音錄音
03:21
and reconstructing重建 a voice語音 for them.
73
189807
2879
然後再為他們重建一種聲音
03:24
These are people who had lost丟失 their voice語音
74
192686
1712
但是布涅爾博士的這些研究對象
03:26
later後來 in life.
75
194398
1911
遇到的問題是後天性語言障礙
03:28
We didn't have the luxury豪華
76
196309
1394
我們這次的研究沒有這個福利
03:29
of pre-recorded預錄 samples樣本 of speech言語
77
197703
1774
對這些先天帶有語言障礙的人
03:31
for those born天生 with speech言語 disorder紊亂.
78
199477
2292
我們沒有事先錄製好的聲音樣品
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
但是我想了想, 一定有一個方法
03:36
to reverse相反 engineer工程師 a voice語音
80
204306
1944
可以從僅有的所剩中
03:38
from whatever隨你 little is left over.
81
206250
2291
將聲音逆向製作出來
03:40
So we decided決定 to do exactly究竟 that.
82
208541
2714
所以我們決定就這樣做
03:43
We set out with a little bit of funding資金
from the National國民 Science科學 Foundation基礎,
83
211255
3403
我們從國家科學基金會獲得了一些資金,
03:46
to create創建 custom-crafted量身定做的 voices聲音 that captured捕獲
84
214658
3565
用以建造一套可以抓住他們
03:50
their unique獨特 vocal聲音的 identities身份.
85
218223
1536
聲音特性的個體化語音
03:51
We call this project項目 VocaliDVocaliD, or vocal聲音的 I.D.,
86
219759
3203
我們將該專案稱作VocaliD, 或是vocal I.D.,
03:54
for vocal聲音的 identity身分.
87
222962
2033
作為語音身份(Vocal Identity)的簡寫
03:56
Now before I get into the details細節 of how
88
224995
2674
在我向大家播放
03:59
the voice語音 is made製作 and let you listen to it,
89
227669
2048
和介紹如何製作這個聲音之前,
04:01
I need to give you a real真實 quick
speech言語 science科學 lesson. Okay?
90
229717
3350
我需要先給大家上一堂
語言科學課, 好嗎?
04:05
So first, we know that the voice語音 is changing改變
91
233067
3159
首先,我們需要了解聲音
04:08
dramatically顯著 over the course課程 of development發展.
92
236226
2854
在成長的過程中會發生巨大的變化
04:11
Children孩子 sound聲音 different不同 from teens青少年
93
239080
2090
兒童和青少年聽起來會不同
04:13
who sound聲音 different不同 from adults成年人.
94
241170
1463
而青少年和成年人之間也是
04:14
We've我們已經 all experienced有經驗的 this.
95
242633
2642
我們都曾經歷過這些語言變化階段
04:17
Fact事實 number two is that speech言語
96
245275
3363
事實二,是語言的產生
04:20
is a combination組合 of the source資源,
97
248638
2553
是由多個來源組成,
04:23
which哪一個 is the vibrations振動 generated產生 by your voice語音 box,
98
251191
3479
其中包括了你喉頭產生的顫動,
04:26
which哪一個 are then pushed through通過
99
254670
1939
這種顫動接著
04:28
the rest休息 of the vocal聲音的 tract管道.
100
256609
2437
會貫穿整個聲腔
04:31
These are the chambers of your head and neck頸部
101
259046
2484
圖像顯示的是頭和脖子的內部
04:33
that vibrate顫動,
102
261530
1239
它們會顫動,
04:34
and they actually其實 filter過濾 that source資源 sound聲音
103
262769
2110
其實它們是將來源聲音過濾掉
04:36
to produce生產 consonants輔音 and vowels元音.
104
264879
2537
來產生子音和母音
04:39
So the combination組合 of source資源 and filter過濾
105
267416
3860
所以聲音的來源和過濾過程加在一起
04:43
is how we produce生產 speech言語.
106
271276
2630
就是我們產生聲音的方法
04:45
And that happens發生 in one individual個人.
107
273906
3026
這是一個人身上發生的過程
04:48
Now I told you earlier that I'd spent花費
108
276932
2626
我之前告訴過大家
04:51
a good part部分 of my career事業
109
279558
2025
我職業生涯的大部分時間
04:53
understanding理解 and studying研究
110
281583
2453
都用來研究和學習
04:56
the source資源 characteristics特點 of people
111
284036
1958
有嚴重語音障礙人士的
04:57
with severe嚴重 speech言語 disorder紊亂,
112
285994
2301
聲音源的特徵,
05:00
and what I've found發現
113
288295
1465
我發現
05:01
is that even though雖然 their filters過濾器 were impaired受損,
114
289760
3366
雖然他們的過濾器官已遭到損壞,
05:05
they were able能夠 to modulate調製 their source資源:
115
293126
2961
他們可以調製自己的聲音來源:
05:08
the pitch瀝青, the loudness響度, the tempo速度 of their voice語音.
116
296087
3262
包括高低度, 大小, 以及速度
05:11
These are called prosody韻律學, and
I've been documenting文檔化 for years年份
117
299349
3368
這些被稱之為音律,
05:14
that the prosodic韻律 abilities能力 of these individuals個人
118
302717
2277
我用了多年的時間
來紀錄這些人是如何
05:16
are preserved罐頭.
119
304994
1575
維持自己音律的能力
05:18
So when I realized實現 that those same相同 cues線索
120
306569
4087
當我認識到同樣的線索
05:22
are also important重要 for speaker揚聲器 identity身分,
121
310656
2769
對說話人的身份同樣重要的時候,
05:25
I had this idea理念.
122
313425
2015
我有了一個想法
05:27
Why don't we take the source資源
123
315440
2516
為什麼我們不找一個
聲音是我們所需要的人,
05:29
from the person we want the voice語音 to sound聲音 like,
124
317956
2213
從他那採集聲音源
05:32
because it's preserved罐頭,
125
320169
1463
因為它已被保留,
05:33
and borrow the filter過濾
126
321632
2135
然後再找一個有著相似年紀和體型的人
05:35
from someone有人 about the same相同 age年齡 and size尺寸,
127
323767
3229
從他那借用過濾器,
05:39
because they can articulate說出 speech言語,
128
327011
2407
因為他們能清晰地說話,
05:41
and then mix混合 them?
129
329418
1791
然後將二者混合?
05:43
Because when we mix混合 them,
130
331209
1787
因為當我們將它們混合的時候,
05:44
we can get a voice語音 that's as clear明確
131
332996
1698
我們得到的聲音將會和
05:46
as our surrogate代孕 talker健談 --
132
334694
1754
那個代替說話者一樣清楚
05:48
that's the person we borrowed the filter過濾 from—
133
336448
2595
代替說話者就是我們借用過濾器的人
05:51
and is similar類似 in identity身分 to our target目標 talker健談.
134
339043
4649
而產生的語音和我們
目標說話者有相似的辨認度
05:55
It's that simple簡單.
135
343692
1427
就這麼簡單
05:57
That's the science科學 behind背後 what we're doing.
136
345119
2934
這就我們該項研究的科學性
06:00
So once一旦 you have that in mind心神,
137
348053
3533
有了這個想法以後,
06:03
how do you go about building建造 this voice語音?
138
351586
2258
應該怎麼來製造這個聲音呢?
06:05
Well, you have to find someone有人
139
353844
1480
首先,你必須找一個
06:07
who is willing願意 to be a surrogate代孕.
140
355324
2400
願意當這個代替者的人
06:09
It's not such這樣 an ominous不祥的 thing.
141
357724
2264
這個任務也不是太糟糕
06:11
Being存在 a surrogate代孕 donor捐贈者
142
359988
1523
當一個聲音捐贈者
06:13
only requires要求 you to say a few少數 hundred
143
361511
2788
只要求你閱讀幾百
06:16
to a few少數 thousand utterances話語.
144
364299
2242
到幾千句話.
06:18
The process處理 goes something like this.
145
366541
2003
以下是過程
06:20
(Video視頻) Voice語音: Things happen發生 in pairs.
146
368544
2190
(錄影)聲音: 事情成雙成對地發生
06:22
I love to sleep睡覺.
147
370734
1925
我愛睡覺
06:24
The sky天空 is blue藍色 without clouds.
148
372659
3882
天空藍色無雲
06:28
RPRP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
演講者: 她接下來的3-4個小時
06:30
for about three to four hours小時,
150
378543
1919
都會繼續閱讀,
06:32
and the idea理念 is not for her to say everything
151
380462
3005
目的是不要讓她說
06:35
that the target目標 is going to want to say,
152
383467
2045
所有目標說話者要說的話
06:37
but the idea理念 is to cover all the different不同 combinations組合
153
385512
3395
真正的目的是要概擴所有
06:40
of the sounds聲音 that occur發生 in the language語言.
154
388907
3271
在語言中可能發生的組合
06:44
The more speech言語 you have,
155
392178
1638
你說的話越多,
06:45
the better sounding聽起來 voice語音 you're going to have.
156
393816
2305
你的聲音就會聽起來更好
06:48
Once一旦 you have those recordings錄音,
157
396121
1673
當錄音完成後,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
我們接下來
06:51
is we have to parse解析 these recordings錄音
159
399207
2718
要對這些錄音做語法分析
06:53
into little snippets片段 of speech言語,
160
401925
2449
將它們分段,
06:56
one-一- or two-sound雙音 combinations組合,
161
404374
2337
大概1-2個音的組合,
06:58
sometimes有時 even whole整個 words
162
406711
1883
有時候也會是那些
07:00
that start開始 populating填充 a dataset數據集 or a database數據庫.
163
408594
4516
填入數據集或是數據庫的完整單字
07:05
We're going to call this database數據庫 a voice語音 bank銀行.
164
413110
3717
我們將這個數據庫稱之為聲音銀行
07:08
Now the power功率 of the voice語音 bank銀行
165
416827
2096
聲音銀行的力量
07:10
is that from this voice語音 bank銀行,
166
418923
2014
使我們通過它
07:12
we can now say any new utterance發聲,
167
420937
2011
可以說出任何新的語句,
07:14
like, "I love chocolate巧克力" --
168
422948
1424
比如說, "我喜歡巧克力"
07:16
everyone大家 needs需求 to be able能夠 to say that—
169
424372
1739
所有人都需要說這類的話的能力
07:18
fish through通過 that database數據庫
170
426111
1831
搜尋數據庫
07:19
and find all the segments necessary必要
171
427942
1940
找到必須的部分
07:21
to say that utterance發聲.
172
429882
1929
來完成這個語句
07:23
(Video視頻) Voice語音: I love chocolate巧克力.
173
431811
1789
(錄影)聲音: 我喜歡巧克力
07:25
RPRP: So that's speech言語 synthesis合成.
174
433600
1391
演講人: 這是一個人工聲音
07:26
It's called concatenative拼接 synthesis合成,
and that's what we're using運用.
175
434991
2573
我們將其稱之為連環整合
我們使用的就是這個方法
07:29
That's not the novel小說 part部分.
176
437564
1533
這不是新奇的部分
07:31
What's novel小說 is how we make it sound聲音
177
439097
2221
它新奇之處是我們使它
07:33
like this young年輕 woman女人.
178
441318
1457
聽起來就像是這個年輕女士的聲音
07:34
This is Samantha薩曼莎.
179
442775
1524
她是珊曼莎
07:36
I met會見 her when she was nine,
180
444299
2346
在她9歲時, 我第一次見到她
07:38
and since以來 then, my team球隊 and I
181
446645
1897
在那之後, 我和我的團隊
07:40
have been trying to build建立 her a personalized個性化 voice語音.
182
448542
2714
一直設法為她製造一款個性化的聲音
07:43
We first had to find a surrogate代孕 donor捐贈者,
183
451256
3099
我們首先需要一個捐贈者,
07:46
and then we had to have Samantha薩曼莎
184
454355
1818
然後我們會讓珊曼莎
07:48
produce生產 some utterances話語.
185
456173
1929
發一些音
07:50
What she can produce生產 are mostly大多 vowel-like元音樣 sounds聲音,
186
458102
2379
雖然她所發出的音大部分都類似母音,
07:52
but that's enough足夠 for us to extract提取
187
460481
2479
但我們用這些已足夠
07:54
her source資源 characteristics特點.
188
462960
2285
來取得她聲音根源的特性
07:57
What happens發生 next下一個 is best最好 described描述
189
465245
3271
接下來所發生的事
08:00
by my daughter's女兒的 analogy比喻. She's six.
190
468516
2767
用我女兒的比喻來描述再合適不過, 她6歲
08:03
She calls電話 it mixing混合 colors顏色 to paint塗料 voices聲音.
191
471283
5422
她說這是混合顏色來畫聲音
08:08
It's beautiful美麗. It's exactly究竟 that.
192
476705
2555
很漂亮, 就是這樣
08:11
Samantha's薩曼莎 voice語音 is like a concentrated集中 sample樣品
193
479260
2860
珊曼莎的聲音就像是紅色食用色素
08:14
of red food餐飲 dye染料 which哪一個 we can infuse注入
194
482120
2609
的濃縮樣品
08:16
into the recordings錄音 of her surrogate代孕
195
484729
2540
我們可以將它注入到她代替者的錄音裡
08:19
to get a pink voice語音 just like this.
196
487269
4387
然後取得一個像這樣的粉色聲音
08:23
(Video視頻) Samantha薩曼莎: AaaaaahAaaaaah.
197
491656
4491
(錄影)珊曼莎:啊.....
08:28
RPRP: So now, Samantha薩曼莎 can say this.
198
496147
2808
現在, 珊曼莎可以說這個
08:30
(Video視頻) Samantha薩曼莎: This voice語音 is only for me.
199
498955
3069
(錄影)珊曼莎: 這個聲音是我的專屬
08:34
I can't wait to use my new voice語音 with my friends朋友.
200
502024
6305
我等不及與我朋友們分享我的聲音
08:40
RPRP: Thank you. (Applause掌聲)
201
508329
6417
謝謝
08:46
I'll never forget忘記 the gentle溫和 smile微笑
202
514746
2333
我永遠都不會忘記
08:49
that spread傳播 across橫過 her face面對
203
517079
1902
當她第一次聽到自己的聲音時
08:50
when she heard聽說 that voice語音 for the first time.
204
518981
3649
佈滿在她臉上那輕柔的微笑
08:54
Now there's millions百萬 of people
205
522630
1882
目前世界上
08:56
around the world世界 like Samantha薩曼莎, millions百萬,
206
524512
2833
有好幾百萬像珊曼莎的人, 幾百萬,
08:59
and we've我們已經 only begun開始 to scratch the surface表面.
207
527345
3440
而我們的工作才剛剛開始
09:02
What we've我們已經 doneDONE so far is we have
208
530785
1642
我們目前只有
09:04
a few少數 surrogate代孕 talkers健談 from around the U.S.
209
532427
3859
幾個來自美國的語言代替者
09:08
who have donated捐贈 their voices聲音,
210
536286
1507
捐贈了他們的聲音,
09:09
and we have been using運用 those
211
537793
1928
我們使用了他們的捐贈
09:11
to build建立 our first few少數 personalized個性化 voices聲音.
212
539721
4472
來建造我們第一批個性化的聲音
09:16
But there's so much more work to be doneDONE.
213
544193
1756
但還有更多的工作要完成
09:17
For Samantha薩曼莎, her surrogate代孕
214
545949
2188
對珊曼莎而言, 她的代替者
09:20
came來了 from somewhere某處 in the Midwest中西部, a stranger陌生人
215
548137
3046
是來自美國中西部, 一個陌生人
09:23
who gave her the gift禮品 of voice語音.
216
551183
3841
送給了她一個聲音禮物
09:27
And as a scientist科學家, I'm so excited興奮
217
555024
2153
作為一個科學家, 我很開心
09:29
to take this work out of the laboratory實驗室
218
557177
1935
能將這個研究從實驗室
09:31
and finally最後 into the real真實 world世界
219
559112
1800
帶到現實的世界
09:32
so it can have real-world真實世界 impact碰撞.
220
560912
3165
讓它產生一個實際的影響
09:36
What I want to share分享 with you next下一個
221
564077
1582
我接下來想跟大家分享
09:37
is how I envision預見 taking服用 this work
222
565659
2175
我如何想像讓這項研究
09:39
to that next下一個 level水平.
223
567834
2711
進入下一個階段
09:42
I imagine想像 a whole整個 world世界 of surrogate代孕 donors捐助者
224
570545
3887
我想像著一個充滿了聲音捐贈者的世界
09:46
from all walks散步 of life, different不同 sizes大小, different不同 ages年齡,
225
574432
3260
他們來自各行各業, 有著不同的體型和年齡,
09:49
coming未來 together一起 in this voice語音 drive駕駛
226
577692
3058
一起聚集到這個聲音活動
09:52
to give people voices聲音
227
580750
2270
給其他人提供的聲音
09:55
that are as colorful華美 as their personalities個性.
228
583020
3799
就像他們個性一樣多姿多采
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
我們的第一個步驟,
10:01
we've我們已經 put together一起 this website網站, VocaliDVocaliD.org組織,
230
589119
3275
是建立這個網站, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring帶來 together一起 those
231
592394
1624
通過這個網站將
10:06
who want to join加入 us as voice語音 donors捐助者,
232
594018
2675
那些願意捐贈聲音的,
10:08
as expertise專門知識 donors捐助者,
233
596693
1772
願意提供意見的,
10:10
in whatever隨你 way to make this vision視力 a reality現實.
234
598465
5339
還有想提供其它幫助的人聚集到一起
10:15
They say that giving blood血液 can save保存 lives生活.
235
603804
4153
有人說捐血可以救人
10:19
Well, giving your voice語音 can change更改 lives生活.
236
607957
4982
那麼捐聲音就可以改變他人的生活
10:24
All we need is a few少數 hours小時 of speech言語
237
612939
3050
從我們的代替說話者那裡
10:27
from our surrogate代孕 talker健談,
238
615989
1491
我們只需要幾個小時的語音,
10:29
and as little as a vowel元音 from our target目標 talker健談,
239
617480
4733
然後再從我們的目標說話者那裡取得幾個母音,
10:34
to create創建 a unique獨特 vocal聲音的 identity身分.
240
622213
3711
就可以建立出一個獨特的聲音身份
10:37
So that's the science科學 behind背後 what we're doing.
241
625924
2626
這就是我們研究背後的科學
10:40
I want to end結束 by circling盤旋 back to the human人的 side
242
628550
4455
結尾我想再次強調人為因素
10:45
that is really the inspiration靈感 for this work.
243
633005
4102
因為它才是這項研究的啟發
10:49
About five years年份 ago, we built內置 our very first voice語音
244
637107
3699
大約在5年前, 我們為一個名為威廉的小男孩
10:52
for a little boy男孩 named命名 William威廉.
245
640806
2501
製造了第一個聲音
10:55
When his mom媽媽 first heard聽說 this voice語音,
246
643307
2357
當他的媽媽第一次聽到兒子的聲音時,
10:57
she said, "This is what William威廉
247
645664
2345
她說, "如果威廉可以說話,
11:00
would have sounded滿面 like
248
648009
1546
那他的聲音
11:01
had he been able能夠 to speak說話."
249
649555
2449
一定和這個一模一樣."
11:04
And then I saw William威廉 typing打字 a message信息
250
652004
2418
我們然後看到威廉在他的設備上
11:06
on his device設備.
251
654422
1362
打一條訊息
11:07
I wondered想知道, what was he thinking思維?
252
655784
3293
我猜想他在想什麼?
11:11
Imagine想像 carrying攜帶 around someone有人 else's別人的 voice語音
253
659077
3590
試想一下借用了他人的聲音
11:14
for nine years年份
254
662667
2193
9年之後
11:16
and finally最後 finding發現 your own擁有 voice語音.
255
664860
4844
終於有了自己聲音的感覺
11:21
Imagine想像 that.
256
669704
1377
試想一下
11:23
This is what William威廉 said:
257
671081
2797
這就是威廉說的話:
11:25
"Never heard聽說 me before."
258
673878
4463
"在這之前從來沒聽過我說話"
11:32
Thank you.
259
680417
1619
謝謝大家
11:34
(Applause掌聲)
260
682036
4724
掌聲
Translated by Chunda Zeng
Reviewed by Xuwen Zhu

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Rupal Patel | Speaker | TED.com