TEDWomen 2013
Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints
روبال باتل: الأصوات الإصطناعية، مميزة كبصمة الأصابع
Filmed:
Readability: 3.9
944,754 views
يستخدم الكثير ممن يعانون اضرابات شديدة في الكلام أصوات صادرة عن أجهزة حاسوب للتواصل. لكنهم يختارون من بين أصوات قليلة. هذا هو ما يجعل لستيفن هوكنغ صوتًا ذا لهجة أمريكية، وما يجعل للكثير من الناس صوتًا واحدًا، بشكل متنافر أحيانًا. رغبت عالمة الكلام روبال باتل فعل شئ حيال ذلك، وفي هذا الحديث الرائع تشاركنا عملها لهندسة أصوات فريدة لمن لا يملكون صوتًا.
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
أود الحديث اليوم
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
2209
2927
عن جانب قوي وأساسي
00:17
of who we are: our voice.
2
5136
3598
من هويتنا: صوتنا.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
8734
2746
لكل واحد منّا بصمة صوتية فريدة
00:23
that reflects our age, our size,
4
11480
2289
تعكس عمره، وحجمه،
00:25
even our lifestyle and personality.
5
13769
3237
وحتى أسلوب حياته وشخصيته.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
17006
2142
وبكلمات الشاعر "لونجفيلو":
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
19148
3870
"الصوت البشري هو العضو الذي يضم الروح."
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
23018
2747
نظرًا لكوني عالمة في الكلام، يدهشني
00:37
by how the voice is produced,
9
25765
1829
كيف يتم إصدار الصوت،
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
27594
3658
ولديّ فكرة عن كيف يمكن هندسته.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
31252
2210
وهذا ما أود أن أشاركه معكم.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
33462
1814
سأبدأ بتشغيل مقطع صوتي
00:47
of a voice that you may recognize.
13
35276
1871
لصوت ربما تستطيعون تمييزه.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
37147
1304
(تسجيل) ستيفن هوكينغ: "كنت لأعتقد
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
38451
2749
أن ما قصدته كان واضحًا بما يكفي."
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
41200
1280
روبال باتل: كان هذا صوت
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
42480
2086
البروفسور ستيفن هوكينغ.
00:56
What you may not know is that same voice
18
44566
3849
ما لا تعرفونه أن الصوت نفسه
01:00
may also be used by this little girl
19
48415
2478
يمكن أن تستخدمه هذه الفتاة الصغيرة
01:02
who is unable to speak
20
50893
1697
التي لا تستطيع الكلام
01:04
because of a neurological condition.
21
52590
2597
بسبب حالة عصبية.
01:07
In fact, all of these individuals
22
55187
2068
في الحقيقة، كل هؤلاء الناس
01:09
may be using the same voice,
23
57255
2012
قد يستخدمون نفس الصوت،
01:11
and that's because there's
only a few options available.
only a few options available.
24
59267
3557
وهذا يرجع إلى أن الاختيارات المتاحة قليلة للغاية.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
62824
4317
في الولايات المتحدة الأمريكية وحدها، يوجد 2 مليون و 500 ألف أمريكي
01:19
who are unable to speak,
26
67141
1610
غير قادرين على الكلام،
01:20
and many of whom use computerized devices
27
68751
2622
والعديد منهم يستخدمون أجهزة حاسوب
01:23
to communicate.
28
71373
1522
للتواصل.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
72895
3479
الآن، ملايين من البشر حول العالم
01:28
who are using generic voices,
30
76374
1652
يستخدمون أصواتًا عامة،
01:30
including Professor Hawking,
31
78026
1446
ومن ضمنهم البروفسور هوكينغ،
01:31
who uses an American-accented voice.
32
79472
4833
الذي يستخدم صوتًا ذا لهجة أمريكية.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
84305
3328
غياب تخصيص الصوت الاصطناعي
01:39
really hit home
34
87633
1416
أثّر بي كثيرًا
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
89049
2472
حين كنت في مؤتمر للتقنيات المساعدة
01:43
a few years ago,
36
91521
1850
منذ عدة أعوام،
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
93371
3604
وأتذكر أنّي دخلت إلى قاعة للعرض
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
96975
3044
ورأيت فتاة صغيرة مع رجل بالغ،
01:52
having a conversation using their devices,
39
100019
2916
يتبادلان الحديث باستخدام أجهزتهما،
01:54
different devices, but the same voice.
40
102935
4284
جهازين مختلفين، لكنهما بنفس الصوت.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
107219
1909
نظرت حولي ورأيت هذا يحدث
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
109128
4190
في كل مكان من حولي، حرفيًا، مئات من الأشخاص
02:05
using a handful of voices,
43
113318
2738
يستخدمون أصواتًا معدودة،
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
116056
3091
أصوات لا تلائم أجسامهم
02:11
or their personalities.
45
119147
2082
ولا شخصياتهم.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
121229
2727
لن نحلم أبدًا بملائمة فتاة صغيرة
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
123956
3396
مع طرف اصطناعي لرجل بالغ.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
127352
3304
فلماذا إذن نفعل ذلك مع الصوت الاصطناعي؟
02:22
It really struck me,
49
130656
1291
لقد صدمني ذلك،
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
ورغبت في أن أفعل شيئًا حياله.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
135098
1953
سأقوم الآن بتشغيل مقطع صوتي
02:29
of someone who has, two people actually,
52
137051
3288
لشخص، أو شخصين في الواقع
02:32
who have severe speech disorders.
53
140339
1768
يعانيان من اضطرابات شديدة في الكلام.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
وأود منكم أن تحاولوا الإنصات للصوت الذي يصدرانه.
02:37
They're saying the same utterance.
55
145337
2357
إنهما يقولان نفس المعنى.
02:39
(First voice)
56
147694
2432
(الصوت الأول)
02:42
(Second voice)
57
150126
3617
(الصوت الثاني)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
153743
2412
ربما لم تستطيعوا فهم ما قالاه،
02:48
but I hope that you heard
59
156155
1854
لكني أتمنى أن تكونوا قد سمعتم
02:50
their unique vocal identities.
60
158009
4283
هويتهما الصوتية الفريدة.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
ما أردت فعله بعد ذلك هو،
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
165105
2384
أني أردت التوصل إلى كيفية تسخير
02:59
these residual vocal abilities
63
167489
1821
تلك القدرات الصوتية المتبقية
03:01
and build a technology
64
169310
2016
وبناء تقنية
03:03
that could be customized for them,
65
171326
2143
يمكن ملائمتها لتناسبهم،
03:05
voices that could be customized for them.
66
173469
2429
أصوات يمكن ملائمتها لتناسبهم.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
175898
2685
فذهبت إلى شريكي، تيم بونل.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
178583
3063
دكتور بونل خبير في تركيب الكلام،
03:13
and what he'd been doing is building
69
181646
2033
وما كان يفعله هو بناء
03:15
personalized voices for people
70
183679
1881
أصوات مخصصة للناس
03:17
by putting together
71
185560
2097
بتجميع
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
187657
2150
مقاطع تم تسجيلها مسبقًا لأصواتهم
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
189807
2879
وإعادة بناء صوت من أجلهم.
03:24
These are people who had lost their voice
74
192686
1712
هؤلاء هم الذين فقدوا أصواتهم
03:26
later in life.
75
194398
1911
بعد ذلك خلال حياتهم.
03:28
We didn't have the luxury
76
196309
1394
لم تكن لدينا رفاهية
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
197703
1774
الحصول على مقاطع مسجلة
03:31
for those born with speech disorder.
78
199477
2292
لهؤلاء الذين وُلدوا باضطراب في الكلام.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
لكني فكّرت، يجب أن تكون ثمة طريقة
03:36
to reverse engineer a voice
80
204306
1944
لهندسة صوت عكسيًا
03:38
from whatever little is left over.
81
206250
2291
من البقايا القليلة الموجودة.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
208541
2714
فقررنا أن نفعل ذلك تمامًا.
03:43
We set out with a little bit of funding
from the National Science Foundation,
from the National Science Foundation,
83
211255
3403
بدأنا بتمويل محدود من المؤسسة الوطنية للعلوم،
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
214658
3565
لإنشاء أصوات معدّة خصيصًا لتلتقط
03:50
their unique vocal identities.
85
218223
1536
هوياتهم الصوتية الفريدة.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
219759
3203
نحن ندعو هذا المشروع فوكاليدي، أو فوكال آي دي،
03:54
for vocal identity.
87
222962
2033
للهوية الصوتية.
03:56
Now before I get into the details of how
88
224995
2674
الآن قبل الدخول في تفاصيل كيفية
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
227669
2048
صناعة الصوت وجعلكم تستمعون إليه،
04:01
I need to give you a real quick
speech science lesson. Okay?
speech science lesson. Okay?
90
229717
3350
أنا بحاجة إلى أن أعطيكم درسًا سريعًا جدًا في علم الكلام. موافقون؟
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
233067
3159
أولاً، نحن نعلم أن الصوت يتغير
04:08
dramatically over the course of development.
92
236226
2854
بشكل هائل خلال تطورنا
04:11
Children sound different from teens
93
239080
2090
يختلف صوت الأطفال عن المراهقين
04:13
who sound different from adults.
94
241170
1463
الذين بدورهم لهم أصوات تختلف عن البالغين.
04:14
We've all experienced this.
95
242633
2642
كلنا نعرف ذلك جيدًا.
04:17
Fact number two is that speech
96
245275
3363
الحقيقة الثانية هي أن الكلام
04:20
is a combination of the source,
97
248638
2553
هو مزيج بين المصدر،
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
251191
3479
وهو الاهتزازات التي يتم إنشاؤها بواسطة حنجرتك،
04:26
which are then pushed through
99
254670
1939
والتي يتم ضغطها بعد ذلك عبر
04:28
the rest of the vocal tract.
100
256609
2437
بقية القناة الصوتية.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
259046
2484
هذه هي الحجرات الموجودة في برأسك وعنقك
04:33
that vibrate,
102
261530
1239
التي تهتز،
04:34
and they actually filter that source sound
103
262769
2110
وتقوم فعلاً بترشيح صوت المصدر هذا
04:36
to produce consonants and vowels.
104
264879
2537
لتصدر الحروف الساكنة وحروف العلة.
04:39
So the combination of source and filter
105
267416
3860
ذلك أن الجمع بين المصدر والمُرشّح
04:43
is how we produce speech.
106
271276
2630
هي الطريقة التي يصدر صوتنا من خلالها.
04:45
And that happens in one individual.
107
273906
3026
ويحدث ذلك في فرد واحد.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
276932
2626
لقد أخبرتكم في وقت سابق أني قد أمضيت
04:51
a good part of my career
109
279558
2025
جزءًا كبيرًا من حياتي المهنية
04:53
understanding and studying
110
281583
2453
في فهم ودراسة
04:56
the source characteristics of people
111
284036
1958
الخصائص التي تميز مصدر الصوت للذين
04:57
with severe speech disorder,
112
285994
2301
يعانون من اضطراب شديد في الكلام،
05:00
and what I've found
113
288295
1465
وما وجدته
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
289760
3366
أنه على الرغم من أن تلك المرشحات كانت معطوبة،
05:05
they were able to modulate their source:
115
293126
2961
فإنهم كانوا قادرين على ضبط مصدرها:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
296087
3262
درجة الصوت، وارتفاعه، وإيقاعه.
05:11
These are called prosody, and
I've been documenting for years
I've been documenting for years
117
299349
3368
وتسمى هذه "العروض"، ولقد كنت لسنوات أقوم بتوثيق
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
302717
2277
أن القدرات "العروضية" لهؤلاء الأفراد
05:16
are preserved.
119
304994
1575
محفوظة.
05:18
So when I realized that those same cues
120
306569
4087
وعندما أدركت أن تلك الأمور نفسها
05:22
are also important for speaker identity,
121
310656
2769
مهمة كذلك لهوية المتكلم.
05:25
I had this idea.
122
313425
2015
تكونت لديّ هذه الفكرة.
05:27
Why don't we take the source
123
315440
2516
لماذا لا نأخذ المصدر
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
317956
2213
من الشخص الذي نريد أن يكون الصوت مماثلاً له،
05:32
because it's preserved,
125
320169
1463
لأنه يتم حفظه،
05:33
and borrow the filter
126
321632
2135
ونقترض المُرشح
05:35
from someone about the same age and size,
127
323767
3229
من شخص ما بنفس السن والحجم تقريبًا،
05:39
because they can articulate speech,
128
327011
2407
لأن بإمكانه التعبير بالكلام،
05:41
and then mix them?
129
329418
1791
ومن ثم نمزجهما معًا؟
05:43
Because when we mix them,
130
331209
1787
لأنه عندما نمزج بينهما،
05:44
we can get a voice that's as clear
131
332996
1698
يمكننا الحصول على صوت واضح،
05:46
as our surrogate talker --
132
334694
1754
مثل ذلك "المتكلم البديل" —
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
336448
2595
وهو الشخص الذي اقترضنا المُرشح منه —
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
339043
4649
ويشبه في هويته الشخص الذي نريد أن نصنع صوتًا له.
05:55
It's that simple.
135
343692
1427
الأمر بسيط إلى هذه الدرجة.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
345119
2934
وهذا هو الجانب العلمي وراء ما نقوم به.
06:00
So once you have that in mind,
137
348053
3533
وعندما تكون لديك تلك الفكرة،
06:03
how do you go about building this voice?
138
351586
2258
كيف يمكنك أن تسعى إلى بناء هذا الصوت؟
06:05
Well, you have to find someone
139
353844
1480
حسنًا، يجب عليك البحث عن شخص ما
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
355324
2400
يرغب في أن يكون "متكلمًا بديلاً".
06:09
It's not such an ominous thing.
141
357724
2264
إنه ليس شيئًا خطيرًا أبدًا.
06:11
Being a surrogate donor
142
359988
1523
أن تكون متكلمًا بديلاً.
06:13
only requires you to say a few hundred
143
361511
2788
يتطلب منك الأمر فقط أن تقول بضع مئات
06:16
to a few thousand utterances.
144
364299
2242
إلى بضعة آلاف من الكلمات.
06:18
The process goes something like this.
145
366541
2003
يسير الأمر على هذا النحو تقريبًا.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
368544
2190
(فيديو) صوت: تحدث الأمور في أزواج.
06:22
I love to sleep.
147
370734
1925
أحب النوم.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
372659
3882
السماء زرقاء بلا غيوم.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
روبال باتل: الآن سوف تستمر على هذا المنوال
06:30
for about three to four hours,
150
378543
1919
لحوالي ثلاث إلى أربع ساعات،
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
380462
3005
والفكرة ليست في أن تقول كل شيء
06:35
that the target is going to want to say,
152
383467
2045
سيريد الشخص المستهدف أن يقوله،
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
385512
3395
لكن الفكرة هي تغطية جميع التركيبات المختلفة
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
388907
3271
من الأصوات التي تحدث في اللغة.
06:44
The more speech you have,
155
392178
1638
كلما كان لديك كلامًا أكثر،
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
393816
2305
صار الصوت الذي ستحصل عليه أفضل.
06:48
Once you have those recordings,
157
396121
1673
وبمجرد الانتهاء من تلك التسجيلات،
06:49
what we need to do
158
397794
1413
ما نحتاج إلى القيام به
06:51
is we have to parse these recordings
159
399207
2718
نقوم بتجزيء تلك التسجيلات
06:53
into little snippets of speech,
160
401925
2449
إلى قصاصات صغيرة من الكلام،
06:56
one- or two-sound combinations,
161
404374
2337
تركيبات صوتية مفردة أو مزدوجة،
06:58
sometimes even whole words
162
406711
1883
وأحيانًا كلمات بأكملها
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
408594
4516
تبدأ في ملء مجموعة بيانات أو قاعدة بيانات.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
413110
3717
سنطلق على قاعدة البيانات تلك "البنك الصوتي".
07:08
Now the power of the voice bank
165
416827
2096
قوة هذا البنك الصوتي
07:10
is that from this voice bank,
166
418923
2014
أن من هذا البنك الصوتي،
07:12
we can now say any new utterance,
167
420937
2011
يمكننا أن نقول أي كلام جديد،
07:14
like, "I love chocolate" --
168
422948
1424
مثل، "أنا أحب الشوكولاته" --
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
424372
1739
الجميع بحاجة إلى أن يكون قادرًاعلى قول ذلك –
07:18
fish through that database
170
426111
1831
تجوّل في قاعدة البيانات تلك
07:19
and find all the segments necessary
171
427942
1940
وستجد جميع الأجزاء اللازمة
07:21
to say that utterance.
172
429882
1929
لقول هذا الكلام.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
431811
1789
(فيديو) صوت: أنا أحب الشوكولاته.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
433600
1391
روبال باتل: هذا هو تركيب الكلام.
07:26
It's called concatenative synthesis,
and that's what we're using.
and that's what we're using.
175
434991
2573
إنه يسمى التوليف التراتبي،
وهذا ما نستخدمه.
وهذا ما نستخدمه.
07:29
That's not the novel part.
176
437564
1533
ليس هذا هو الجزء المستحدث.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
439097
2221
المستحدث هو كيف نجعله يبدو كصوت
07:33
like this young woman.
178
441318
1457
هذه المرأة الشابة.
07:34
This is Samantha.
179
442775
1524
هذه سامانثا.
07:36
I met her when she was nine,
180
444299
2346
التقيتها عندما كانت في التاسعة من عمرها،
07:38
and since then, my team and I
181
446645
1897
ومنذ ذلك الحين، فريقي وأنا
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
448542
2714
سعينا إلى بناء صوت مخصص لها.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
451256
3099
كان علينا أولاً العثور على متبرع بديل،
07:46
and then we had to have Samantha
184
454355
1818
ومن ثم كان علينا أن نجعل سامانثا
07:48
produce some utterances.
185
456173
1929
تقول بعض التعبيرات.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
458102
2379
ها يمكنها أن تنتجه غالبًا هي أصوات شبيهة بحروف العلة،
07:52
but that's enough for us to extract
187
460481
2479
ولكن هذا يكفينا لاستخراج
07:54
her source characteristics.
188
462960
2285
خصائص مصدرها الصوتي.
07:57
What happens next is best described
189
465245
3271
ما سيحدث بعد ذلك أفضل وصف له
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
468516
2767
هو تعبير ابنتي. هي في السادسة من عمرها.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
471283
5422
إنها تدعوه "مزج الألوان لتلوين الأصوات".
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
476705
2555
هذا جميل. الأمر كذلك بالضبط.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
479260
2860
صوت سامانثا يشبه عينة مركزة
08:14
of red food dye which we can infuse
194
482120
2609
من صبغ الطعام الأحمر الذي يمكننا أن نبثه
08:16
into the recordings of her surrogate
195
484729
2540
في تسجيلات بديلها
08:19
to get a pink voice just like this.
196
487269
4387
للحصول على صوت وردي كهذا.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
491656
4491
(فيديو) سامانثا: آااااه.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
496147
2808
روبال باتل: حتى الآن، باستطاعة سامانثا قول هذا.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
498955
3069
(فيديو) سامانثا: هذا الصوت لي أنا فقط.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
502024
6305
لا أستطيع الانتظار لاستخدام صوتي الجديد مع أصدقائي.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
508329
6417
روبال باتل: شكرًا لكم. (تصفيق)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
514746
2333
لن أنسى أبدًا الابتسامة الرقيقة
08:49
that spread across her face
203
517079
1902
التي انطبعت على وجهها
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
518981
3649
عندما سمعت ذلك الصوت للمرة الأولى.
08:54
Now there's millions of people
205
522630
1882
الآن هناك ملايين البشر
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
524512
2833
حول العالم مثل سامانثا، الملايين،
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
527345
3440
ولقد بدأنا فقط بخدش السطح.
09:02
What we've done so far is we have
208
530785
1642
ما فعلناه حتى الآن أننا نملك
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
532427
3859
القليل من المتكلمين البديلين من جميع أنحاء الولايات المتحدة الأمريكية
09:08
who have donated their voices,
210
536286
1507
الذين تبرعوا بأصواتهم،
09:09
and we have been using those
211
537793
1928
ولقد تم استخدام تلك
09:11
to build our first few personalized voices.
212
539721
4472
لبناء الأصوات الأولى التي قمنا بتخصيصها.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
544193
1756
ولكن هناك أكثر من ذلك بكثير ينبغي القيام به.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
545949
2188
في حالة سامانثا، جاءت بديلتها
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
548137
3046
من مكان ما في وسط الغرب، شخص غريب
09:23
who gave her the gift of voice.
216
551183
3841
قدم لها هدية الصوت.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
555024
2153
و كعالمة، أنا متحمسة كثيرًا
09:29
to take this work out of the laboratory
218
557177
1935
لإخراج هذا العمل من المختبر
09:31
and finally into the real world
219
559112
1800
إلى العالم الحقيقي أخيرًا
09:32
so it can have real-world impact.
220
560912
3165
حتى يكون بإمكاننا التأثير في العالم الحقيقي.
09:36
What I want to share with you next
221
564077
1582
ما أريد أن أشارككم به بعد ذلك
09:37
is how I envision taking this work
222
565659
2175
هو كيف أتصور أخذ هذا العمل
09:39
to that next level.
223
567834
2711
إلى هذا المستوى التالي.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
570545
3887
أتصور عالمًا كاملاً من المانحين البديلين
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
574432
3260
من جميع مناحي الحياة، بأحجام مختلفة، وأعمار مختلفة،
09:49
coming together in this voice drive
226
577692
3058
يشتركون معًا في محرك الأصوات هذا
09:52
to give people voices
227
580750
2270
ليعطوا غيرهم أصوات
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
583020
3799
ملونة كما هي شخصياتهم.
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
للقيام بذلك كخطوة أولى،
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
589119
3275
قمنا بإنشاء هذا الموقع، VocaliD.org،
10:04
as a way to bring together those
231
592394
1624
كطريقة للجمع بين الذين
10:06
who want to join us as voice donors,
232
594018
2675
يرغبون في الانضمام إلينا كمتبرعين بالأصوات،
10:08
as expertise donors,
233
596693
1772
كمتبرعين بخبراتهم،
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
598465
5339
بأي شكل يجعل من هذه الرؤية حقيقة.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
603804
4153
يقولون أن التبرع بالدم يمكن أن ينقذ حياة.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
607957
4982
حسنًا، إن التبرع بصوتك يمكنه تغيير حياة.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
612939
3050
كل ما نحتاجه بضع ساعات من الكلام
10:27
from our surrogate talker,
238
615989
1491
من المتكلم البديل،
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
617480
4733
والقليل من المتكلم المستهدف، حتى ولو حرف علة،
10:34
to create a unique vocal identity.
240
622213
3711
لإنشاء هوية صوتية فريدة.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
625924
2626
هذا هو الجانب العلمي وراء ما نقوم به.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
628550
4455
أريد أن أنهى حديثي بالعودة إلى الجانب الإنساني
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
633005
4102
فإنه حقاً مصدر الإلهام لهذا العمل.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
637107
3699
منذ حوالي خمس سنوات بنينا صوتنا الأول
10:52
for a little boy named William.
245
640806
2501
لصبي صغير اسمه وليام.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
643307
2357
حين سمعت والدته هذا الصوت للمرة الأولى،
10:57
she said, "This is what William
247
645664
2345
قالت: "هذا هو الصوت
11:00
would have sounded like
248
648009
1546
الذي كان ليصدره ويليام
11:01
had he been able to speak."
249
649555
2449
لو كان قادرًا على الكلام."
11:04
And then I saw William typing a message
250
652004
2418
ثم رأيت ويليام يكتب رسالة
11:06
on his device.
251
654422
1362
على جهازه
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
655784
3293
تساءلت، بمَ كان يفكر؟
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
659077
3590
تخيّلوا أن تحملوا صوت شخص آخر
11:14
for nine years
254
662667
2193
لتسعة أعوام
11:16
and finally finding your own voice.
255
664860
4844
وفي النهاية تعثرون على صوتكم الخاص.
11:21
Imagine that.
256
669704
1377
تخيّلوا ذلك.
11:23
This is what William said:
257
671081
2797
هذا هو ما قاله ويليام:
11:25
"Never heard me before."
258
673878
4463
"لم أسمع نفسي قط قبل ذلك."
11:32
Thank you.
259
680417
1619
شكرًا لكم.
11:34
(Applause)
260
682036
4724
(تصفيق)
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