TEDWomen 2013
Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints
Rupal Patel: Synthetische Stimmen, einzigartig wie Fingerabdrücke
Filmed:
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Viele Menschen mit schweren Sprachstörungen nutzen computergestützte Geräte zur Kommunikation. Dennoch können sie nur zwischen ein paar Stimmoptionen wählen. Deshalb hat Stephen Hawking einen amerikanischen Akzent, und daher haben viele Menschen dieselbe Stimme, oft mit unstimmiger Wirkung. Die Sprachwissenschaftlerin Rupal Patel wollte etwas daran ändern. In diesem wunderschönen Vortrag erzählt sie von ihrer Arbeit: der Erzeugung einzigartiger Stimmen für die Stimmlosen.
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
Heute möchte ich
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
2209
2927
über einen wichtigen
und wesentlichen Aspekt
und wesentlichen Aspekt
00:17
of who we are: our voice.
2
5136
3598
dessen reden, was wir sind:
unsere Stimme.
unsere Stimme.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
8734
2746
Jeder von uns
hat einen einzigartigen Stimmabdruck,
hat einen einzigartigen Stimmabdruck,
00:23
that reflects our age, our size,
4
11480
2289
der unser Alter, unsere Größe
00:25
even our lifestyle and personality.
5
13769
3237
und sogar unseren Lebensstil und
unsere Persönlichkeit reflektiert.
unsere Persönlichkeit reflektiert.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
17006
2142
Nach den Worten
des Dichters Longfellow:
des Dichters Longfellow:
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
19148
3870
"Die menschliche Stimme
ist das Organ der Seele."
ist das Organ der Seele."
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
23018
2747
Als Sprachwissenschaftlerin
fasziniert mich,
fasziniert mich,
00:37
by how the voice is produced,
9
25765
1829
wie die Stimme erzeugt wird,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
27594
3658
und ich habe eine Vorstellung,
wie sie konstruiert werden kann.
wie sie konstruiert werden kann.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
31252
2210
Das möchte ich mit Ihnen teilen.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
33462
1814
Ich spiele Ihnen erst eine Hörprobe
00:47
of a voice that you may recognize.
13
35276
1871
einer Stimme vor,
die Sie vielleicht wiedererkennen.
die Sie vielleicht wiedererkennen.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
37147
1304
(Aufnahme)
Stephen Hawking: "Ich dachte,
Stephen Hawking: "Ich dachte,
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
38451
2749
es wäre ziemlich klar, was ich meinte."
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
41200
1280
Rupal Patel: Das war die Stimme
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
42480
2086
von Professor Stephen Hawking.
00:56
What you may not know is that same voice
18
44566
3849
Sie wissen vielleicht nicht,
dass dieselbe Stimme
dass dieselbe Stimme
01:00
may also be used by this little girl
19
48415
2478
auch von diesem kleinen Mädchen
benutzt werden könnte,
benutzt werden könnte,
01:02
who is unable to speak
20
50893
1697
die nicht sprechen kann,
01:04
because of a neurological condition.
21
52590
2597
aufgrund einer neurologischen
Erkrankung.
Erkrankung.
01:07
In fact, all of these individuals
22
55187
2068
Tatsächlich könnten all diese Individuen
01:09
may be using the same voice,
23
57255
2012
dieselbe Stimme benutzen,
01:11
and that's because there's
only a few options available.
only a few options available.
24
59267
3557
da es nur wenig verfügbare Optionen gibt.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
62824
4317
Allein in den USA
gibt es 2,5 Millionen Amerikaner,
gibt es 2,5 Millionen Amerikaner,
01:19
who are unable to speak,
26
67141
1610
die nicht sprechen können,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
68751
2622
und viele von ihnen
nutzen Computergeräte,
nutzen Computergeräte,
01:23
to communicate.
28
71373
1522
um zu kommunizieren.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
72895
3479
Das sind Millionen Menschen weltweit,
01:28
who are using generic voices,
30
76374
1652
die generierte Stimmen nutzen,
01:30
including Professor Hawking,
31
78026
1446
einschließlich Professor Hawking,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
79472
4833
der eine Stimme
mit amerikanischem Akzent verwendet.
mit amerikanischem Akzent verwendet.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
84305
3328
Dieser Mangel an Individualisation
der synthetischen Stimme
der synthetischen Stimme
01:39
really hit home
34
87633
1416
kam richtig zum Tragen,
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
89049
2472
als ich auf einer Konferenz
für Assistierende Technologien war.
für Assistierende Technologien war.
01:43
a few years ago,
36
91521
1850
Das war vor ein paar Jahren.
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
93371
3604
Ich erinnere mich, wie ich in
eine Ausstellungshalle ging
eine Ausstellungshalle ging
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
96975
3044
und ein kleines Mädchen und
einen erwachsenen Mann sah,
einen erwachsenen Mann sah,
01:52
having a conversation using their devices,
39
100019
2916
die mittels ihrer Geräte
ein Gespräch führten,
ein Gespräch führten,
01:54
different devices, but the same voice.
40
102935
4284
verschiedene Geräte,
aber dieselbe Stimme.
aber dieselbe Stimme.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
107219
1909
Ich schaute mich um und sah,
dass das überall
dass das überall
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
109128
4190
um mich herum passierte,
buchstäblich Hunderte Personen,
buchstäblich Hunderte Personen,
02:05
using a handful of voices,
43
113318
2738
die eine Handvoll an Stimmen haben.
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
116056
3091
Stimmen, die weder zu ihren Körpern
02:11
or their personalities.
45
119147
2082
noch zu ihren Persönlichkeiten passten.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
121229
2727
Wir würden niemals einem kleinen Mädchen
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
123956
3396
die Prothese
eines erwachsenen Manns anpassen.
eines erwachsenen Manns anpassen.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
127352
3304
Warum dann
dieselbe prothetische Stimme?
dieselbe prothetische Stimme?
02:22
It really struck me,
49
130656
1291
Es fiel mir sofort auf
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
und ich wollte etwas daran ändern.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
135098
1953
Ich spiele Ihnen nun eine Hörprobe
02:29
of someone who has, two people actually,
52
137051
3288
von zwei Menschen vor,
02:32
who have severe speech disorders.
53
140339
1768
die schwere Sprachstörungen haben.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
Hören Sie sich an, wie sie klingen.
02:37
They're saying the same utterance.
55
145337
2357
Sie machen dieselbe Äußerung.
02:39
(First voice)
56
147694
2432
(Erste Stimme)
02:42
(Second voice)
57
150126
3617
(Zweite Stimme)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
153743
2412
Sie haben vielleicht nicht verstanden,
was sie sagten,
was sie sagten,
02:48
but I hope that you heard
59
156155
1854
aber hoffentlich haben Sie
02:50
their unique vocal identities.
60
158009
4283
ihre einzigartigen
stimmlichen Identitäten gehört.
stimmlichen Identitäten gehört.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
Als nächstes wollte ich herausfinden,
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
165105
2384
wie wir die restlichen Sprechfähigkeiten
02:59
these residual vocal abilities
63
167489
1821
nutzbar machen können
03:01
and build a technology
64
169310
2016
und eine Technologie bauen können,
03:03
that could be customized for them,
65
171326
2143
die für sie maßgeschneidert werden kann.
03:05
voices that could be customized for them.
66
173469
2429
Stimmen, die für sie
angepasst werden können.
angepasst werden können.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
175898
2685
Daher kontaktierte ich
meinen Mitarbeiter, Tim Bunnell.
meinen Mitarbeiter, Tim Bunnell.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
178583
3063
Dr. Bunnell ist ein Experte
in Sprachsynthese
in Sprachsynthese
03:13
and what he'd been doing is building
69
181646
2033
und er hat personalisierte Stimmen
03:15
personalized voices for people
70
183679
1881
für Menschen kreiert,
03:17
by putting together
71
185560
2097
indem er aufgezeichnete Proben
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
187657
2150
ihrer Stimmen zusammenstellte
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
189807
2879
und eine Stimme für sie rekonstruierte.
03:24
These are people who had lost their voice
74
192686
1712
Diese Menschen haben ihre Stimmen
03:26
later in life.
75
194398
1911
später im Leben verloren.
03:28
We didn't have the luxury
76
196309
1394
Wir konnten es uns nicht leisten,
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
197703
1774
aufgezeichnete Sprachproben zu nutzen,
03:31
for those born with speech disorder.
78
199477
2292
für die mit einer Sprachstörung geborenen.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
Aber ich dachte,
es müsse einen Weg geben,
es müsse einen Weg geben,
03:36
to reverse engineer a voice
80
204306
1944
eine Stimme zu rekonstruieren,
03:38
from whatever little is left over.
81
206250
2291
aus dem, was noch übrig ist.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
208541
2714
Wir entschieden uns also,
genau das zu tun.
genau das zu tun.
03:43
We set out with a little bit of funding
from the National Science Foundation,
from the National Science Foundation,
83
211255
3403
Wir begannen mit wenig finanziellen Mitteln
von der National Science Foundation,
von der National Science Foundation,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
214658
3565
maßgefertigte Stimmen zu erschaffen,
die ihre einzigartige
die ihre einzigartige
03:50
their unique vocal identities.
85
218223
1536
Stimm-Identität einfingen.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
219759
3203
Wir nennen dieses Projekt VocaliD,
oder vokale I.D.,
oder vokale I.D.,
03:54
for vocal identity.
87
222962
2033
für vokale Identität.
03:56
Now before I get into the details of how
88
224995
2674
Bevor ich jetzt ins Detail gehe,
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
227669
2048
wie die Stimme gemacht wird
und Sie sie anhören können,
und Sie sie anhören können,
04:01
I need to give you a real quick
speech science lesson. Okay?
speech science lesson. Okay?
90
229717
3350
muss ich Ihnen eine kurze Lektion
in Sprachwissenschaften geben.
in Sprachwissenschaften geben.
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
233067
3159
Erstens wissen wir, dass die Stimme sich
04:08
dramatically over the course of development.
92
236226
2854
im Laufe der Entwicklung
dramatisch ändert.
dramatisch ändert.
04:11
Children sound different from teens
93
239080
2090
Kinder hören sich anders an
als Jugendliche,
als Jugendliche,
04:13
who sound different from adults.
94
241170
1463
welche sich anders anhören
als Erwachsene.
als Erwachsene.
04:14
We've all experienced this.
95
242633
2642
Wir haben das alle erlebt.
04:17
Fact number two is that speech
96
245275
3363
Zweitens ist Sprache
04:20
is a combination of the source,
97
248638
2553
eine Kombination der Klangquelle
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
251191
3479
die von unserem Kehlkopf
generierten Vibrationen,
generierten Vibrationen,
04:26
which are then pushed through
99
254670
1939
die dann durch den Rest
04:28
the rest of the vocal tract.
100
256609
2437
des Stimmapparats gedrückt werden.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
259046
2484
Diese Hohlräume in Ihrem Kopf und Hals
04:33
that vibrate,
102
261530
1239
vibrieren,
04:34
and they actually filter that source sound
103
262769
2110
und sie filtern die Klangquelle,
04:36
to produce consonants and vowels.
104
264879
2537
um Konsonanten und Vokale zu erzeugen.
04:39
So the combination of source and filter
105
267416
3860
Mit der Kombination von Quelle und Filter
04:43
is how we produce speech.
106
271276
2630
produzieren wir Sprache.
04:45
And that happens in one individual.
107
273906
3026
Und das findet in einem Individuum statt.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
276932
2626
Ich habe Ihnen anfangs gesagt,
dass ich einen guten Teil
dass ich einen guten Teil
04:51
a good part of my career
109
279558
2025
meiner Karriere damit verbrachte,
04:53
understanding and studying
110
281583
2453
die Quellmerkmale von Menschen
04:56
the source characteristics of people
111
284036
1958
mit schwerer Sprachstörung
04:57
with severe speech disorder,
112
285994
2301
zu verstehen und zu studieren.
05:00
and what I've found
113
288295
1465
Und ich fand heraus,
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
289760
3366
dass sie trotz ihrer beschädigten Filter
05:05
they were able to modulate their source:
115
293126
2961
ihre Quelle modulieren konnten:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
296087
3262
die Tonlage, die Lautstärke,
das Tempo ihrer Stimme.
das Tempo ihrer Stimme.
05:11
These are called prosody, and
I've been documenting for years
I've been documenting for years
117
299349
3368
Das nennt sich Prosodie,
und ich habe jahrelang dokumentiert,
und ich habe jahrelang dokumentiert,
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
302717
2277
dass die prosodischen Fähigkeiten
dieser Menschen
dieser Menschen
05:16
are preserved.
119
304994
1575
erhalten sind.
05:18
So when I realized that those same cues
120
306569
4087
Als ich feststellte,
dass dieselben Umgebungsreize
dass dieselben Umgebungsreize
05:22
are also important for speaker identity,
121
310656
2769
auch für die Sprecheridentität
wichtig sind,
wichtig sind,
05:25
I had this idea.
122
313425
2015
hatte ich diese Idee.
05:27
Why don't we take the source
123
315440
2516
Warum nehmen wir nicht diese Schallquelle
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
317956
2213
von der Person,
nach der die Stimme klingen soll,
nach der die Stimme klingen soll,
05:32
because it's preserved,
125
320169
1463
da sie erhalten ist,
05:33
and borrow the filter
126
321632
2135
und borgen den Filter
05:35
from someone about the same age and size,
127
323767
3229
von jemanden
mit gleichem Alter und Größe aus,
mit gleichem Alter und Größe aus,
05:39
because they can articulate speech,
128
327011
2407
denn sie können Sprache artikulieren
05:41
and then mix them?
129
329418
1791
und diese mixen?
05:43
Because when we mix them,
130
331209
1787
Denn wenn wir sie mischen,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
332996
1698
erhalten wir eine Stimme,
die so klar ist
die so klar ist
05:46
as our surrogate talker --
132
334694
1754
wie die unseres Ersatzsprechers --
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
336448
2595
das ist die Person, von der wir
den Filter geborgt haben --
den Filter geborgt haben --
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
339043
4649
und entspricht der Identität
unseres Ziel-Sprechers.
unseres Ziel-Sprechers.
05:55
It's that simple.
135
343692
1427
So einfach ist das.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
345119
2934
Das ist die Wissenschaft hinter dem,
was wir machen.
was wir machen.
06:00
So once you have that in mind,
137
348053
3533
Wenn Sie das im Sinn haben,
06:03
how do you go about building this voice?
138
351586
2258
wie erzeugt man nun diese Stimme?
06:05
Well, you have to find someone
139
353844
1480
Man muss jemanden finden,
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
355324
2400
der sich als Stellvertreter
zur Verfügung stellt.
zur Verfügung stellt.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
357724
2264
Das ist keine besonders bedrohliche Sache.
06:11
Being a surrogate donor
142
359988
1523
Ein Ersatzstimmen-Spender zu sein
06:13
only requires you to say a few hundred
143
361511
2788
erfordert nur ein paar hundert
06:16
to a few thousand utterances.
144
364299
2242
bis tausend Äußerungen zu sprechen.
06:18
The process goes something like this.
145
366541
2003
Der Prozess ist in etwa so.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
368544
2190
(Video) Stimme:
Die Dinge geschehen paarweise.
Die Dinge geschehen paarweise.
06:22
I love to sleep.
147
370734
1925
Ich schlafe ungeheuer gern.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
372659
3882
Der Himmel ist wolkenlos blau.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
RP: Jetzt wird sie
06:30
for about three to four hours,
150
378543
1919
3 bis 4 Stunden so weiter machen.
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
380462
3005
Ziel ist es nicht,
dass sie alles sagen muss,
dass sie alles sagen muss,
06:35
that the target is going to want to say,
152
383467
2045
was die Zielperson sagen will,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
385512
3395
sondern alle verschiedenen
Kombinationen
Kombinationen
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
388907
3271
von Klängen abzudecken,
die in der Sprache vorkommen.
die in der Sprache vorkommen.
06:44
The more speech you have,
155
392178
1638
Je mehr Sprachaufnahmen man hat,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
393816
2305
desto besser wird die Stimme klingen.
06:48
Once you have those recordings,
157
396121
1673
Wenn man einmal die Aufnahmen hat,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
müssen wir
06:51
is we have to parse these recordings
159
399207
2718
diese Aufzeichnungen
06:53
into little snippets of speech,
160
401925
2449
in Sprach-Schnipsel zergliedern,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
404374
2337
1- bis 2-Sekunden lange
Klangkombinationen.
Klangkombinationen.
06:58
sometimes even whole words
162
406711
1883
Manchmal sogar ganze Wörter,
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
408594
4516
die einen Datensatz oder
eine Datenbank bevölkern.
eine Datenbank bevölkern.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
413110
3717
Wir werden diese Datenbank
eine Stimmen-Bank nennen.
eine Stimmen-Bank nennen.
07:08
Now the power of the voice bank
165
416827
2096
Die Stärke dieser Stimmen-Bank ist,
07:10
is that from this voice bank,
166
418923
2014
dass man jetzt
07:12
we can now say any new utterance,
167
420937
2011
irgendwelche
neuen Äußerungen sagen kann,
neuen Äußerungen sagen kann,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
422948
1424
wie, "Ich liebe Schokolade" --
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
424372
1739
jeder muss in der Lage sein,
das zu sagen --
das zu sagen --
07:18
fish through that database
170
426111
1831
die Datenbank zu durchsuchen
07:19
and find all the segments necessary
171
427942
1940
und all die notwendigen
Teilstücke zu finden,
Teilstücke zu finden,
07:21
to say that utterance.
172
429882
1929
um diese Äußerung zu sagen.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
431811
1789
(Video) Stimme: Ich liebe Schokolade.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
433600
1391
RP: Das ist Sprach-Synthese.
07:26
It's called concatenative synthesis,
and that's what we're using.
and that's what we're using.
175
434991
2573
Das nennt sich konkatenative Synthese,
und das setzen wir ein.
und das setzen wir ein.
07:29
That's not the novel part.
176
437564
1533
Das ist nicht das Neue.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
439097
2221
Das Neue daran ist,
wie wir es so klingen lassen
wie wir es so klingen lassen
07:33
like this young woman.
178
441318
1457
wie diese junge Frau.
07:34
This is Samantha.
179
442775
1524
Das ist Samantha.
07:36
I met her when she was nine,
180
444299
2346
Ich traf sie, als sie 9 war,
07:38
and since then, my team and I
181
446645
1897
und seit damals haben
mein Team und ich versucht,
mein Team und ich versucht,
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
448542
2714
ihre personalisierte Stimme zu kreieren.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
451256
3099
Zuerst mussten wir
einen Ersatz-Spender finden,
einen Ersatz-Spender finden,
07:46
and then we had to have Samantha
184
454355
1818
und dann mussten wir
Samantha dazu bringen,
Samantha dazu bringen,
07:48
produce some utterances.
185
456173
1929
ein paar Äußerungen zu machen.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
458102
2379
Sie kann zumeist
vokalähnliche Laute produzieren,
vokalähnliche Laute produzieren,
07:52
but that's enough for us to extract
187
460481
2479
aber das reicht uns, um ihre
07:54
her source characteristics.
188
462960
2285
Klangcharakteristika rauszufiltern.
07:57
What happens next is best described
189
465245
3271
Das Folgende wird am besten
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
468516
2767
durch die Analogie meiner
6-jährigen Tochter beschrieben.
6-jährigen Tochter beschrieben.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
471283
5422
Sie nennt es Farben mischen,
um Stimmen zu malen.
um Stimmen zu malen.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
476705
2555
Das ist wunderbar.
Genau das machen wir.
Genau das machen wir.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
479260
2860
Samanthas Stimme
ist wie eine konzentrierte Probe
ist wie eine konzentrierte Probe
08:14
of red food dye which we can infuse
194
482120
2609
von roter Lebensmittelfarbe,
die wir in die Aufnahmen
die wir in die Aufnahmen
08:16
into the recordings of her surrogate
195
484729
2540
ihrer Stellvertreterin
einfließen lassen können,
einfließen lassen können,
08:19
to get a pink voice just like this.
196
487269
4387
um eine rosa Stimme
wie diese zu erhalten.
wie diese zu erhalten.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
491656
4491
(Video) Samantha: Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
496147
2808
RP: Jetzt kann Samantha das sagen.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
498955
3069
(Video) Samantha:
Diese Stimme ist nur für mich.
Diese Stimme ist nur für mich.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
502024
6305
Ich kann es kaum erwarten, meine neue Stimme
an meinen Freunden auszuprobieren.
an meinen Freunden auszuprobieren.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
508329
6417
RP: Danke. (Applaus)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
514746
2333
Ich werde nie
das sanfte Lächeln vergessen,
das sanfte Lächeln vergessen,
08:49
that spread across her face
203
517079
1902
das sich auf ihrem Gesicht ausbreitete,
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
518981
3649
als sie zum ersten Mal
diese Stimme hörte.
diese Stimme hörte.
08:54
Now there's millions of people
205
522630
1882
Es gibt Millionen von Menschen
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
524512
2833
auf der Welt wie Samantha, Millionen,
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
527345
3440
und das ist erst der Anfang.
09:02
What we've done so far is we have
208
530785
1642
Bisher haben wir ein paar
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
532427
3859
Ersatz-Sprecher aus den USA,
09:08
who have donated their voices,
210
536286
1507
die ihre Stimmen gespendet haben,
09:09
and we have been using those
211
537793
1928
und wir haben diese genutzt,
09:11
to build our first few personalized voices.
212
539721
4472
um unsere ersten paar
personalisierten Stimmen zu erschaffen.
personalisierten Stimmen zu erschaffen.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
544193
1756
Aber es gibt noch so viel zu tun.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
545949
2188
Bei Samantha kam ihre Stellvertreterin
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
548137
3046
irgendwo aus
dem mittleren Westen, eine Fremde,
dem mittleren Westen, eine Fremde,
09:23
who gave her the gift of voice.
216
551183
3841
die ihr die Gabe einer Stimme schenkte.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
555024
2153
Als Wissenschaftlerin bin ich so begeistert,
09:29
to take this work out of the laboratory
218
557177
1935
diese Arbeit aus dem Labor hinaus
09:31
and finally into the real world
219
559112
1800
und endlich in die echte Welt zu tragen,
09:32
so it can have real-world impact.
220
560912
3165
damit es eine reale Auswirkung haben kann.
09:36
What I want to share with you next
221
564077
1582
Als nächstes möchte ich Ihnen erzählen,
09:37
is how I envision taking this work
222
565659
2175
wie ich mir vorstelle, diese Arbeit
09:39
to that next level.
223
567834
2711
auf die nächste Ebene zu bringen.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
570545
3887
Ich stelle mir eine Welt
voller Ersatz-Spender vor,
voller Ersatz-Spender vor,
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
574432
3260
aus allen sozialen Geschichten, verschiedener
Größen und unterschiedlichen Alters,
Größen und unterschiedlichen Alters,
09:49
coming together in this voice drive
226
577692
3058
die in diesem Stimmen-Laufwerk
zusammenkommen,
zusammenkommen,
09:52
to give people voices
227
580750
2270
um Menschen Stimmen zu geben,
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
583020
3799
die so farbenfroh sind
wie ihre Persönlichkeiten.
wie ihre Persönlichkeiten.
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
Um diesen ersten Schritt zu tun,
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
589119
3275
haben wir diese Website erstellt,
VocaliD.org,
VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
592394
1624
um die zusammenzubringen,
10:06
who want to join us as voice donors,
232
594018
2675
die uns als Stimmen-Spender
beitreten wollen,
beitreten wollen,
10:08
as expertise donors,
233
596693
1772
als Experten-Spender,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
598465
5339
in welcher Form auch immer,
um diese Vision zu ermöglichen.
um diese Vision zu ermöglichen.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
603804
4153
Man sagt,
dass Blutspenden Leben retten kann.
dass Blutspenden Leben retten kann.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
607957
4982
Seine Stimme herzugeben,
kann Leben verändern.
kann Leben verändern.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
612939
3050
Wir brauchen nur ein paar Stunden Rede
10:27
from our surrogate talker,
238
615989
1491
von unserem Ersatz-Sprecher,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
617480
4733
und nur einen Vokal
von unserem Ziel-Sprecher,
von unserem Ziel-Sprecher,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
622213
3711
um eine einzigartige
Stimmidentität zu kreieren.
Stimmidentität zu kreieren.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
625924
2626
Das ist die Wissenschaft
hinter unserer Tätigkeit.
hinter unserer Tätigkeit.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
628550
4455
Abschließend möchte ich auf
die menschliche Seite zurückkommen,
die menschliche Seite zurückkommen,
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
633005
4102
das ist die eigentliche Inspiration
für diese Arbeit.
für diese Arbeit.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
637107
3699
Vor etwa 5 Jahren schufen wir
unsere allererste Stimme
unsere allererste Stimme
10:52
for a little boy named William.
245
640806
2501
für einen kleinen Jungen namens William.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
643307
2357
Als seine Mutter
diese Stimme erstmals hörte,
diese Stimme erstmals hörte,
10:57
she said, "This is what William
247
645664
2345
sagte sie: "So hätte William
11:00
would have sounded like
248
648009
1546
sich angehört,
11:01
had he been able to speak."
249
649555
2449
wenn er sprechen könnte."
11:04
And then I saw William typing a message
250
652004
2418
Und dann sah ich
William diese Nachricht
William diese Nachricht
11:06
on his device.
251
654422
1362
auf seinem Gerät schreiben.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
655784
3293
Ich frage mich, was er dachte.
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
659077
3590
Stellen Sie sich vor,
jemand anderes Stimme
jemand anderes Stimme
11:14
for nine years
254
662667
2193
neun Jahre lang herumzutragen
11:16
and finally finding your own voice.
255
664860
4844
und endlich die eigene Stimme zu finden.
11:21
Imagine that.
256
669704
1377
Stellen Sie sich das vor.
11:23
This is what William said:
257
671081
2797
William sagte Folgendes:
11:25
"Never heard me before."
258
673878
4463
"Hab mich vorher noch nie gehört."
11:32
Thank you.
259
680417
1619
Danke.
11:34
(Applause)
260
682036
4724
(Applaus)
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