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

Rupal Patel: Voix synthétiques, aussi uniques que les empreintes digitales

Filmed:
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Beaucoup de personnes atteintes de troubles graves de la parole utilisent un dispositif informatique pour communiquer. Pourtant, ils choisissent entre quelques options vocales. C'est pourquoi Stephen Hawking a un accent américain, et pourquoi beaucoup de gens se retrouvent avec la même voix, souvent à l'effet incongru. La scientifique du language Rupal Patel voulait faire quelque chose pour ça, et dans ce merveilleux discours, elle présente son travail pour concevoir des voix uniques pour les sans-voix.
- 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 todayaujourd'hui
0
719
1490
J'aimerais vous parler aujourd'hui
00:14
about a powerfulpuissant and fundamentalfondamental aspectaspect
1
2209
2927
d'un aspect
puissant et fondamental
00:17
of who we are: our voicevoix.
2
5136
3598
de notre être : notre voix.
00:20
EachChaque one of us has a uniqueunique voiceprintVoicePrint
3
8734
2746
Chacun d'entre nous a
une empreinte vocale unique
00:23
that reflectsreflète our ageâge, our sizeTaille,
4
11480
2289
qui révèle notre âge, notre taille,
00:25
even our lifestylemode de vie and personalitypersonnalité.
5
13769
3237
et même notre mode de vie
et notre personnalité.
00:29
In the wordsmots of the poetpoète LongfellowLongfellow,
6
17006
2142
Pour citer les mots
du poète Longfellow,
00:31
"the humanHumain voicevoix is the organorgane of the soulâme."
7
19148
3870
« la voix humaine est
l'organe de l'âme ».
00:35
As a speechdiscours scientistscientifique, I'm fascinatedfasciné
8
23018
2747
En tant que scientifique
du language, je suis fascinée
00:37
by how the voicevoix is producedproduit,
9
25765
1829
par la façon dont la voix est produite,
00:39
and I have an ideaidée for how it can be engineeredmachiné.
10
27594
3658
et j'ai une idée
sur une façon de la fabriquer.
00:43
That's what I'd like to sharepartager with you.
11
31252
2210
Voilà ce que j'aimerais
partager avec vous.
00:45
I'm going to startdébut by playingen jouant you a sampleéchantillon
12
33462
1814
Je vais commencer par vous
faire écouter un exemple
00:47
of a voicevoix that you maymai recognizereconnaître.
13
35276
1871
d'une voix que vous allez
sûrement reconnaître.
00:49
(RecordingD’enregistrement) StephenStephen HawkingHawking: "I would have thought
14
37147
1304
(Enregistrement)
Stephen Hawking : « J'aurais pensé
00:50
it was fairlyéquitablement obviousévident what I meantsignifiait."
15
38451
2749
que mon intention était évidente ».
00:53
RupalRupal PatelPatel: That was the voicevoix
16
41200
1280
Rupal Patel : C'était la voix
00:54
of ProfessorProfesseur StephenStephen HawkingHawking.
17
42480
2086
du professeur Stephen Hawking.
00:56
What you maymai not know is that sameMême voicevoix
18
44566
3849
Ce que vous ne savez peut-être pas,
c'est que cette même voix
01:00
maymai alsoaussi be used by this little girlfille
19
48415
2478
pourrait également être utilisée
par cette petite fille
01:02
who is unableincapable to speakparler
20
50893
1697
qui est incapable de parler
01:04
because of a neurologicalneurologique conditioncondition.
21
52590
2597
à cause d'un trouble neurologique.
01:07
In factfait, all of these individualspersonnes
22
55187
2068
En fait, tous ces individus
01:09
maymai be usingen utilisant the sameMême voicevoix,
23
57255
2012
utilisent peut-être cette même voix,
01:11
and that's because there's
only a fewpeu optionsoptions availabledisponible.
24
59267
3557
et c'est parce qu'il n'existe
que quelque options.
01:14
In the U.S. aloneseul, there are 2.5 millionmillion AmericansAméricains
25
62824
4317
Rien qu'aux États-Unis,
il y a 2,5 millions d'américains
01:19
who are unableincapable to speakparler,
26
67141
1610
qui ne peuvent pas parler
01:20
and manybeaucoup of whomqui use computerizedinformatisé devicesdispositifs
27
68751
2622
et nombre d'entre eux utilisent
des appareils informatiques
01:23
to communicatecommuniquer.
28
71373
1522
pour communiquer.
01:24
Now that's millionsdes millions of people worldwideà l'échelle mondiale
29
72895
3479
Des millions de personnes
dans le monde entier
01:28
who are usingen utilisant genericgénérique voicesvoix,
30
76374
1652
utilisent des voix génériques,
01:30
includingcomprenant ProfessorProfesseur HawkingHawking,
31
78026
1446
y compris le professeur Hawking,
01:31
who usesles usages an American-accentedAux accents d’Amérique voicevoix.
32
79472
4833
qui utilise une voix
avec un accent américain.
01:36
This lackmanquer de of individuationindividuation of the syntheticsynthétique voicevoix
33
84305
3328
Ce manque d'individualisation
de la voix synthétique
01:39
really hitfrappé home
34
87633
1416
m'a vraiment frappée
01:41
when I was at an assistived’assistance technologyLa technologie conferenceconférence
35
89049
2472
alors que j'assistais à une conférence
sur les technologies d'assistance
01:43
a fewpeu yearsannées agodepuis,
36
91521
1850
il y a quelque années,
01:45
and I recallrappel walkingen marchant into an exhibitexposition hallsalle
37
93371
3604
je me souviens que je suis entrée
dans une salle d'exposition
01:48
and seeingvoyant a little girlfille and a growncultivé man
38
96975
3044
et j'ai vu une petite fille
et un homme adulte
01:52
havingayant a conversationconversation usingen utilisant theirleur devicesdispositifs,
39
100019
2916
qui conversaient
à l'aide de leurs appareils,
01:54
differentdifférent devicesdispositifs, but the sameMême voicevoix.
40
102935
4284
des appareils différents,
mais la même voix
01:59
And I lookedregardé around and I saw this happeningévénement
41
107219
1909
J'ai regardé autour de moi
et j'ai vu cela se produire
02:01
all around me, literallyLittéralement hundredsdes centaines of individualspersonnes
42
109128
4190
tout autour de moi,
vraiment des centaines d'individus
02:05
usingen utilisant a handfulpoignée of voicesvoix,
43
113318
2738
qui utilisent quelques voix,
02:08
voicesvoix that didn't fiten forme theirleur bodiescorps
44
116056
3091
des voix qui ne correspondaient pas
à leur corps
02:11
or theirleur personalitiespersonnalités.
45
119147
2082
ou à leur personnalité,
02:13
We wouldn'tne serait pas dreamrêver of fittingraccord a little girlfille
46
121229
2727
personne n'imaginerait faire porter
à une petite fille
02:15
with the prostheticprothétique limbmembre of a growncultivé man.
47
123956
3396
la prothèse d'un homme adulte.
02:19
So why then the sameMême prostheticprothétique voicevoix?
48
127352
3304
Alors pourquoi la même
voix prothétique ?
02:22
It really struckfrappé me,
49
130656
1291
Ça m'a profondément frappé.
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
et donc j'ai voulu agir par rapport à ça.
02:27
I'm going to playjouer you now a sampleéchantillon
51
135098
1953
Je vais vous faire écouter
à présent un exemple
02:29
of someoneQuelqu'un who has, two people actuallyréellement,
52
137051
3288
d'une personne,
deux personnes en fait,
02:32
who have severesévère speechdiscours disorderstroubles.
53
140339
1768
qui présentent de très
graves troubles du langage.
02:34
I want you to take a listen to how they sounddu son.
54
142107
3230
J'aimerais que vous écoutiez
attentivement leur son.
02:37
They're sayingen disant the sameMême utteranceénonciation.
55
145337
2357
Ils prononcent la même phrase.
02:39
(First voicevoix)
56
147694
2432
(Première voix)
02:42
(SecondSeconde voicevoix)
57
150126
3617
(Deuxième voix)
02:45
You probablyProbablement didn't understandcomprendre what they said,
58
153743
2412
Vous n'avez sûrement
pas compris ce qu'ils disent,
02:48
but I hopeespérer that you heardentendu
59
156155
1854
mais j'espère que vous avez entendu
02:50
theirleur uniqueunique vocalvocal identitiesidentités.
60
158009
4283
leurs identités vocales uniques.
02:54
So what I wanted to do nextprochain is,
61
162292
2813
Donc ensuite ce que je voulais faire,
02:57
I wanted to find out how we could harnessharnais
62
165105
2384
était de découvrir
comment pouvoir conserver
02:59
these residualrésiduelle vocalvocal abilitiescapacités
63
167489
1821
ces capacités résiduelles vocales
03:01
and buildconstruire a technologyLa technologie
64
169310
2016
et construire une technologie
03:03
that could be customizedpersonnalisé for them,
65
171326
2143
qui pourrait être
personnalisée pour eux,
03:05
voicesvoix that could be customizedpersonnalisé for them.
66
173469
2429
des voix sur mesure pour eux.
03:07
So I reachedatteint out to my collaboratorcollaborateur, TimTim BunnellBunnell.
67
175898
2685
J'ai donc contacté
mon collaborateur, Tim Bunnell.
03:10
DrDr. BunnellBunnell is an expertexpert in speechdiscours synthesisla synthèse,
68
178583
3063
Dr. Bunnell est un expert
en synthèse vocale,
03:13
and what he'dil aurait been doing is buildingbâtiment
69
181646
2033
et il a construire
03:15
personalizedpersonnalisé voicesvoix for people
70
183679
1881
des voix personnalisées pour des gens
03:17
by puttingen mettant togetherensemble
71
185560
2097
en assemblant
03:19
pre-recordedpréenregistrés sampleséchantillons of theirleur voicevoix
72
187657
2150
des morceaux pré-enregistrés
de leur voix
03:21
and reconstructingreconstruction de a voicevoix for them.
73
189807
2879
et reconstruit une voix pour eux.
03:24
These are people who had lostperdu theirleur voicevoix
74
192686
1712
Ce sont des personnes
qui ont perdu leur voix
03:26
laterplus tard in life.
75
194398
1911
tardivement.
03:28
We didn't have the luxuryluxe
76
196309
1394
Nous n'avions pas le luxe
03:29
of pre-recordedpréenregistrés sampleséchantillons of speechdiscours
77
197703
1774
d'avoir des morceaux
pré-enregistrés de voix
03:31
for those bornnée with speechdiscours disorderdésordre.
78
199477
2292
pour ceux nés avec
un trouble du langage.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
Mais, je me suis dis
qu'il y avait sûrement une façon
03:36
to reversesens inverse engineeringénieur a voicevoix
80
204306
1944
de rétroconcevoir la voix
03:38
from whateverpeu importe little is left over.
81
206250
2291
à partir du peu qu'il restait.
03:40
So we decideddécidé to do exactlyexactement that.
82
208541
2714
Nous avons donc décidé
de faire exactement cela.
03:43
We setensemble out with a little bitbit of fundingfinancement
from the NationalNational ScienceScience FoundationFondation,
83
211255
3403
Nous avons commencé
avec un peu de financement
de la Fondation nationale
pour la science,
03:46
to createcréer custom-craftedfabriqués sur mesure voicesvoix that capturedcapturé
84
214658
3565
pour créer des voix conçues
sur mesure qui capturaient
03:50
theirleur uniqueunique vocalvocal identitiesidentités.
85
218223
1536
leurs identités vocales uniques.
03:51
We call this projectprojet VocaliDVocaliD, or vocalvocal I.D.,
86
219759
3203
Nous appelons ce projet
VocaliD, ou vocal I.D.,
03:54
for vocalvocal identityidentité.
87
222962
2033
l'abréviation d'identité vocale.
03:56
Now before I get into the detailsdétails of how
88
224995
2674
Maintenant, avant d'entrer dans
les détails de la façon dont
03:59
the voicevoix is madefabriqué and let you listen to it,
89
227669
2048
la voix est conçue
et vous permettre de l'écouter,
04:01
I need to give you a realréal quickrapide
speechdiscours sciencescience lessonleçon. Okay?
90
229717
3350
je dois vous donner une leçon
rapide sur la science du langage.
04:05
So first, we know that the voicevoix is changingen changeant
91
233067
3159
Alors d'abord, nous savons
que la voix change
04:08
dramaticallydramatiquement over the coursecours of developmentdéveloppement.
92
236226
2854
considérablement au cours
de notre développement.
04:11
ChildrenEnfants sounddu son differentdifférent from teensles adolescents
93
239080
2090
Les enfants ont une voix différente
de celles des adolescents
04:13
who sounddu son differentdifférent from adultsadultes.
94
241170
1463
qui ont une voix différente
de celle des adultes.
04:14
We'veNous avons all experiencedexpérimenté this.
95
242633
2642
Nous avons tous vécu ça.
04:17
FactFait numbernombre two is that speechdiscours
96
245275
3363
le second fait est que le langage
04:20
is a combinationcombinaison of the sourcela source,
97
248638
2553
est une combination de la source,
04:23
whichlequel is the vibrationsvibrations generatedgénéré by your voicevoix boxboîte,
98
251191
3479
qui est les vibrations générées
par votre larynx,
04:26
whichlequel are then pushedpoussé throughpar
99
254670
1939
qui sont ensuite poussées à travers
04:28
the restdu repos of the vocalvocal tracttract.
100
256609
2437
du reste de l'appareil vocal.
04:31
These are the chamberschambres of your headtête and neckcou
101
259046
2484
Ce sont les chambres
de votre tête et du cou
04:33
that vibratevibrer,
102
261530
1239
qui vibrent,
04:34
and they actuallyréellement filterfiltre that sourcela source sounddu son
103
262769
2110
et elles filtrent la source sonore
04:36
to produceproduire consonantsconsonnes and vowelsvoyelles.
104
264879
2537
pour produire des consonnes
et des voyelles.
04:39
So the combinationcombinaison of sourcela source and filterfiltre
105
267416
3860
Ainsi, c'est avec la combinaison
de la source et du filtre
04:43
is how we produceproduire speechdiscours.
106
271276
2630
que nous produisons la parole.
04:45
And that happensarrive in one individualindividuel.
107
273906
3026
Ça se produit chez un individu.
04:48
Now I told you earlierplus tôt that I'd spentdépensé
108
276932
2626
Tout à l'heure, je vous ai dit
que j'ai passé
04:51
a good partpartie of my careercarrière
109
279558
2025
une bonne partie de ma carrière
04:53
understandingcompréhension and studyingen train d'étudier
110
281583
2453
à comprendre et à étudier
04:56
the sourcela source characteristicscaractéristiques of people
111
284036
1958
les caractéristiques sources
de personnes
04:57
with severesévère speechdiscours disorderdésordre,
112
285994
2301
souffrant de graves
troubles du langage,
05:00
and what I've founda trouvé
113
288295
1465
et ce que j'ai trouvé,
05:01
is that even thoughbien que theirleur filtersfiltres were impairedaltéré,
114
289760
3366
c'est que même si leurs filtres
étaient détériorés,
05:05
they were ablecapable to modulatemoduler theirleur sourcela source:
115
293126
2961
ils étaient capables
de moduler leur source :
05:08
the pitchpas, the loudnessLoudness, the tempotempo of theirleur voicevoix.
116
296087
3262
le ton, le volume et
le tempo de leur voix.
05:11
These are calledappelé prosodyprosodie, and
I've been documentingdocumenter for yearsannées
117
299349
3368
On appelle ça la prosodie et
ça fait des années que je décris
05:14
that the prosodicprosodiques abilitiescapacités of these individualspersonnes
118
302717
2277
que les capacités prosodiques
de ces individus
05:16
are preservedpréservés.
119
304994
1575
sont conservées.
05:18
So when I realizedréalisé that those sameMême cuesindices
120
306569
4087
Alors, quand j'ai réalisé que
ces mêmes signaux
05:22
are alsoaussi importantimportant for speakerorateur identityidentité,
121
310656
2769
sont également importants
pour l'identité du locuteur,
05:25
I had this ideaidée.
122
313425
2015
j'ai eu cette idée.
05:27
Why don't we take the sourcela source
123
315440
2516
Pourquoi ne prenons-nous pas
la source de la personne
05:29
from the personla personne we want the voicevoix to sounddu son like,
124
317956
2213
dont nous voulons avoir la voix,
05:32
because it's preservedpréservés,
125
320169
1463
car elle est conservée,
05:33
and borrowemprunter the filterfiltre
126
321632
2135
et nous empruntons le filtre
05:35
from someoneQuelqu'un about the sameMême ageâge and sizeTaille,
127
323767
3229
de quelqu'un d'environ
le même âge et la taille,
05:39
because they can articulatearticuler speechdiscours,
128
327011
2407
parce qu'ils peuvent
produire de la parole,
05:41
and then mixmélanger them?
129
329418
1791
et ensuite les mélanger ?
05:43
Because when we mixmélanger them,
130
331209
1787
Parce que quand
nous les mélangeons,
05:44
we can get a voicevoix that's as clearclair
131
332996
1698
nous pouvons obtenir
une voix qui est aussi claire
05:46
as our surrogatemère porteuse talkercauseur --
132
334694
1754
que notre locuteur de substitution,
05:48
that's the personla personne we borrowedemprunté the filterfiltre from—
133
336448
2595
c'est la personne à qui
nous avons emprunté le filtre,
05:51
and is similarsimilaire in identityidentité to our targetcible talkercauseur.
134
339043
4649
et qui est similaire à l'identité
de notre locuteur cible.
05:55
It's that simplesimple.
135
343692
1427
C'est aussi simple que ça.
05:57
That's the sciencescience behindderrière what we're doing.
136
345119
2934
C'est la science derrière
ce que nous faisons.
06:00
So onceune fois que you have that in mindesprit,
137
348053
3533
Donc, une fois que
vous avez ça à l'esprit,
06:03
how do you go about buildingbâtiment this voicevoix?
138
351586
2258
comment allez-vous
construire cette voix ?
06:05
Well, you have to find someoneQuelqu'un
139
353844
1480
Eh bien, vous devez trouver quelqu'un
06:07
who is willingprêt to be a surrogatemère porteuse.
140
355324
2400
qui est prêt à être un substitut.
06:09
It's not suchtel an ominousde mauvais augure thing.
141
357724
2264
Ce n'est pas une chose sinistre.
06:11
BeingÉtant a surrogatemère porteuse donorbailleurs de fonds
142
359988
1523
Pour être un donneur de substitution,
06:13
only requiresa besoin you to say a fewpeu hundredcent
143
361511
2788
vous n'avez qu'à dire
entre une centaine
06:16
to a fewpeu thousandmille utterancesénonciations.
144
364299
2242
et un millier d'énoncés.
06:18
The processprocessus goesva something like this.
145
366541
2003
Le processus se passe comme ça.
06:20
(VideoVidéo) VoiceVoix: Things happense produire in pairspaires.
146
368544
2190
(Vidéo) Voix : Les choses
se produisent en paires.
06:22
I love to sleepdormir.
147
370734
1925
J'aime dormir.
06:24
The skyciel is bluebleu withoutsans pour autant cloudsdes nuages.
148
372659
3882
Le ciel est bleu sans nuages.
06:28
RPRP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
RP : Elle va continuer comme ça
06:30
for about threeTrois to fourquatre hoursheures,
150
378543
1919
pendant environ
trois à quatre heures,
06:32
and the ideaidée is not for her to say everything
151
380462
3005
et l'idée n'est pas qu'elle dise tout
06:35
that the targetcible is going to want to say,
152
383467
2045
ce que la cible va vouloir dire,
06:37
but the ideaidée is to covercouverture all the differentdifférent combinationscombinaisons
153
385512
3395
mais l'idée est de couvrir
toutes les différentes combinaisons
06:40
of the soundsdes sons that occurse produire in the languagela langue.
154
388907
3271
de sons qui existent dans le langage.
06:44
The more speechdiscours you have,
155
392178
1638
Plus vous avez de paroles,
06:45
the better soundingsondage voicevoix you're going to have.
156
393816
2305
meilleur sera le son de la voix.
06:48
OnceFois you have those recordingsenregistrements,
157
396121
1673
Une fois qu'on a ces enregistrements,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
ce qu'on doit faire
06:51
is we have to parseparse these recordingsenregistrements
159
399207
2718
c'est analyser ces enregistrements
06:53
into little snippetsextraits of speechdiscours,
160
401925
2449
en bribes de discours,
06:56
one-One- or two-sound2-son combinationscombinaisons,
161
404374
2337
des combinaisons d'un son ou deux,
06:58
sometimesparfois even wholeentier wordsmots
162
406711
1883
parfois même des mots entiers,
07:00
that startdébut populatingdu remplissage a datasetDataSet or a databasebase de données.
163
408594
4516
ce qui commence à remplir
un ensemble de données
ou une base de données.
07:05
We're going to call this databasebase de données a voicevoix bankbanque.
164
413110
3717
On appellera cette base de données
une banque de voix.
07:08
Now the powerPuissance of the voicevoix bankbanque
165
416827
2096
Le pouvoir de la banque de voix
07:10
is that from this voicevoix bankbanque,
166
418923
2014
est que cette banque de voix,
07:12
we can now say any newNouveau utteranceénonciation,
167
420937
2011
nous pouvons maintenant
dire n'importe quel énoncé,
07:14
like, "I love chocolateChocolat" --
168
422948
1424
comme, « J'aime le chocolat » --
07:16
everyonetoutes les personnes needsBesoins to be ablecapable to say that—
169
424372
1739
tout le monde doit pouvoir dire ça --
07:18
fishpoisson throughpar that databasebase de données
170
426111
1831
piocher dans cette base de données
07:19
and find all the segmentssegments necessarynécessaire
171
427942
1940
et trouver tous les segments nécessaires
07:21
to say that utteranceénonciation.
172
429882
1929
pour dire cet énoncé.
07:23
(VideoVidéo) VoiceVoix: I love chocolateChocolat.
173
431811
1789
(Vidéo) Voix : J'aime le chocolat.
07:25
RPRP: So that's speechdiscours synthesisla synthèse.
174
433600
1391
RP : Donc, c'est la synthèse du langage.
07:26
It's calledappelé concatenativepar concaténation synthesisla synthèse,
and that's what we're usingen utilisant.
175
434991
2573
C'est ce qu'on appelle
la synthèse par concaténation,
et c'est ce que nous utilisons.
07:29
That's not the novelroman partpartie.
176
437564
1533
Ce n'est pas la partie novatrice.
07:31
What's novelroman is how we make it sounddu son
177
439097
2221
L'innovation est comment nous faisons
07:33
like this youngJeune womanfemme.
178
441318
1457
pour que le son soit comme
celui de cette jeune femme.
07:34
This is SamanthaSamantha.
179
442775
1524
C'est Samantha.
07:36
I metrencontré her when she was nineneuf,
180
444299
2346
Je l'ai rencontré quand
elle avait neuf ans,
07:38
and sincedepuis then, my teaméquipe and I
181
446645
1897
et depuis lors, mon équipe et moi
07:40
have been tryingen essayant to buildconstruire her a personalizedpersonnalisé voicevoix.
182
448542
2714
avons essayé de lui construire
une voix personnalisée.
07:43
We first had to find a surrogatemère porteuse donorbailleurs de fonds,
183
451256
3099
Il fallait d'abord trouver
un donneur de substitution,
07:46
and then we had to have SamanthaSamantha
184
454355
1818
et puis nous avons dû
faire dire à Samantha
07:48
produceproduire some utterancesénonciations.
185
456173
1929
quelques énoncés.
07:50
What she can produceproduire are mostlyla plupart vowel-likevoyelle-like soundsdes sons,
186
458102
2379
Ce qu'elle peut produire, ce sont
surtout des sons de voyelles,
07:52
but that's enoughassez for us to extractextrait
187
460481
2479
mais c'est assez pour
que nous extrayons
07:54
her sourcela source characteristicscaractéristiques.
188
462960
2285
ses caractéristiques d'origine.
07:57
What happensarrive nextprochain is bestmeilleur describeddécrit
189
465245
3271
Ce qui se passe
ensuite est mieux décrit
08:00
by my daughter'sfille analogyanalogie. She's sixsix.
190
468516
2767
par l'analogie de ma fille.
Elle a six ans.
08:03
She callsappels it mixingmélange colorscouleurs to paintpeindre voicesvoix.
191
471283
5422
Elle appelle ça le mélange des couleurs
pour peindre les voix.
C'est beau. C'est exactement ça.
08:08
It's beautifulbeau. It's exactlyexactement that.
192
476705
2555
08:11
Samantha'sDe Samantha voicevoix is like a concentratedconcentré sampleéchantillon
193
479260
2860
La voix de Samantha est comme
un échantillon concentré
08:14
of redrouge foodaliments dyecolorant whichlequel we can infusefaire infuser
194
482120
2609
de colorant alimentaire rouge
que nous pouvons imprégner
08:16
into the recordingsenregistrements of her surrogatemère porteuse
195
484729
2540
dans les enregistrements
de son substitut
08:19
to get a pinkrose voicevoix just like this.
196
487269
4387
pour obtenir une voix rose,
comme ça.
08:23
(VideoVidéo) SamanthaSamantha: AaaaaahAaaaaah.
197
491656
4491
(Vidéo) Samantha : Aaaaaah.
08:28
RPRP: So now, SamanthaSamantha can say this.
198
496147
2808
RP : Alors maintenant,
Samantha peut dire ça.
08:30
(VideoVidéo) SamanthaSamantha: This voicevoix is only for me.
199
498955
3069
(Vidéo) Samantha :
Cette voix est seulement pour moi.
08:34
I can't wait to use my newNouveau voicevoix with my friendscopains.
200
502024
6305
Je suis impatiente d'utiliser
ma nouvelle voix avec mes amis.
08:40
RPRP: Thank you. (ApplauseApplaudissements)
201
508329
6417
RP : Merci.
(Applaudissements)
08:46
I'll never forgetoublier the gentledoux smilesourire
202
514746
2333
Je n'oublierai jamais le doux sourire
08:49
that spreadpropager acrossà travers her facevisage
203
517079
1902
qui s'est propagé sur son visage
08:50
when she heardentendu that voicevoix for the first time.
204
518981
3649
quand elle a entendu cette voix
pour la première fois.
08:54
Now there's millionsdes millions of people
205
522630
1882
I y a des millions de gens
08:56
around the worldmonde like SamanthaSamantha, millionsdes millions,
206
524512
2833
partout dans le monde
comme Samantha, des millions,
08:59
and we'venous avons only beguncommencé to scratchrayure the surfacesurface.
207
527345
3440
et nous avons seulement
commencé à gratter la surface.
09:02
What we'venous avons doneterminé so farloin is we have
208
530785
1642
Ce que nous avons fait
jusqu'à présent, c'est que nous avons
09:04
a fewpeu surrogatemère porteuse talkersaffichettes from around the U.S.
209
532427
3859
quelques locuteurs de substitution
partout aux États-Unis
09:08
who have donatedDon theirleur voicesvoix,
210
536286
1507
qui ont fait don de leurs voix,
09:09
and we have been usingen utilisant those
211
537793
1928
et nous les avons utilisées
09:11
to buildconstruire our first fewpeu personalizedpersonnalisé voicesvoix.
212
539721
4472
pour construire nos
premières voix personnalisées.
09:16
But there's so much more work to be doneterminé.
213
544193
1756
Mais il y a tellement plus à faire.
09:17
For SamanthaSamantha, her surrogatemère porteuse
214
545949
2188
Pour Samantha, son substitut
09:20
camevenu from somewherequelque part in the MidwestMidwest, a strangerétranger
215
548137
3046
venait de quelque part dans le Mid-Ouest,
une inconnue
09:23
who gavea donné her the giftcadeau of voicevoix.
216
551183
3841
qui lui a fait le don de la voix.
09:27
And as a scientistscientifique, I'm so excitedexcité
217
555024
2153
En tant que scientifique,
je suis tellement enthousiaste
09:29
to take this work out of the laboratorylaboratoire
218
557177
1935
de sortir ce travail du laboratoire
09:31
and finallyenfin into the realréal worldmonde
219
559112
1800
et de l'amener enfin dans le monde réel,
09:32
so it can have real-worldmonde réel impactimpact.
220
560912
3165
de sorte qu'il puisse avoir
un impact réel dans le monde.
09:36
What I want to sharepartager with you nextprochain
221
564077
1582
Ce que je veux vous dire ensuite
09:37
is how I envisionEnvision takingprise this work
222
565659
2175
est comment j'envisage
d'amener ce travail
09:39
to that nextprochain levelniveau.
223
567834
2711
au niveau suivant.
09:42
I imagineimaginer a wholeentier worldmonde of surrogatemère porteuse donorsbailleurs de fonds
224
570545
3887
J'imagine un monde entier
de donneurs de substitution
09:46
from all walksdes promenades of life, differentdifférent sizestailles, differentdifférent agesâge,
225
574432
3260
de toutes conditions
de différentes tailles, de différents âges,
09:49
comingvenir togetherensemble in this voicevoix driveconduire
226
577692
3058
se rassemblant dans ce lecteur vocal
09:52
to give people voicesvoix
227
580750
2270
pour donner aux gens des voix
09:55
that are as colorfulcoloré as theirleur personalitiespersonnalités.
228
583020
3799
qui sont aussi colorées
que leurs personnalités
09:58
To do that as a first stepétape,
229
586819
2300
Pour ce faire,
dans un premier temps,
10:01
we'venous avons put togetherensemble this websitesite Internet, VocaliDVocaliD.orgorg,
230
589119
3275
nous avons mis en place
ce site, VocaliD.org,
10:04
as a way to bringapporter togetherensemble those
231
592394
1624
comme un moyen
de rassembler ceux
10:06
who want to joinjoindre us as voicevoix donorsbailleurs de fonds,
232
594018
2675
qui veulent se joindre à nous
en tant que donneurs de voix,
10:08
as expertisecompétence donorsbailleurs de fonds,
233
596693
1772
comme donneurs d'expertise,
10:10
in whateverpeu importe way to make this visionvision a realityréalité.
234
598465
5339
quelle que soit la façon de faire
de cette vision une réalité.
10:15
They say that givingdonnant blooddu sang can saveenregistrer livesvies.
235
603804
4153
On dit que le don de sang
peut sauver des vies.
10:19
Well, givingdonnant your voicevoix can changechangement livesvies.
236
607957
4982
Donner votre voix
peut changer des vies.
10:24
All we need is a fewpeu hoursheures of speechdiscours
237
612939
3050
Tout ce dont nous avons besoin est
quelques heures de discours
10:27
from our surrogatemère porteuse talkercauseur,
238
615989
1491
de notre locuteur de substitution,
10:29
and as little as a vowelvoyelle from our targetcible talkercauseur,
239
617480
4733
et aussi peu qu'une voyelle
de notre locuteur cible,
10:34
to createcréer a uniqueunique vocalvocal identityidentité.
240
622213
3711
pour créer une identité vocale unique.
10:37
So that's the sciencescience behindderrière what we're doing.
241
625924
2626
Voilà la science derrière
ce que nous faisons.
10:40
I want to endfin by circlingencerclant back to the humanHumain sidecôté
242
628550
4455
Je veux terminer en revenant
sur le côté humain
10:45
that is really the inspirationinspiration for this work.
243
633005
4102
qui est vraiment l'inspiration
pour ce travail.
10:49
About fivecinq yearsannées agodepuis, we builtconstruit our very first voicevoix
244
637107
3699
Il y a cinq ans, nous avons construit
notre première voix
10:52
for a little boygarçon namednommé WilliamWilliam.
245
640806
2501
pour un petit garçon du nom de William.
10:55
When his mommaman first heardentendu this voicevoix,
246
643307
2357
Lorsque sa mère a entendu
cette voix pour la première fois,
10:57
she said, "This is what WilliamWilliam
247
645664
2345
elle a dit, « C'est ce que William
11:00
would have soundedsonné like
248
648009
1546
aurait eu comme voix
11:01
had he been ablecapable to speakparler."
249
649555
2449
s'il avait été en mesure de parler. »
11:04
And then I saw WilliamWilliam typingdactylographie a messagemessage
250
652004
2418
Puis, j'ai vu William taper un message
11:06
on his devicedispositif.
251
654422
1362
sur son appareil.
11:07
I wondereddemandé, what was he thinkingen pensant?
252
655784
3293
Je me demandais ce qu'il pensait.
11:11
ImagineImaginez carryingporter around someoneQuelqu'un else'sd'autre voicevoix
253
659077
3590
Imaginez-vous avoir la voix
de quelqu'un d'autre
11:14
for nineneuf yearsannées
254
662667
2193
pendant neuf ans
11:16
and finallyenfin findingdécouverte your ownposséder voicevoix.
255
664860
4844
et enfin trouver votre propre voix.
11:21
ImagineImaginez that.
256
669704
1377
Imaginez ça.
11:23
This is what WilliamWilliam said:
257
671081
2797
Voici que William a dit :
11:25
"Never heardentendu me before."
258
673878
4463
« Je ne m'étais jamais entendu avant »
11:32
Thank you.
259
680417
1619
Merci.
11:34
(ApplauseApplaudissements)
260
682036
4724
(Applaudissements)
Translated by Malorie Esparon
Reviewed by sann tint

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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