ABOUT THE SPEAKER
Rébecca Kleinberger - Voice expert
Rébecca Kleinberger is a voice expert pursuing research as a PhD candidate in the MIT Media Lab’s Opera of the Future group.

Why you should listen

Rébecca Kleinberger creatively mixes science, engineering, design and art to explore ways to craft experiences for vocal connection. As part of this work, she designs unique experiences to help people connect with themselves and with others. She accomplishes this using approaches that include projection mapping, virtual reality, rapid prototyping, deep learning, real-time digital signal processing, lasers, wearable technologies and robotics. See examples ranging from a projection ball gown to a memory music box to assistive wearable devices for stutterers on her portfolio.

Throughout six years of work on self-reflection technologies, Kleinberger has developed unique expertise on the human voice as a means of self-connection as well as with others and between species. Her research spans a wide range of fields including neurology, human-computer interaction, psychology, cognitive sciences, physics, biology, clinical research, linguistics, communication theory and assistive technologies. With these tools, people discover more about themselves and the expression they project.

Kleinberger's work was featured on the cover of the Financial Times Magazine and has been shown at a wide range of events and venues including the Museum of Fine Art in Boston, Le Laboratoire in Paris, Siggraph Art exhibition in Los Angeles, the "Hacking Consciousness"exhibit at the Harvard Divinity School and EMF camp in the UK. She has collaborated with Microsoft Research UK and the Google Magenta team and has presented her research at a host of international conferences. Working with Tod Machover, head of the Opera of the Future group, and other group members, her research has also been deployed outside the MIT Media Lab as part of live shows and novel esthetic experiences at Maison Symphonique de Montreal, the Lucerne Festival in Switzerland and the Winspear Opera House in Dallas. Her work has also been featured in Engadget and "60 Minutes."

Kleinberger graduated from École National des Arts et Métiers in Paris with a Master's of Mechanical Engineering and from University College London with a Master of Research in Virtual Environments, Imaging and Visualization. She is also experienced in the art of shearing sheep and raising hedgehogs.

(Photo: Stephanie Ku) 

More profile about the speaker
Rébecca Kleinberger | Speaker | TED.com
TEDxBeaconStreet

Rébecca Kleinberger: Why you don't like the sound of your own voice

Rébecca Kleinberger: Miért nem szeretjük a saját hangunkat?

Filmed:
3,169,320 views

Hangunk elválaszthatatlan attól, ahogyan mások látnak minket, de a vele való kapcsolatunk közel sem egyértelmű. Rébecca Kleinberger azt kutatja, hogy saját és mások hangjait miként használjuk és értjük meg. Kifejti, hogy miért nem szeretjük felvételen hallgatni saját hangunkat, a különbséget a belső hangok, a befelé és kifelé irányuló hangok között, továbbá azon elképesztő dolgokat, amelyeket közölhetünk vele anélkül, hogy azoknak tudatában lennénk.
- Voice expert
Rébecca Kleinberger is a voice expert pursuing research as a PhD candidate in the MIT Media Lab’s Opera of the Future group. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
If you askkérdez evolutionaryevolúciós biologistsbiológusok
0
760
3056
Ha evolúciós biológusokat kérdeznénk meg,
00:15
when did humansemberek becomeválik humansemberek,
1
3840
3296
mikor lett ember az emberből,
00:19
some of them will say that,
2
7160
2096
néhányuk ezt mondaná:
00:21
well, at some pointpont
we startedindult standingálló on our feetláb,
3
9280
2896
valamikor az időben
elkezdtünk felegyenesedni,
00:24
becamelett bipedkétlábú and becamelett
the mastersmesterek of our environmentkörnyezet.
4
12200
3320
és környezetünk kétlábú uraivá váltunk.
00:28
OthersMások will say that because our brainagy
startedindult growingnövekvő much biggernagyobb,
5
16880
5296
Mások azt mondanák,
agyunk nagyfokú növekedése
00:34
that we were ableképes to have
much more complexösszetett cognitivemegismerő processesfolyamatok.
6
22200
3080
lehetővé tette a sokkal
összetettebb kognitív folyamatokat.
00:38
And othersmások mightesetleg argueérvel
that it's because we developedfejlett languagenyelv
7
26680
4376
Egyesek pedig a nyelv kialakulása
mellett érvelnének,
00:43
that allowedengedélyezett us to evolvefejlődik as a speciesfaj.
8
31080
2280
ami lehetővé tette törzsfejlődésünket.
00:46
InterestinglyÉrdekes módon, those threehárom
phenomenajelenségek are all connectedcsatlakoztatva.
9
34960
4536
Érdekes mód, mindhárom jelenség
kapcsolatban áll egymással.
00:51
We are not sure how or in whichmelyik ordersorrend,
10
39520
2776
Ezek mikéntje, sorrendje kérdés még,
00:54
but they are all linkedösszekapcsolt
11
42320
1536
de mindegyik összefonódott
00:55
with the changeváltozás of shapealak of a little bonecsont
in the back of your necknyak
12
43880
3760
a nyak hátsó részén lévő
csontocska változásával,
01:00
that changedmegváltozott the angleszög
betweenközött our headfej and our bodytest.
13
48840
3160
ami megváltoztatta fejünk
és testünk közbezárt szögét.
01:04
That meanseszközök we were ableképes to standállvány uprightfüggőleges
14
52760
3056
Ezáltal tudtunk felegyenesedni,
01:07
but alsois for our brainagy
to evolvefejlődik in the back
15
55840
3136
agyunk hátsó része így fejlődhetett,
01:11
and for our voicehang boxdoboz to grow
from sevenhét centimeterscentiméter for primatesfőemlősök
16
59000
5616
gégénk így nőhetett
a főemlősi 7 centiméterről
01:16
to 11 and up to 17 centimetrescentiméter for humansemberek.
17
64640
3120
az emberi 11-17 centiméterre.
01:21
And this is calledhívott
the descentsüllyedés of the larynxgége.
18
69080
2400
Ezt hívjuk a gégefő leszállásának,
01:24
And the larynxgége is the sitewebhely of your voicehang.
19
72280
1960
és itt van hangunk telephelye.
01:28
When babybaba humansemberek are bornszületett todayMa,
theirazok larynxgége is not descendedleszállt yetmég.
20
76160
4160
A ma született csecsemő
gégefője még nem szállt le.
01:33
That only happensmegtörténik
at about threehárom monthshónap oldrégi.
21
81160
2320
Majd csak három hónapos korában.
01:37
So, metaphoricallyképletesen, eachminden egyes of us here
22
85040
2256
Képletesen tehát mindegyikünk
01:39
has relivedátélte the evolutionevolúció
of our wholeegész speciesfaj.
23
87320
3240
újraéli egész fajunk evolúcióját.
01:44
And talkingbeszél about babiesbabák,
24
92880
1256
Csecsemők kapcsán pedig,
01:46
when you were startingkiindulási to developfejleszt
in your mother'sanya wombméh,
25
94160
2640
amikor megkezdődik
fejlődésünk az anyaméhben,
01:49
the first sensationszenzáció that you had
comingeljövetel from the outsidekívül worldvilág,
26
97600
4216
a külvilágból érkező első benyomás
01:53
at only threehárom weekshetes oldrégi,
when you were about the sizeméret of a shrimpgarnélarák,
27
101840
3936
alig három hónaposan,
még garnélaméretű korunkban
01:57
were throughkeresztül the tactiletapintható sensationszenzáció
28
105800
2696
édesanyánk hangjának rezgései okozta
02:00
comingeljövetel from the vibrationsrezgések
of your mother'sanya voicehang.
29
108520
2800
tapintási érzet útján ér bennüket.
02:04
So, as we can see, the humanemberi voicehang
is quiteegészen meaningfuljelentőségteljes and importantfontos
30
112440
4976
Amint látjuk, az emberi hang
jelentőségteljes és fontos
02:09
at the levelszint of the speciesfaj,
31
117440
2976
mind fajunk szintjén,
02:12
at the levelszint of the societytársadalom --
32
120440
1536
mind társadalmilag –,
02:14
this is how we communicatekommunikálni
and createteremt bondskötvények,
33
122000
2936
így kommunikálunk és teremtünk köteléket
02:16
and at the personalszemélyes
and interpersonalinterperszonális levelsszintek --
34
124960
3456
mind egyéni, mind közösségi szinten –,
02:20
with our voicehang, we shareOssza meg much more
than wordsszavak and dataadat,
35
128440
3136
hangunk sokkal többet nyújt
szavaknál és adatoknál,
02:23
we shareOssza meg basicallyalapvetően who we are.
36
131600
2136
általa adjuk önmagunkat.
02:25
And our voicehang is indistinguishablemegkülönböztethetetlen
from how other people see us.
37
133760
4376
Hangunktól elválaszthatatlan,
miként tekintenek ránk mások.
02:30
It is a maskmaszk that we wearviselet in societytársadalom.
38
138160
1920
Ez a társadalmi álcánk.
02:34
But our relationshipkapcsolat with our ownsaját voicehang
is farmessze from obviousnyilvánvaló.
39
142000
2810
De saját hangunkkal a kapcsolat
közel sem egyértelmű.
02:37
We rarelyritkán use our voicehang for ourselvesminket;
we use it as a giftajándék to give to othersmások.
40
145840
4776
Ritkán használjuk egyedül;
ajándékként adjuk tovább.
02:42
It is how we touchérintés eachminden egyes other.
41
150640
3176
Így érintjük meg egymást.
02:45
It's a dialecticaldialektikus groomingápolás.
42
153840
1936
Olyan "vokális kurkászás".
02:47
But what do we think about our ownsaját voicehang?
43
155800
2416
De mit gondolunk saját hangunkról?
02:50
So please raiseemel your handkéz
44
158240
1736
Kérem, jelentkezzen,
02:52
if you don't like the soundhang of your voicehang
when you hearhall it on a recordingfelvétel machinegép.
45
160000
4016
akinek nem tetszik saját hangja,
amikor felvételről hallgatja!
02:56
(LaughterNevetés)
46
164040
1216
(Nevetés)
02:57
Yeah, thank you, indeedvalóban,
47
165280
1216
Oké, köszönöm.
02:58
mosta legtöbb people reportjelentés not likingszeretet
the soundhang of theirazok voicehang recordingfelvétel.
48
166520
3896
Legtöbben jelentik, utálják felvételről
hallgatni saját hangjukat.
03:02
So what does that mean?
49
170440
1216
Mit jelent ez?
03:03
Let's try to understandmegért that
in the nextkövetkező 10 minutespercek.
50
171680
2696
Tegyük ezt világossá
az elkövetkezendő 10 percben!
03:06
I'm a researcherkutató at the MITMIT MediaMédia LabLabor,
51
174400
3096
Az Opera of the Future csoport
részeként működő
03:09
partrész of the OperaOpera of the FutureJövő groupcsoport,
52
177520
1840
MIT médialaborban vagyok kutató,
03:12
and my researchkutatás
focusesösszpontosít on the relationshipkapcsolat
53
180200
3056
és kutatásaim középpontjában az áll,
03:15
people have with theirazok ownsaját voicehang
and with the voiceshangok of othersmások.
54
183280
3080
hogy milyen kapcsolatunk
van hangunkkal és mások hangjaival.
03:19
I studytanulmány what we can learntanul
from listeningkihallgatás to voiceshangok,
55
187760
4056
Tanulmányozom, mit tanulhatunk
hangok hallgatásaiból,
03:23
from the variouskülönféle fieldsmezők,
56
191840
1376
különböző területektől,
03:25
from neurologyideggyógyászat to biologybiológia,
cognitivemegismerő sciencestudományok, linguisticsnyelvészet.
57
193240
3880
a neurológiától a biológiáig,
kognitív tudományokig, nyelvészetig.
03:30
In our groupcsoport we createteremt
toolsszerszámok and experiencestapasztalatok
58
198680
3056
Eszközöket, élményeket
hozunk létre csoportunkban,
03:33
to help people gainnyereség a better
appliedalkalmazott understandingmegértés of theirazok voicehang
59
201760
4736
hogy fejlesszük az egyének hangjainak
jobb gyakorlati megértését
03:38
in ordersorrend to reducecsökkentésére the biasestorzítások,
60
206520
3056
az előítéletek visszaszorítása végett,
03:41
to becomeválik better listenershallgatók,
61
209600
2096
és hogy jobb hallgatókká váljunk,
03:43
to createteremt more healthyegészséges relationshipskapcsolatok
62
211720
2976
több egészséges kapcsolatot teremtsünk,
03:46
or just to understandmegért themselvesmaguk better.
63
214720
2000
vagy csak önmagunk jobb megértése végett.
03:50
And this really has to come
with a holisticholisztikus approachmegközelítés on the voicehang.
64
218240
4280
Ennek a hang valóban
holisztikus felfogásával kell járnia.
03:55
Because, think about all
the applicationsalkalmazások and implicationskövetkezményei
65
223640
3616
Hiszen megannyi alkalmazása,
jelentősége lehet
03:59
that the voicehang maylehet have,
as we discoverfelfedez more about it.
66
227280
2880
az egyre jobban felfedezett hangnak.
04:03
Your voicehang is a very complexösszetett phenomenonjelenség.
67
231160
3136
Hangunk nagyon összetett jelenség.
Több mint 100 izom egyidejű
mozgása szükséges hozzá.
04:06
It requiresigényel a synchronizationszinkronizálás
of more than 100 musclesizmok in your bodytest.
68
234320
3320
04:10
And by listeningkihallgatás to the voicehang,
69
238480
2376
Hang megfigyelésével pedig
04:12
we can understandmegért possiblelehetséges failureshibák
of what happensmegtörténik insidebelül.
70
240880
4776
megérthetjük az esetleges
szervi elégtelenségeket.
04:17
For examplepélda:
71
245680
1200
Például:
04:19
listeningkihallgatás to very specifickülönleges
typestípusok of turbulenceszavarok
72
247840
3496
nagyon sajátos típusú, zűrzavaros,
04:23
and nonlinearitynem linearitása of the voicehang
73
251360
2296
nemlineáris beszéd
04:25
can help predictmegjósolni
very earlykorai stagesszakaszában of Parkinson'sParkinson-kór,
74
253680
3456
megjósolhatja a Parkinson-kór
igen korai szakaszait;
csak egy telefonhívás kell hozzá.
04:29
just throughkeresztül a phonetelefon call.
75
257160
1400
04:31
ListeningHallgat to the breathnessbreathness of the voicehang
can help detectfelismerni heartszív diseasebetegség.
76
259519
4361
A légszomj hallgatása pedig
szívrendellenességet tárhat fel.
04:37
And we alsois know that the changesváltoztatások of tempotempó
insidebelül individualEgyedi wordsszavak
77
265880
4616
Azt is tudjuk, hogy az egyes szavak
tempójának változása
04:42
is a very good markermarker of depressiondepresszió.
78
270520
2280
depresszióra utaló megbízható jel.
04:46
Your voicehang is alsois very linkedösszekapcsolt
with your hormonehormon levelsszintek.
79
274320
3056
Hangunk hormonszintünkkel
is nagyon összefonódott.
04:49
ThirdHarmadik partiesa felek listeningkihallgatás to femalenői voiceshangok
80
277400
2616
Külső résztvevők női hang alapján
04:52
were ableképes to very accuratelypontosan
placehely the speakerhangszóró
81
280040
3016
hajszálpontosan meg tudták mondani,
hogy a beszélő hol jár
menstruációs szakaszában.
04:55
on theirazok menstrualmenstruációs cycleciklus.
82
283080
1320
04:57
Just with acousticakusztikus informationinformáció.
83
285560
1520
Csak akusztikus információból.
05:00
And now with technologytechnológia
listeningkihallgatás to us all the time,
84
288800
3576
Manapság a technológia
folyamatosan hallgat minket.
05:04
AlexaAlexa from AmazonAmazon EchoEcho
85
292400
2976
Alexa az Amazon Echoból
05:07
mightesetleg be ableképes to predictmegjósolni
if you're pregnantterhes
86
295400
2416
megjósolhatja terhességünket
05:09
even before you know it.
87
297840
1696
mielőtt még tudnánk róla.
05:11
So think about --
88
299560
1336
Képzeljük el –
05:12
(LaughterNevetés)
89
300920
1176
(Nevetés)
05:14
Think about the ethicaletikai
applicationAlkalmazás of that.
90
302120
2080
Képzeljük el ennek etikai vonatkozásait!
05:17
Your voicehang is alsois very linkedösszekapcsolt
to how you createteremt relationshipskapcsolatok.
91
305720
3096
Hangunk azzal is összefonódott,
miként teremtünk kapcsolatokat.
05:20
You have a differentkülönböző voicehang
for everyminden personszemély you talk to.
92
308840
3376
Mindenkihez más-más hangon szólunk.
05:24
If I take a little snippetrészlet
of your voicehang and I analyzeelemez it,
93
312240
3496
Ha egy csipetnyit hangjukból kielemeznék,
05:27
I can know whetherakár you're talkingbeszél
to your motheranya, to your brotherfiú testvér,
94
315760
3376
tudnám, hogy épp édesanyjukkal,
testvérükkel, barátjukkal,
05:31
your friendbarát or your bossfőnök.
95
319160
1616
vagy főnökükkel beszélnek.
05:32
We can alsois use, as a predictorPredictor,
the vocalének posturetesttartás.
96
320800
5176
Jóslatként pedig
használhatjuk a hanghordozást.
05:38
MeaningJelentése, how you decidedöntsd el to placehely
your voicehang when you talk to someonevalaki.
97
326000
3936
Azaz, hogyan határozzák meg,
kivel, milyen hangon beszélnek.
05:41
And you vocalének posturetesttartás,
when you talk to your spouseházastárs,
98
329960
3216
Házastársukkal használt hanghordozásuk
05:45
can help predictmegjósolni not only if,
but alsois when you will divorceválás.
99
333200
3680
nemcsak azt jelezheti előre, elválnak-e,
hanem azt is, hogy mikor.
05:50
So there is a lot to learntanul
from listeningkihallgatás to voiceshangok.
100
338560
2440
Sokat tanulhatunk tehát
hangok hallgatásából.
05:54
And I believe this has to startRajt
with understandingmegértés
101
342080
2376
Hiszem, hogy legelőször
azt kell megértenünk,
05:56
that we have more than one voicehang.
102
344480
2016
hogy többféle hangunk van.
05:58
So, I'm going to talk
about threehárom voiceshangok that mosta legtöbb of us possesrendelkezünk,
103
346520
3856
A legtöbbünk által birtokolt három hangról
06:02
in a modelmodell of what I call the maskmaszk.
104
350400
2320
mint álcáról fogok beszélni.
06:05
So when you look at the maskmaszk,
105
353520
1976
Álca esetében pedig
06:07
what you see is a projectionvetítés
of a characterkarakter.
106
355520
2280
teret nyer a személyiség kivetítése.
06:10
Let's call that your outwardpasszív voicehang.
107
358360
2136
Nevezzük ezt kifelé irányuló hangnak.
06:12
This is alsois the mosta legtöbb classicklasszikus way
to think about the voicehang,
108
360520
2816
Ami egyben a klasszikus
értelemben vett hang is,
06:15
it's a way of projectingkiálló
yourselfsaját magad in the worldvilág.
109
363360
2896
így vetítjük ki önmagunk a külvilág felé.
06:18
The mechanismmechanizmus for this projectionvetítés
is well understoodmegértett.
110
366280
3256
A kivetítés mechanizmusa nagyon egyszerű.
06:21
Your lungstüdő contractszerződés your diaphragmrekeszizom
111
369560
2336
A tüdő összenyomja a rekeszizmot,
06:23
and that createsteremt a self-sustainedönfenntartó
vibrationrezgés of your vocalének foldszeres,
112
371920
3256
ami önfenntartó rezgéseket
kelt a hangszalagokban,
06:27
that createsteremt a soundhang.
113
375200
1496
így hozva létre a hangot.
06:28
And then the way you opennyisd ki and closeBezárás
the cavitiesüregek in you mouthszáj,
114
376720
3176
Ha szájüregünk ki-be nyitogatjuk,
06:31
your vocalének tracttraktus is going to
transformátalakít the soundhang.
115
379920
2696
a hangcsatorna alakítja a hangot.
06:34
So everyonemindenki has the sameazonos mechanismmechanizmus.
116
382640
2216
Mindenkinél ugyanaz a mechanizmus.
06:36
But voiceshangok are quiteegészen uniqueegyedi.
117
384880
1776
A hangok viszont egyediek.
06:38
It's because very subtleapró differenceskülönbségek
in sizeméret, physiologyfiziológia, in hormonehormon levelsszintek
118
386680
5776
Az élettanbeli, hormonszintbeli,
méretbeli okozta apró eltérések
06:44
are going to make very subtleapró
differenceskülönbségek in your outwardpasszív voicehang.
119
392480
3640
kifelé irányuló hangunk nagyon
apró eltéréseivel járnak.
06:48
And your brainagy is very good
120
396840
2016
Agyunk pedig kiváló
06:50
at pickingfeltörés up those subtleapró differenceskülönbségek
from other people'semberek outwardpasszív voiceshangok.
121
398880
3800
mások kifelé irányuló hangjaiban
lévő apró eltérések kiszemelésében.
06:55
In our lablabor, we are workingdolgozó
on teachingtanítás machinesgépek
122
403760
3256
Laborunkban gépeket tanítunk arra,
06:59
to understandmegért those subtleapró differenceskülönbségek.
123
407040
2416
hogy megértsék ezen apró eltéréseket.
07:01
And we use deepmély learningtanulás to createteremt
a real-timevalós idő speakerhangszóró identificationazonosítása systemrendszer
124
409480
5856
Mélytanulással valós idejű
beszédfelismerőt hoztunk létre,
07:07
to help raiseemel awarenesstudatosság
on the use of the sharedmegosztott vocalének spacehely --
125
415360
4776
hogy felhívjuk a figyelmet
a közös beszédtér hasznára –
07:12
so who talksbeszél and who never
talksbeszél duringalatt meetingsülések --
126
420160
2400
azaz, ki szólal fel
és ki nem értekezleteken –,
07:15
to increasenövekedés groupcsoport intelligenceintelligencia.
127
423480
1800
hogy csoportintelligenciát növeljünk.
07:17
And one of the difficultiesnehézségek with that
is that your voicehang is alsois not staticstatikus.
128
425960
4120
Az egyik legnagyobb nehézség itt,
hogy hangunk nem állandó.
07:23
We alreadymár said that it changesváltoztatások
with everyminden personszemély you talk to
129
431000
3136
Már tudjuk, hogy mindenkivel
más hangon beszélünk.
07:26
but it alsois changesváltoztatások generallyáltalában
throughoutegész your life.
130
434160
2936
Ugyanakkor életkor szerint is változik.
07:29
At the beginningkezdet
and at the endvég of the journeyutazás,
131
437120
2216
Az életút kezdetén és a végén
07:31
maleférfi and femalenői voiceshangok are very similarhasonló.
132
439360
2696
a női- és férfihangok nagyon hasonlóak.
07:34
It's very hardkemény to distinguishkülönbséget tesz
133
442080
1536
Nehéz elkülöníteni
07:35
the voicehang of a very your girllány
from the voicehang of a very youngfiatal boyfiú.
134
443640
3120
a nagyon fiatal fiú vagy lány hangját.
07:40
But in betweenközött, your voicehang
becomesválik a markermarker of your fluidfolyadék identityidentitás.
135
448280
5096
Eközben viszont képlékeny
identitásuk jelévé válik.
07:45
GenerallyÁltalában, for maleférfi voiceshangok
there's a bignagy changeváltozás at pubertypubertás.
136
453400
3936
Pubertáskorban a férfihang
hatalmasat változik.
07:49
And then for femalenői voiceshangok,
137
457360
1336
Női hangok pedig
07:50
there is a changeváltozás at eachminden egyes pregnancyterhesség
and a bignagy changeváltozás at menopauseváltozás kora.
138
458720
3240
változnak az egyes terhességeknél,
és hatalmas a változás klimaxnál.
07:55
So all of that is the voicehang
other people hearhall when you talk.
139
463320
4136
Ennyiféle hangot hallanak
beszélgetés közben tőlünk mások.
07:59
So why is it that we're so
unfamiliarismeretlen with it?
140
467480
3200
Mégis, tőlünk miért annyira idegen?
08:03
Why is it that it's not
the voicehang that we hearhall?
141
471600
3416
Mi miért másfajta hangot hallunk?
08:07
So, let's think about it.
142
475040
1216
Nézzük meg közelebbről!
08:08
When you wearviselet a maskmaszk,
you actuallytulajdonképpen don't see the maskmaszk.
143
476280
3520
Ha álca van rajtunk, azt nem látjuk.
08:12
And when you try to observemegfigyelése it,
what you will see is insidebelül of the maskmaszk.
144
480640
3920
Ha pedig meg akarjuk figyelni,
annak csak a belsejét láthatjuk.
08:17
And that's your inwardaktív voicehang.
145
485240
1680
Ez a befelé irányuló hang.
08:20
So to understandmegért why it's differentkülönböző,
146
488560
2016
A különbség megértéséhez,
08:22
let's try to understandmegért the mechanismmechanizmus
of perceptionészlelés of this inwardaktív voicehang.
147
490600
3680
e hang észlelésének
mechanizmusát kell megérteni.
08:27
Because your bodytest has manysok waysmódokon
of filteringszűrő it differentlyeltérően
148
495560
2936
E befelé irányuló hangot ugyanis
testünk számos módon
08:30
from the outwardpasszív voicehang.
149
498520
2016
különíti el a kifelé irányuló hangtól.
08:32
So to perceiveérzékeli this voicehang,
it first has to travelutazás to your earsfülek.
150
500560
3496
Az utóbbi észleléséhez annak
előbb el kell jutni a fülbe.
08:36
And your outwardpasszív voicehang
travelsutazások throughkeresztül the airlevegő
151
504080
2576
Míg a kifelé irányuló hang
levegőn keresztül,
08:38
while your inwardaktív voicehang
travelsutazások throughkeresztül your bonescsontok.
152
506680
3496
a befelé irányuló hang
csonton keresztül jut el hozzánk.
08:42
This is calledhívott bonecsont conductionvezetés.
153
510200
1600
Ezt nevezzük csontvezetésnek.
08:44
Because of this, your inwardaktív voicehang
is going to soundhang in a lowerAlsó registerRegisztráció
154
512640
5015
Emiatt a belső hang mélyebb
hangosztályba sorolható be,
08:49
and alsois more musicallyZeneileg harmonicalharmonical
than your outwardpasszív voicehang.
155
517679
4721
és zeneileg harmonikusabb
a kifelé irányuló hangnál,
08:55
OnceEgyszer it travelsutazások there,
it has to accesshozzáférés your innerbelső earfül.
156
523400
3896
Ha egyszer eléri a csontokat,
hozzá kell férjen a belső fülhöz.
08:59
And there's this other mechanismmechanizmus
takingbevétel placehely here.
157
527320
2416
De más mechanizmusok is közrejátszanak.
09:01
It's a mechanicalmechanikai filterszűrő,
158
529760
2096
Egy mechanikus szűrő, kis válaszfal,
09:03
it's a little partitionpartíció
that comesjön and protectsvédi a your innerbelső earfül
159
531880
3536
ami minden egyes kiejtett hangnál,
09:07
eachminden egyes time you producegyárt a soundhang.
160
535440
2736
megvédi a belső fület.
09:10
So it alsois reducescsökkenti a what you hearhall.
161
538200
2200
Ugyanakkor szelektálja hallásunk is.
09:13
And then there is a thirdharmadik filterszűrő,
it's a biologicalbiológiai filterszűrő.
162
541240
2960
Aztán van egy harmadik, a biológiai szűrő.
09:16
Your cochleacsiga -- it's a partrész of your
innerbelső earfül that processesfolyamatok the soundhang --
163
544880
4256
A csiga – a belső fül
hangfeldolgozó része –,
09:21
is madekészült out of livingélő cellssejteket.
164
549160
2056
mely élősejtekből áll.
09:23
And those livingélő cellssejteket
are going to triggerravasz differentlyeltérően
165
551240
3096
Ezek eltérően működnek aszerint,
09:26
accordingszerint to how oftengyakran
they hearhall the soundhang.
166
554360
2576
hogy milyen gyakran
hallják az adott hangot.
09:28
It's a habituationmegszokás effecthatás.
167
556960
1400
Ez a habituációs hatás.
09:31
So because of this,
168
559400
1536
Emiatt pedig,
09:32
as your voicehang is the soundhang
you hearhall the mosta legtöbb in your life,
169
560960
3056
mivel hangunk a legtöbbet
hallott hang életünkben,
09:36
you actuallytulajdonképpen hearhall it lessKevésbé
than other soundshangok.
170
564040
2480
kevésbé halljuk más hangoknál.
09:39
FinallyVégül, we have a fourthnegyedik filterszűrő.
171
567280
2016
Végezetül van a negyedik,
09:41
It's a neurologicalneurológiai filterszűrő.
172
569320
1520
a neurológiai szűrő.
09:43
NeurologistsNeurológusok foundtalál out recentlymostanában
173
571760
2456
Neurológusok nemrég rájöttek,
09:46
that when you opennyisd ki your mouthszáj
to createteremt a soundhang,
174
574240
2776
hogy hangképzés esetén,
ha kinyitjuk szánkat,
09:49
your ownsaját auditoryhallási cortexkéreg shutsbecsuk down.
175
577040
2800
a saját hallókéreg kikapcsol.
09:54
So you hearhall your voicehang
176
582400
2896
Halljuk tehát, amit mondunk,
09:57
but your brainagy actuallytulajdonképpen never listenshallgat
to the soundhang of your voicehang.
177
585320
4280
de agyunk valójában soha nem figyel rá.
10:04
Well, evolutionarilyEvolúciós
that mightesetleg make senseérzék,
178
592040
2536
Evolúciósan ennek lehet értelme,
10:06
because we know cognitivelykognitív
what we are going to soundhang like
179
594600
2976
hiszen elménk tudja,
milyen hangra számítsunk,
10:09
so maybe we don't need
to spendtölt energyenergia analyzingelemzése the signaljel.
180
597600
3160
így nem kell energiát
áldozni a jel elemzésére.
10:13
And this is calledhívott a corollarykövetkezménye dischargementesítés
181
601560
3656
Ezt hívják együttes kisülésnek,
10:17
and it happensmegtörténik for everyminden motionmozgás
that your bodytest does.
182
605240
2496
mely minden testrészünk
mozgására érvényes.
10:19
The exactpontos definitionmeghatározás
of a corollarykövetkezménye dischargementesítés
183
607760
2216
Az együttes kisülés pontosabban pedig
10:22
is a copymásolat of a motormotor commandparancs
that is sentküldött by the brainagy.
184
610000
5256
az agy által küldött
motorikus parancs másolata.
10:27
This copymásolat doesn't createteremt any motionmozgás itselfmaga
185
615280
2696
E másolat önmagában
nem hoz létre mozgást,
10:30
but insteadhelyette is sentküldött
to other regionsrégiók of the brainagy
186
618000
3976
hanem csupán más agyterületekre küldi
10:34
to informtájékoztat them of the impendingközelgő motionmozgás.
187
622000
2160
a mozgásra való felszólítást.
10:38
And for the voicehang, this corollarykövetkezménye
dischargementesítés alsois has a differentkülönböző namenév.
188
626120
3480
Hang szempontjából az együttes kisülés
10:42
It is your innerbelső voicehang.
189
630480
2096
más néven a belső hang.
10:44
So let's recapitulateismétel.
190
632600
1816
Foglaljuk össze röviden!
10:46
We have the maskmaszk, the outwardpasszív voicehang,
191
634440
2056
Van az álca, a kifelé irányuló hang
10:48
the insidebelül of the maskmaszk, your inwardaktív voicehang,
192
636520
3096
az álca belseje, a befelé irányuló hang,
10:51
and then you have your innerbelső voicehang.
193
639640
2016
aztán van a belső hang.
10:53
And I like to see this one
as the puppeteerbábos
194
641680
2056
Ezt olyan bábjátékosnak tekintem,
10:55
that holdstart the stringshúrok
of the wholeegész systemrendszer.
195
643760
2440
aki irányítja az egész rendszert.
10:59
Your innerbelső voicehang is
196
647440
1616
A belső hangot akkor halljuk,
11:01
the one you hearhall
when you readolvas a textszöveg silentlynémán,
197
649080
2840
ha magunkban olvasunk,
11:05
when you rehearsepróbája
for an importantfontos conversationbeszélgetés.
198
653320
2240
vagy ha fontos beszélgetésre gyakorolunk.
11:08
SometimesNéha is hardkemény to turnfordulat it off,
199
656760
1616
Időnként nehéz kikapcsolni.
11:10
it's really hardkemény to look at the textszöveg
writtenírott in your nativeanyanyelvi languagenyelv,
200
658400
4056
Nagyon nehéz úgy nézni
az anyanyelvünkön íródott szövegre,
11:14
withoutnélkül havingamelynek this innerbelső voicehang readolvas it.
201
662480
2080
hogy azt a belső hangot ne hallanánk.
11:17
It's alsois the voicehang
that refusehulladékgyűjtő to stop singingéneklés
202
665800
2336
Ugyanettől nem bírjuk abbahagyni
11:20
the stupidhülye songdal you have in your headfej.
203
668160
1816
a fejünkben járó buta dalt.
11:22
(LaughterNevetés)
204
670000
1200
(Nevetés)
11:25
And for some people
it's actuallytulajdonképpen impossiblelehetetlen to controlellenőrzés it.
205
673280
3696
Egyesek képtelenek urai lenni.
11:29
And that's the caseügy
of schizophrenicskizofrén patientsbetegek,
206
677000
2736
Hallási hallucinációban szenvedő
11:31
who have auditoryhallási hallucinationshallucinációk.
207
679760
2016
szkizofrénikus betegeknél van ez,
11:33
Who can't distinguishkülönbséget tesz at all
betweenközött voiceshangok comingeljövetel from insidebelül
208
681800
3336
akik képtelenek szétválasztani
a kívülről jövő hangokat
11:37
and outsidekívül theirazok headfej.
209
685160
1496
a fejükben lévőktől.
11:38
So in our lablabor, we are alsois
workingdolgozó on smallkicsi deviceskészülékek
210
686680
3376
Laborunkban apró eszközökön is dolgozunk,
11:42
to help those people
make those distinctionsKitüntetései
211
690080
2536
amelyek segítenek különbséget tenni
11:44
and know if a voicehang
is internalbelső or externalkülső.
212
692640
2640
e belső és külső hangok között.
11:48
You can alsois think about the innerbelső voicehang
as the voicehang that speaksbeszél in your dreamálom.
213
696760
4336
A belső hangra tekinthetünk még úgy is,
mint az álmunkban beszélő hangra,
11:53
This innerbelső voicehang can take manysok formsformák.
214
701120
2096
ami számos formát ölthet.
11:55
And in your dreamsálmok, you actuallytulajdonképpen unleashszabadítsa fel
the potentiallehetséges of this innerbelső voicehang.
215
703240
4216
Álmainkban pedig szabadjára engedjük
e belső hangban rejlő lehetőségeket.
11:59
That's anotheregy másik work
we are doing in our lablabor:
216
707480
2056
Más munkát is végzünk laborunkban:
12:01
tryingmegpróbálja to accesshozzáférés
this innerbelső voicehang in dreamsálmok.
217
709560
3160
ehhez az álombeli belső hanghoz
akarunk hozzáférni.
12:06
So even if you can't always controlellenőrzés it,
218
714280
2296
Tehát még ha nem tudunk is urai lenni,
12:08
the innerbelső voicehang --
you can always engagerészt with it
219
716600
2536
még mindig hozzákapcsolódhatunk
12:11
throughkeresztül dialoguepárbeszéd, throughkeresztül innerbelső dialoguespárbeszédek.
220
719160
2336
belső párbeszédeken keresztül.
12:13
And you can even see this innerbelső voicehang
221
721520
1816
Sőt, még látható is e hang,
12:15
as the missinghiányzó linklink
betweenközött thought and actionsakciók.
222
723360
2640
mintegy hiányzó kapocs
gondolat és tett között.
12:20
So I hoperemény I've left you
with a better appreciationfelértékelődés,
223
728640
3136
Remélem, a belső hang jobb,
újfajta megértésével,
12:23
a newúj appreciationfelértékelődés of all of your voiceshangok
224
731800
3456
és önökön kívüli és belüli szerepének
12:27
and the roleszerep it playsjátszik
insidebelül and outsidekívül of you --
225
735280
2536
megértésével távoznak,
12:29
as your voicehang is a very criticalkritikai
determinantdetermináns of what makesgyártmányú you humansemberek
226
737840
4416
hiszen hangjuk döntő determinánsa
emberi mivoltuknak,
12:34
and of how you interactegymásra hat with the worldvilág.
227
742280
2280
és annak, hogy hogyan hatunk a világra.
12:37
Thank you.
228
745120
1216
Köszönöm.
(Taps)
12:38
(ApplauseTaps)
229
746360
2840
Translated by Ádám Kósa
Reviewed by Peter Pallós

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Rébecca Kleinberger - Voice expert
Rébecca Kleinberger is a voice expert pursuing research as a PhD candidate in the MIT Media Lab’s Opera of the Future group.

Why you should listen

Rébecca Kleinberger creatively mixes science, engineering, design and art to explore ways to craft experiences for vocal connection. As part of this work, she designs unique experiences to help people connect with themselves and with others. She accomplishes this using approaches that include projection mapping, virtual reality, rapid prototyping, deep learning, real-time digital signal processing, lasers, wearable technologies and robotics. See examples ranging from a projection ball gown to a memory music box to assistive wearable devices for stutterers on her portfolio.

Throughout six years of work on self-reflection technologies, Kleinberger has developed unique expertise on the human voice as a means of self-connection as well as with others and between species. Her research spans a wide range of fields including neurology, human-computer interaction, psychology, cognitive sciences, physics, biology, clinical research, linguistics, communication theory and assistive technologies. With these tools, people discover more about themselves and the expression they project.

Kleinberger's work was featured on the cover of the Financial Times Magazine and has been shown at a wide range of events and venues including the Museum of Fine Art in Boston, Le Laboratoire in Paris, Siggraph Art exhibition in Los Angeles, the "Hacking Consciousness"exhibit at the Harvard Divinity School and EMF camp in the UK. She has collaborated with Microsoft Research UK and the Google Magenta team and has presented her research at a host of international conferences. Working with Tod Machover, head of the Opera of the Future group, and other group members, her research has also been deployed outside the MIT Media Lab as part of live shows and novel esthetic experiences at Maison Symphonique de Montreal, the Lucerne Festival in Switzerland and the Winspear Opera House in Dallas. Her work has also been featured in Engadget and "60 Minutes."

Kleinberger graduated from École National des Arts et Métiers in Paris with a Master's of Mechanical Engineering and from University College London with a Master of Research in Virtual Environments, Imaging and Visualization. She is also experienced in the art of shearing sheep and raising hedgehogs.

(Photo: Stephanie Ku) 

More profile about the speaker
Rébecca Kleinberger | Speaker | TED.com