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

러팰 패텔 (Rupal Patel): 지문만큼이나 독특한 나만의 기계 음성

Filmed:
944,754 views

심각한 음성 장애를 가진 많은 사람들이 컴퓨터화된 육성을 사용합니다. 하지만 그들이 선택할 수 있는 목소리는 몇가지 되지 않습니다. 이게 바로 스티븐 호킹 교수가 미국식 억양으로 말하는 이유이자 수많은 사람들이 똑같은 목소리를 갖고 있는 이유이죠. 그것은 종종 이상한 결과를 초래합니다. 음성 학자인 러팰 패텔은 이에 대해 뭔가 해보기로 결심합니다. 이 대단한 강연에서 그녀는 목소리를 가지지 못한 사람들에게 공학적으로 개별화된 육성을 만들어 주는 일에 대하여 이야기합니다.
- 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 today오늘
0
719
1490
오늘 제가 말씀드리고자 하는 것은
00:14
about a powerful강한 and fundamental기본적인 aspect양상
1
2209
2927
우리 자신의 강력하고도 기본적인
00:17
of who we are: our voice목소리.
2
5136
3598
한 측면에 대한 것입니다. 바로 우리의 목소리죠.
00:20
Each마다 one of us has a unique독특한 voiceprint성문
3
8734
2746
우리 모두는 독특한 성문을 가지고 있는데요.
00:23
that reflects반영하다 our age나이, our size크기,
4
11480
2289
이 성문은 우리의 나이, 크기,
00:25
even our lifestyle라이프 스타일 and personality인격.
5
13769
3237
심지어 생활 양식이나 성격까지도 드러내줍니다.
00:29
In the words말 of the poet시인 Longfellow롱펠로,
6
17006
2142
시인 롱펠로우는
00:31
"the human인간의 voice목소리 is the organ오르간 of the soul영혼."
7
19148
3870
"인간의 목소리는 영혼의 오르간이다."
라고 까지 했습니다.
00:35
As a speech연설 scientist과학자, I'm fascinated매혹적인
8
23018
2747
음성학자로서 저는 음성이
00:37
by how the voice목소리 is produced생산 된,
9
25765
1829
어떻게 만들어지는지에 매료되어 있고
00:39
and I have an idea생각 for how it can be engineered조작 된.
10
27594
3658
공학적으로 어떻게 만들어질 수 있는지에 대해 알고 있습니다.
00:43
That's what I'd like to share몫 with you.
11
31252
2210
이게 오늘 제가 여러분과 드릴 이야기의 주제입니다.
00:45
I'm going to start스타트 by playing연주하다 you a sample견본
12
33462
1814
여러분이 알아들으실만한 목소리로 예시를 들며
00:47
of a voice목소리 that you may할 수있다 recognize인정하다.
13
35276
1871
시작해 보겠습니다.
00:49
(Recording녹음) Stephen스티븐 Hawking호킹: "I would have thought
14
37147
1304
(녹음) 스티븐 호킹: "제가 생각하는 바로는
00:50
it was fairly꽤 obvious분명한 what I meant의미심장 한."
15
38451
2749
제 의도가 아주 명확합니다."
00:53
Rupal루팔 Patel파텔: That was the voice목소리
16
41200
1280
러팰 패텔: 저건 바로
00:54
of Professor교수 Stephen스티븐 Hawking호킹.
17
42480
2086
스티븐 호킹 교수의 목소리였습니다.
00:56
What you may할 수있다 not know is that same같은 voice목소리
18
44566
3849
여러분이 흥미롭게 느끼실만한 점은,
01:00
may할 수있다 also또한 be used by this little girl소녀
19
48415
2478
이 어린 소녀가 똑같은 목소리를
사용할 수도 있다는 것입니다.
01:02
who is unable할 수 없는 to speak말하다
20
50893
1697
이 아이는 신경학적 문제로 인해
01:04
because of a neurological신경학의 condition조건.
21
52590
2597
말을 할 수가 없습니다.
01:07
In fact것, all of these individuals개인
22
55187
2068
사실 이런 모든 사람들은
01:09
may할 수있다 be using~을 사용하여 the same같은 voice목소리,
23
57255
2012
똑같은 목소리를 쓰고 있을지도 모릅니다.
01:11
and that's because there's
only a few조금 options옵션들 available유효한.
24
59267
3557
그 이유는 선택 가능한 목소리 종류가
그리 많지 않기 때문이에요.
01:14
In the U.S. alone혼자, there are 2.5 million백만 Americans미국인
25
62824
4317
미국에만 말하지 못하는 사람이 250만이나
01:19
who are unable할 수 없는 to speak말하다,
26
67141
1610
됩니다.
01:20
and many많은 of whom누구에게 use computerized전산화 된 devices장치들
27
68751
2622
그들 중 많은 사람들은
컴퓨터화된 기기를 이용하여
01:23
to communicate소통하다.
28
71373
1522
의사 소통을 합니다.
01:24
Now that's millions수백만 of people worldwide세계적인
29
72895
3479
그렇다면 세계적으로는
수백만의 사람들이
01:28
who are using~을 사용하여 generic일반적인 voices목소리,
30
76374
1652
공통적인 목소리를 사용하는거겠죠.
01:30
including포함 Professor교수 Hawking호킹,
31
78026
1446
호킹 교수를 포함해서 말입니다.
01:31
who uses용도 an American-accented미국식 악센트 부호가있는 voice목소리.
32
79472
4833
그 분은 미국 억양을 가진
목소리를 사용합니다.
01:36
This lack결핍 of individuation개성화 of the synthetic인조 voice목소리
33
84305
3328
이렇듯 기계 음성의 개별화가 부족하다는 것,
01:39
really hit히트 home
34
87633
1416
이게 바로 문제의 핵심입니다.
01:41
when I was at an assistive보조적인 technology과학 기술 conference회의
35
89049
2472
제가 보조 기구 회의에 참석했던 적이 있습니다.
01:43
a few조금 years연령 ago...전에,
36
91521
1850
몇 해 전이었죠.
01:45
and I recall소환 walking보행 into an exhibit전시회 hall홀
37
93371
3604
그때 저는 전시관을 걸어가다가
01:48
and seeing봄 a little girl소녀 and a grown성장한 man
38
96975
3044
어린 소녀와 성인이
각자의 기구를 사용하여
01:52
having데 a conversation대화 using~을 사용하여 their그들의 devices장치들,
39
100019
2916
대화하는 것을 보았습니다.
01:54
different다른 devices장치들, but the same같은 voice목소리.
40
102935
4284
서로 다른 기구였지만 목소리는 똑같았죠.
01:59
And I looked보았다 around and I saw this happening사고
41
107219
1909
둘러보니 이런 일이 제 주위에서도
빈번하게 일어나고 있었죠.
02:01
all around me, literally말 그대로 hundreds수백 of individuals개인
42
109128
4190
말 그대로 수백명의 사람들이
02:05
using~을 사용하여 a handful줌 of voices목소리,
43
113318
2738
단 몇 가지 목소리를 갖고 있었습니다.
02:08
voices목소리 that didn't fit적당한 their그들의 bodies시체
44
116056
3091
그들의 신체나 성격과는
02:11
or their그들의 personalities성격.
45
119147
2082
맞지 않는 목소리였어요.
02:13
We wouldn't~ 않을거야. dream꿈 of fitting입어 보기 a little girl소녀
46
121229
2727
우리는 어린 소녀에게
02:15
with the prosthetic보철학 limb수족 of a grown성장한 man.
47
123956
3396
성인의 보조 기구를 사용시킬
상상도 하지 않습니다.
02:19
So why then the same같은 prosthetic보철학 voice목소리?
48
127352
3304
그런데 왜 목소리는
똑같은 것을 사용할까요?
02:22
It really struck쳤다 me,
49
130656
1291
이건 정말 제게 큰 충격이었고
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
저는 뭔가 해야겠다는
생각이 들었습니다.
02:27
I'm going to play놀이 you now a sample견본
51
135098
1953
여러분들께 어떤 사람의 목소리를
02:29
of someone어떤 사람 who has, two people actually사실은,
52
137051
3288
들려 드릴텐데요. 두 사람의 목소리입니다.
02:32
who have severe심한 speech연설 disorders장애.
53
140339
1768
이 두 사람에게는
심각한 육성 장애가 있습니다.
02:34
I want you to take a listen to how they sound소리.
54
142107
3230
어떻게 들리는지 한번 들어보세요.
02:37
They're saying속담 the same같은 utterance말.
55
145337
2357
두 사람은 똑같은 말을 하고 있습니다.
02:39
(First voice목소리)
56
147694
2432
(첫번째 음성)
02:42
(Second둘째 voice목소리)
57
150126
3617
(두번째 음성)
02:45
You probably아마 didn't understand알다 what they said,
58
153743
2412
여러분들은 아마 두 사람이
어떤 말을 나눴는지 모르실 겁니다.
02:48
but I hope기대 that you heard들었던
59
156155
1854
하지만 저는 여러분들이 각각의
02:50
their그들의 unique독특한 vocal보컬 identities정체성.
60
158009
4283
독특한 음성을 들으셨기를 바랍니다.
02:54
So what I wanted to do next다음 것 is,
61
162292
2813
그래서 제가 그 다음으로
하고자 해던 게 있습니다.
02:57
I wanted to find out how we could harness마구
62
165105
2384
저는 이렇게 내재된 발성 능력을
어떻게 이용할 수 있는지
02:59
these residual잔여 vocal보컬 abilities능력
63
167489
1821
알아내고 싶었습니다.
03:01
and build짓다 a technology과학 기술
64
169310
2016
그리고는 기술을 이용해
03:03
that could be customized맞춤형 for them,
65
171326
2143
각자의 목소리로 개별화할 수 있기를
희망했습니다.
03:05
voices목소리 that could be customized맞춤형 for them.
66
173469
2429
각자의 특성을 지닌 목소리로 말이에요.
03:07
So I reached도달 한 out to my collaborator협력자, Tim팀 Bunnell번넬.
67
175898
2685
저는 제 동료인 팀 버넬을 찾아갔습니다.
03:10
Dr박사. Bunnell번넬 is an expert전문가 in speech연설 synthesis합성,
68
178583
3063
버넬 박사님은 음성 분석 전문가인데
03:13
and what he'd그는 been doing is building건물
69
181646
2033
그분이 하고 계시던 일은
03:15
personalized개인화 된 voices목소리 for people
70
183679
1881
사람들의 개별적인 목소리를
만드는 일이었어요.
03:17
by putting퍼팅 together함께
71
185560
2097
미리 녹음된
03:19
pre-recorded미리 녹음 된 samples견본 of their그들의 voice목소리
72
187657
2150
사람들의 목소리를 조합하여
03:21
and reconstructing재건축 a voice목소리 for them.
73
189807
2879
개개인을 위한 목소리를
다시 만들어 내는 일이었죠.
03:24
These are people who had lost잃어버린 their그들의 voice목소리
74
192686
1712
이 분들은 후천적으로 자신의 목소리를
03:26
later후에 in life.
75
194398
1911
잃은 사람들이에요.
03:28
We didn't have the luxury사치
76
196309
1394
우리에겐 선천적으로
03:29
of pre-recorded미리 녹음 된 samples견본 of speech연설
77
197703
1774
음성 장애를 가지고 태어난 사람들이
03:31
for those born타고난 with speech연설 disorder무질서.
78
199477
2292
이미 녹음한 목소리를 가지는
사치 같은 것은 없었습니다.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
하지만 아무리 적은 것이라도
남아있으면 그것을 통해
03:36
to reverse역 engineer기사 a voice목소리
80
204306
1944
공학적으로 목소리를 되살려 낼 수 있는
03:38
from whatever도대체 무엇이 little is left over.
81
206250
2291
방법이 있을거라고 생각했어요.
03:40
So we decided결정적인 to do exactly정확하게 that.
82
208541
2714
바로 그 방법을 써보기로 한겁니다.
03:43
We set세트 out with a little bit비트 of funding자금
from the National내셔널 Science과학 Foundation기초,
83
211255
3403
우리는 국립과학재단(NSF)로 부터 받은
약간의 재정 지원을 가지고
03:46
to create몹시 떠들어 대다 custom-crafted맞춤 제작 된 voices목소리 that captured포착 된
84
214658
3565
각자의 유일한 음성적 특성을 갖도록
03:50
their그들의 unique독특한 vocal보컬 identities정체성.
85
218223
1536
맞춤 제작형 목소리를 만들기
시작했습니다.
03:51
We call this project계획 VocaliDVocaliD, or vocal보컬 I.D.,
86
219759
3203
저희는 이 프로젝트를
보컬아이디( vocal I.D.)라고 불렀습니다.
03:54
for vocal보컬 identity정체.
87
222962
2033
vocal identitiy에서 따왔죠.
03:56
Now before I get into the details세부 of how
88
224995
2674
저희가 목소리를
어떻게 만들었는지에 대한
03:59
the voice목소리 is made만든 and let you listen to it,
89
227669
2048
자세한 이야기나 목소리를
여러분께 들려드리기 전에
04:01
I need to give you a real레알 quick빨리
speech연설 science과학 lesson교훈. Okay?
90
229717
3350
여러분께 아주 짧은 음성 과학 교육을
해야할 필요가 있습니다, 괜찮겠죠?
04:05
So first, we know that the voice목소리 is changing작고 보기 흉한 사람
91
233067
3159
우선, 우리는 사람의 목소리가
그 주인이 성장함에 따라
04:08
dramatically극적으로 over the course코스 of development개발.
92
236226
2854
급격하게 변한다는 사실을 알고 있습니다.
04:11
Children어린이 sound소리 different다른 from teens열대
93
239080
2090
어린 아이일 때의 음성은
청소년기의 음성과 다르고
04:13
who sound소리 different다른 from adults성인.
94
241170
1463
또 그건 성인이 되었을 때와도
다릅니다.
04:14
We've우리는 all experienced경험있는 this.
95
242633
2642
우리 모두 이런 경험을
해본 적이 있지요.
04:17
Fact것 number번호 two is that speech연설
96
245275
3363
두번째 사실은 음성이란 것이
04:20
is a combination콤비네이션 of the source출처,
97
248638
2553
각자의 후두에서 발생하는
04:23
which어느 is the vibrations진동 generated생성 된 by your voice목소리 box상자,
98
251191
3479
진동, 즉 음원과
04:26
which어느 are then pushed밀린 through...을 통하여
99
254670
1939
그 음원이 나머지 성도 부분을 통해
밀려나가며 일어나는 현상의
04:28
the rest휴식 of the vocal보컬 tract관.
100
256609
2437
조화로 만들어진다는 것입니다.
04:31
These are the chambers변호사 사무실 of your head머리 and neck목
101
259046
2484
이런 것들은 사람의 머리와
목에 있는 공간인데요.
04:33
that vibrate떨리다,
102
261530
1239
이들이 진동하고
04:34
and they actually사실은 filter필터 that source출처 sound소리
103
262769
2110
음성원을 투과시켜
04:36
to produce생기게 하다 consonants자음 and vowels모음.
104
264879
2537
자음과 모음을 만들어 냅니다.
04:39
So the combination콤비네이션 of source출처 and filter필터
105
267416
3860
즉, 음성원과 투과 과정의 조합으로
04:43
is how we produce생기게 하다 speech연설.
106
271276
2630
우리가 말하게 되는 겁니다.
04:45
And that happens일이 in one individual개인.
107
273906
3026
그것이 모든 개개인에게서 일어나죠.
04:48
Now I told you earlier일찍이 that I'd spent지출하다
108
276932
2626
앞에서 말씀드린대로
04:51
a good part부품 of my career직업
109
279558
2025
저는 제 일생의 상당 부분을
04:53
understanding이해 and studying공부하는
110
281583
2453
심각한 음성 장애를 가진 사람들의
04:56
the source출처 characteristics형질 of people
111
284036
1958
음성원이 가진 특성을 이해하고
04:57
with severe심한 speech연설 disorder무질서,
112
285994
2301
연구해 왔습니다.
05:00
and what I've found녹이다
113
288295
1465
제가 알아낸 것은
05:01
is that even though그래도 their그들의 filters필터 were impaired손상된,
114
289760
3366
그들의 투과 장치가 손상되어도
05:05
they were able할 수 있는 to modulate변조하다 their그들의 source출처:
115
293126
2961
음성원을 조절할 수 있다는 사실입니다:
05:08
the pitch피치, the loudness큰 소리, the tempo속도 of their그들의 voice목소리.
116
296087
3262
목소리의 높낮이, 크기,
빠르게 같은 것들이요.
05:11
These are called전화 한 prosody작시법, and
I've been documenting문서화 for years연령
117
299349
3368
이런 것들을 운율 체계라고 하는데,
저는 이런 분들의 운율적 능력이
05:14
that the prosodic운율있는 abilities능력 of these individuals개인
118
302717
2277
보존된다는 점을 여러 해에 걸쳐
05:16
are preserved보존 된.
119
304994
1575
조사해 왔습니다.
05:18
So when I realized깨달은 that those same같은 cues단서
120
306569
4087
그래서 이런 것들이
05:22
are also또한 important중대한 for speaker스피커 identity정체,
121
310656
2769
말하는 사람의 특성에
중요하다는 것에 생각이 미치자
05:25
I had this idea생각.
122
313425
2015
바로 이런 아이디어가
떠올랐습니다.
05:27
Why don't we take the source출처
123
315440
2516
원하는 목소리를 가진 사람들의
05:29
from the person사람 we want the voice목소리 to sound소리 like,
124
317956
2213
음성원을 가져오면 어떨까하는 것이었죠.
05:32
because it's preserved보존 된,
125
320169
1463
음성원은 보존되니까요.
05:33
and borrow빌다 the filter필터
126
321632
2135
그리고 이 투과 기관이
음성을 구분지을 수 있으니까
05:35
from someone어떤 사람 about the same같은 age나이 and size크기,
127
323767
3229
비슷한 나이와 신체 크기를 가진 사람의
05:39
because they can articulate명확히하다 speech연설,
128
327011
2407
투과 기간을 차용하여
05:41
and then mix혼합 them?
129
329418
1791
음성원과 혼합하면 어떨까하는
생각이었습니다.
05:43
Because when we mix혼합 them,
130
331209
1787
왜냐하면 그것들을 합성하면
05:44
we can get a voice목소리 that's as clear명확한
131
332996
1698
대리자의 목소리 만큼이나
05:46
as our surrogate대리 talker연설자 --
132
334694
1754
명확한 목소리를 얻을 수 있으니까요.
05:48
that's the person사람 we borrowed빌린 the filter필터 from—
133
336448
2595
투과 기관을 차용해 준 사람이
대리자가 되는 겁니다.
05:51
and is similar비슷한 in identity정체 to our target목표 talker연설자.
134
339043
4649
그리고 그 목소리의 특성은 육성을 내고자 하는 사람의
목소리와 비슷하게 되는거죠.
05:55
It's that simple단순한.
135
343692
1427
아주 간단하죠.
05:57
That's the science과학 behind뒤에 what we're doing.
136
345119
2934
이게 바로 저희가 하고 있는 일의
과학적 원리라고 할 수 있습니다.
06:00
So once일단 you have that in mind마음,
137
348053
3533
그럼 이런 것을 염두에 두었을 때,
06:03
how do you go about building건물 this voice목소리?
138
351586
2258
이런 목소리는 어떻게
만드는 걸까요?
06:05
Well, you have to find someone어떤 사람
139
353844
1480
우선 목소리를 빌려줄 사람을
06:07
who is willing자발적인 to be a surrogate대리.
140
355324
2400
찾아야 합니다.
06:09
It's not such이러한 an ominous불길한 thing.
141
357724
2264
그건 그리 어려운 일이 아니죠.
06:11
Being존재 a surrogate대리 donor기증자
142
359988
1523
목소리를 빌려주는 데에는
06:13
only requires요구하다 you to say a few조금 hundred백
143
361511
2788
몇 백에서 몇 천개쯤의
06:16
to a few조금 thousand천 utterances발언.
144
364299
2242
소리만 내주면 됩니다.
06:18
The process방법 goes간다 something like this.
145
366541
2003
그 과정은 이렇습니다.
06:20
(Video비디오) Voice목소리: Things happen우연히 있다 in pairs한 쌍.
146
368544
2190
(영상) 목소리: 현상은 짝으로 일어난다.
06:22
I love to sleep자다.
147
370734
1925
나는 잠자는 걸 좋아해.
06:24
The sky하늘 is blue푸른 without없이 clouds구름.
148
372659
3882
하늘이 구름 한점없이 맑군.
06:28
RPRP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
페텔: 이제 그녀는 이렇게
06:30
for about three세 to four사 hours시간,
150
378543
1919
서너 시간을 계속합니다.
06:32
and the idea생각 is not for her to say everything
151
380462
3005
요점은 그녀가 이렇게
모든 단어를
06:35
that the target목표 is going to want to say,
152
383467
2045
말하는 것이 아니라
06:37
but the idea생각 is to cover덮개 all the different다른 combinations조합
153
385512
3395
언어에서 일어날 수 있는
06:40
of the sounds소리 that occur나오다 in the language언어.
154
388907
3271
모든 음성의 다른 조합들을
만들어 내는 것이에요.
06:44
The more speech연설 you have,
155
392178
1638
발음샘플을 더 많이 확보할 수록
06:45
the better sounding수심 측량 voice목소리 you're going to have.
156
393816
2305
더 좋은 목소리를 갖게 됩니다.
06:48
Once일단 you have those recordings녹음,
157
396121
1673
이걸 모두 녹음한 다음에
06:49
what we need to do
158
397794
1413
해야 할 일은
06:51
is we have to parse해석하다 these recordings녹음
159
399207
2718
이 녹음을 분석하여
06:53
into little snippets짧은 발췌 of speech연설,
160
401925
2449
말에 쓰이는 작은 조각으로
06:56
one-하나- or two-sound두 소리 combinations조합,
161
404374
2337
그리고 이걸 다시 한두가지 소리의
조합으로 만드는데,
06:58
sometimes때때로 even whole완전한 words말
162
406711
1883
때론 전체 단어로
07:00
that start스타트 populating채우는 a dataset데이터 세트 or a database데이터 베이스.
163
408594
4516
자료 집합 혹은 데이터베이스를
많이 만들어냅니다.
07:05
We're going to call this database데이터 베이스 a voice목소리 bank은행.
164
413110
3717
이런 자료 조합을
음성 은행이라고 합니다.
07:08
Now the power힘 of the voice목소리 bank은행
165
416827
2096
음성 은행의 힘은
07:10
is that from this voice목소리 bank은행,
166
418923
2014
그로부터
07:12
we can now say any new새로운 utterance말,
167
420937
2011
어떤 새로운 음성이라도
만들어낼 수 있다는 점에 있습니다.
07:14
like, "I love chocolate초콜릿" --
168
422948
1424
--"나는 쵸코렛을 사랑해." 같은 말도요.
07:16
everyone각자 모두 needs필요 to be able할 수 있는 to say that—
169
424372
1739
누구나 이 말은 꼭 할 수 있어야 하잖아요. --
07:18
fish물고기 through...을 통하여 that database데이터 베이스
170
426111
1831
그 자료 집합에서 걸러내
07:19
and find all the segments구분 necessary필요한
171
427942
1940
그런 발음을 하는데 필요한
07:21
to say that utterance말.
172
429882
1929
모든 단위를 찾아냅니다.
07:23
(Video비디오) Voice목소리: I love chocolate초콜릿.
173
431811
1789
(영상) 음성: 나는 초코렛을 사랑해.
07:25
RPRP: So that's speech연설 synthesis합성.
174
433600
1391
패텔: 이것이 통합된 음성입니다.
07:26
It's called전화 한 concatenative연결적인 synthesis합성,
and that's what we're using~을 사용하여.
175
434991
2573
흔히 '복합적 통합'이라고 하는데요.
우리가 사용하는 음성이 바로 이거에요.
07:29
That's not the novel소설 part부품.
176
437564
1533
이건 특별히 새로운 것은 아닙니다.
07:31
What's novel소설 is how we make it sound소리
177
439097
2221
독창적인 부분은 우리가
그걸 이용해 육성을 만드는 부분이에요.
07:33
like this young어린 woman여자.
178
441318
1457
이 젊은 여성처럼이요.
07:34
This is Samantha사만다.
179
442775
1524
이 여성분의 이름은 사만다라고 해요.
07:36
I met만난 her when she was nine아홉,
180
444299
2346
저는 이 아이가 9살때 처음 만났는데
07:38
and since이후 then, my team팀 and I
181
446645
1897
그 이후로, 저희 팀과 저는
07:40
have been trying견딜 수 없는 to build짓다 her a personalized개인화 된 voice목소리.
182
448542
2714
이 아이만의 음성을 만들려고
노력했습니다.
07:43
We first had to find a surrogate대리 donor기증자,
183
451256
3099
처음에 우리는 목소리를
빌려줄 사람을 찾아야만 했습니다.
07:46
and then we had to have Samantha사만다
184
454355
1818
그리고는 사만다가
07:48
produce생기게 하다 some utterances발언.
185
456173
1929
몇가지 소리를 내도록 했죠.
07:50
What she can produce생기게 하다 are mostly대개 vowel-like모음 같은 sounds소리,
186
458102
2379
그 아이가 낼 수 있는 소리는
대부분 모음처럼 들리는 것이었지만
07:52
but that's enough충분히 for us to extract추출물
187
460481
2479
저희가 그 아이의 특색을 살린
07:54
her source출처 characteristics형질.
188
462960
2285
육성을 추출하기에는
충분했습니다.
07:57
What happens일이 next다음 것 is best베스트 described기술 된
189
465245
3271
그 다음으로 했던 일은
08:00
by my daughter's딸의 analogy유추. She's six육.
190
468516
2767
제 딸아이가 했던 것과 똑같아요.
이제 6살인데요.
08:03
She calls전화 it mixing혼입 colors그림 물감 to paint페인트 voices목소리.
191
471283
5422
그 애는 소리를 합성하는 것을
목소리에 색을 입힌다고 합니다.
08:08
It's beautiful아름다운. It's exactly정확하게 that.
192
476705
2555
아주 아름다운 비유죠.
딱 그말이 맞습니다.
08:11
Samantha's사만다 voice목소리 is like a concentrated집중된 sample견본
193
479260
2860
사만다의 목소리는 빨강색 식용색소를
08:14
of red빨간 food식품 dye물든 색 which어느 we can infuse불어 넣다
194
482120
2609
농축해 놓은 것과 같아서
08:16
into the recordings녹음 of her surrogate대리
195
484729
2540
그걸 기증된 목소리를 녹음한 것에 입혀
08:19
to get a pink담홍색 voice목소리 just like this.
196
487269
4387
이런 핑크빛 목소리를 만들어 냅니다.
08:23
(Video비디오) Samantha사만다: Aaaaaah아아아아.
197
491656
4491
(영상) 사마다: 아~~
08:28
RPRP: So now, Samantha사만다 can say this.
198
496147
2808
패텔: 이제 사만다는
이런 말을 할 수 있어요.
08:30
(Video비디오) Samantha사만다: This voice목소리 is only for me.
199
498955
3069
(영상) 사만다: 이 목소리는
오직 나를 위한 목소리다.
08:34
I can't wait to use my new새로운 voice목소리 with my friends친구.
200
502024
6305
새로 받은 목소리로 어서 친구들과 얘기하고 싶어요.
08:40
RPRP: Thank you. (Applause박수 갈채)
201
508329
6417
패텔: 감사합니다. (박수)
08:46
I'll never forget잊다 the gentle부드러운 smile미소
202
514746
2333
저는 사만다가 이 목소리를
처음 들었을 때,
08:49
that spread전파 across건너서 her face얼굴
203
517079
1902
아이의 얼굴에 퍼지던
08:50
when she heard들었던 that voice목소리 for the first time.
204
518981
3649
부드러운 미소를
절대로 잊을 수가 없습니다.
08:54
Now there's millions수백만 of people
205
522630
1882
전세계에는 사만다와 같은 사람들이
08:56
around the world세계 like Samantha사만다, millions수백만,
206
524512
2833
수백만 명이나 있어요. 수백만이요.
08:59
and we've우리는 only begun시작된 to scratch할퀴다 the surface표면.
207
527345
3440
저희는 이제 겨우
한걸음 내딛기 시작한 정도구요.
09:02
What we've우리는 done끝난 so far멀리 is we have
208
530785
1642
이제까지 우리가 해낸 일은
09:04
a few조금 surrogate대리 talkers말하는 사람 from around the U.S.
209
532427
3859
미국에서 자신의 목소리를 기부하겠다고 해준
09:08
who have donated기부 한 their그들의 voices목소리,
210
536286
1507
몇몇의 봉사자를 찾아냈고
09:09
and we have been using~을 사용하여 those
211
537793
1928
우리는 그 목소리를 이용하여
09:11
to build짓다 our first few조금 personalized개인화 된 voices목소리.
212
539721
4472
몇몇 개별화된 목소리를
만들어냈어요.
09:16
But there's so much more work to be done끝난.
213
544193
1756
하지만 아직도 해야할 일이 많습니다.
09:17
For Samantha사만다, her surrogate대리
214
545949
2188
사만다의 경우에,
그 아이가 빌린 목소리는
09:20
came왔다 from somewhere어딘가에 in the Midwest중서부, a stranger낯선 사람
215
548137
3046
중서부 어느 지역에서 받은건데
09:23
who gave준 her the gift선물 of voice목소리.
216
551183
3841
얼굴도 모르는 사람이
선물을 준 것이지요.
09:27
And as a scientist과학자, I'm so excited흥분한
217
555024
2153
과학자로서 저는
09:29
to take this work out of the laboratory실험실
218
557177
1935
실험실에서 이런 일을 해내고
실제 세상에도 확산할 수 있다는 것에
09:31
and finally마침내 into the real레알 world세계
219
559112
1800
상당히 고무되어 있습니다.
09:32
so it can have real-world현실 세계 impact충격.
220
560912
3165
실생활에 영향을 미칠 수 있는 것이죠.
09:36
What I want to share몫 with you next다음 것
221
564077
1582
그 다음으로 여러분들께
09:37
is how I envision상상하다 taking취득 this work
222
565659
2175
이런 작업을 어떻게 다음 단계로
09:39
to that next다음 것 level수평.
223
567834
2711
이끌어 갈지에 대해 말씀드리고 싶어요.
09:42
I imagine상상하다 a whole완전한 world세계 of surrogate대리 donors기부자
224
570545
3887
저는 목소리 기증자가
전세계적으로 충분히 있어서
09:46
from all walks걷다 of life, different다른 sizes크기, different다른 ages나이,
225
574432
3260
어디를 가든, 다른 크기와 나이대에서 있기를 희망합니다.
09:49
coming오는 together함께 in this voice목소리 drive드라이브
226
577692
3058
모두가 이런 목소리 기증에 참여하여
09:52
to give people voices목소리
227
580750
2270
사람들에게
09:55
that are as colorful화려한 as their그들의 personalities성격.
228
583020
3799
각자의 개성만큼이나 다양한
음색을 줄 수 있기를 바랍니다.
09:58
To do that as a first step단계,
229
586819
2300
그러기 위한 첫걸음으로
10:01
we've우리는 put together함께 this website웹 사이트, VocaliDVocaliD.org조직,
230
589119
3275
저희가 이런 웹사이트를 개설했어요.
VocaliD.org 입니다.
10:04
as a way to bring가져오다 together함께 those
231
592394
1624
이를 통하여 목소리 기증자로
10:06
who want to join어울리다 us as voice목소리 donors기부자,
232
594018
2675
우리와 함께 하고자 하는 사람들을
한데 모으고
10:08
as expertise전문적 지식 donors기부자,
233
596693
1772
기증도 전문화하는 겁니다.
10:10
in whatever도대체 무엇이 way to make this vision시력 a reality현실.
234
598465
5339
그리고 어떤 방식으로든
이런 희망을 현실로 만들고자 합니다.
10:15
They say that giving주는 blood피 can save구하다 lives삶.
235
603804
4153
사람들은 헌혈이
생명을 구할 수 있다고 말합니다.
10:19
Well, giving주는 your voice목소리 can change변화 lives삶.
236
607957
4982
자, 목소리를 기증하면
누군가의 삶을 바꿀 수 잇어요.
10:24
All we need is a few조금 hours시간 of speech연설
237
612939
3050
해야할 것이라곤 목소리 기증자로
10:27
from our surrogate대리 talker연설자,
238
615989
1491
몇 시간 발성하는 것이 전부에요.
10:29
and as little as a vowel모음 from our target목표 talker연설자,
239
617480
4733
목소리가 필요한 사람이 내는
몇 가지 모음으로
10:34
to create몹시 떠들어 대다 a unique독특한 vocal보컬 identity정체.
240
622213
3711
각자의 개성에 맞는 음성을
창조해내는 겁니다.
10:37
So that's the science과학 behind뒤에 what we're doing.
241
625924
2626
그게 바로 저희가 하고 있는 일의
밑바탕에 깔린 과학입니다.
10:40
I want to end종료 by circling돌고있는 back to the human인간의 side측면
242
628550
4455
저는 인간적인 측면으로 되돌아 가면서
강연을 마치고자 합니다.
10:45
that is really the inspiration영감 for this work.
243
633005
4102
이런 작업을 하게 된
이유이기도 하죠.
10:49
About five다섯 years연령 ago...전에, we built세워짐 our very first voice목소리
244
637107
3699
5년전 즈음, 저희는 윌리엄이란
아이를 위해
10:52
for a little boy소년 named명명 된 William윌리엄.
245
640806
2501
처음으로 목소리를 만들었었어요.
10:55
When his mom엄마 first heard들었던 this voice목소리,
246
643307
2357
아이의 엄마가 그 목소리를 처음 들었을 때
10:57
she said, "This is what William윌리엄
247
645664
2345
그녀가 이렇게 말했습니다.
11:00
would have sounded소리를 냈다 like
248
648009
1546
"이 음성이 윌리엄이 말을 할 수 있다면
11:01
had he been able할 수 있는 to speak말하다."
249
649555
2449
내리라고 생각하는 음성이에요."
11:04
And then I saw William윌리엄 typing타자 a message메시지
250
652004
2418
그리고는 윌리엄에 제게
자신의 기구를 통해
11:06
on his device장치.
251
654422
1362
문자 메시지를 쓰는 것을
보았습니다.
11:07
I wondered궁금해하는, what was he thinking생각?
252
655784
3293
저도 궁음했어요.
아이가 어떻게 생각할까?
11:11
Imagine상상해 보라. carrying적재 around someone어떤 사람 else's다른 voice목소리
253
659077
3590
남의 목소리를 가지고
9년이나 살아오다가
11:14
for nine아홉 years연령
254
662667
2193
이제서야
11:16
and finally마침내 finding발견 your own개인적인 voice목소리.
255
664860
4844
자기 자신만의 목소리를
찾게 된 것을 생각해보세요.
11:21
Imagine상상해 보라. that.
256
669704
1377
그게 어떤 기분일지 한번 상상해 보세요.
11:23
This is what William윌리엄 said:
257
671081
2797
윌리엄에 제게 한 말입니다:
11:25
"Never heard들었던 me before."
258
673878
4463
"이제야 제 목소리를 들어보네요."
11:32
Thank you.
259
680417
1619
감사합니다.
11:34
(Applause박수 갈채)
260
682036
4724
(박수)
Translated by K Bang
Reviewed by Jenny Lee

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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.

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Rupal Patel | Speaker | TED.com
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