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: ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ့်အသံကို မကြိုက်ကြတာ ဘာကြောင့်လဲ

Filmed: 2017-11-18

Readability: 3.8

3,169,320 views

ကိုယ့်အသံဟာ ကိုယ့်ကို အခြားသူတွေ သိမြင်ကြပုံနဲ့ ခွဲခြား မရနိုင်တဲ့ အရာမှန်ပေမဲ့၊ ကိုယ်ရဲ့ အသံဆိုင်ရာ ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ ထင်မြင်ကြပုံထဲမယ် မသိရသေးတာ မရှင်းလင်းတာတွေ အများကြီး ရှိနေပါတယ်။ Rébecca Kleinberger က ကျွန်ုပ်တို့က ကိုယ့်အသံကို အသုံးချကြပုံနဲ့ နားလည်ကြပုံကို လေ့လာ စူးစမ်းနေသူပါ။ ကျွန်ုပ်တို့ဟာ အသံသွင်းထားတဲ့ ကိုယ့်အသံကို ဘာဖြစ်လို့ မကြိုက်ကြတာလဲ ဆိုတာကို သူက ရှင်းပြထားပြီး ကိုယ်ရဲ့ ထွက်သံ၊ ဝင်သံနဲ့ အတွင်းသံတွေ အကြားက ခြားနားချက်တွေကို ခွဲခြားဖေါ်ပြထားရုံသာမက ကိုယ်က မသိပါလျက်နဲ့ ထူးဆန်းစွာ ဆက်သွယ် စကားပြောဆိုနိုင်ပုံကို ဖွင့်ထုတ် ပြသထားပါတယ်။

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. Full bio

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

00:12

If you ask evolutionary biologists

0

760

3056

ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ် ဇီဝဗေဒပညာရှင်တွေကို

00:15

when did humans become humans,

1

3840

3296

လူသားတွေ ဘယ်တုန်းက လူသားတွေ
ဖြစ်လာခဲ့ကြတာလဲလို့ မေးကြည့်ရင်၊

00:19

some of them will say that,

2

7160

2096

တချို့တို့က၊ ကျွန်ုပ်တို့ဟာ တချိန်ချိန်မှာ

00:21

well, at some point
we started standing on our feet,

3

9280

2896

ကိုယ့်ခြေထောက်အပေါ်မှာ
စရပ်တတ်လာခဲ့ပြီး

00:24

became biped and became
the masters of our environment.

4

12200

3320

ခြေနှစ်ဖက်ဖြင့် လျှောက်တတ်လျက် ပတ်ဝန်းကျင်
ရဲ့ သခင်ဖြစ်လာခဲ့ချိန်ကို ညွှန်ပြကြမယ်။

အခြားတွေက ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ဦးနှောက်
ပိုပိုကြီးလာခဲ့လို့ ကျွန်ုပ်တို့ဟာ

00:28

Others will say that because our brain
started growing much bigger,

5

16880

5296

ပိုမိုရှုပ်ထွေးတဲ့ လုပ်ငန်းစဉ်များကို
သိမြင်လာခဲ့ကြချိန်လို့ ဆိုကြပါတယ်။

00:34

that we were able to have
much more complex cognitive processes.

6

22200

3080

00:38

And others might argue
that it's because we developed language

7

26680

4376

ပြီးတော့ ကျန်တဲ့သူတွေက
ကျွန်ုပ်တို့ဆီမှာ ဘာသာစကား ပေါ်လာခဲ့လို့

00:43

that allowed us to evolve as a species.

8

31080

2280

မျိုးစိတ်အနေနဲ့ ဆင့်ကဲဖွံ့ဖြိုးလာစေခဲ့တာ
လို့ ရှင်းပြကြပါတယ်။

00:46

Interestingly, those three
phenomena are all connected.

9

34960

4536

တကယ်ကျတော့ အဲဒီဖြစ်ရပ် သုံးခုစလုံးတို့ဟာ
ချိတ်ဆက်နေကြပါတယ်။

ဘယ်လိုပုံစံနဲ့ ဒါမှမဟုတ် ဘယ်ဟာက
ဘယ်အချိန်မှာ ဖြစ်ခဲ့တာ မသေချာပေမဲ့၊

00:51

We are not sure how or in which order,

10

39520

2776

00:54

but they are all linked

11

42320

1536

သုံးခုစလုံး ဆက်စပ်နေကြပြီး

00:55

with the change of shape of a little bone
in the back of your neck

12

43880

3760

ကျွန်ုပ်တို့ လည်ပင်းထဲက အရိုးလေးတစ်ခု
ပုံစံ ပြောင်းလာခဲ့ပြီး

ဦးခေါင်းနဲ့ ကျွန်ုပ်တို့ ခန္ဓာကိုယ်အကြား
ထောင့် ပြောင်းလဲသွားပုံနဲ့ ဆိုင်တယ်။

01:00

that changed the angle
between our head and our body.

13

48840

3160

01:04

That means we were able to stand upright

14

52760

3056

အဲဒါရဲ့ ကျေးဇူးကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့ဟာ
မတ်တပ်ရပ်လာခဲ့ကြတဲ့ အပြင်

01:07

but also for our brain
to evolve in the back

15

55840

3136

ကျွန်ုပ်တို့ ဦးနှောက်ရဲ့ နောက်ပိုင်းပါ
ဆင့်ကဲဖွံ့ဖြိုးလာခဲ့ပြီး

01:11

and for our voice box to grow
from seven centimeters for primates

16

59000

5616

ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ အသံထွက်ပေါ်ရာ နေရာဟာ
မျောက်ဝံတွေမှာ ခုနစ်စင်တီမီတာ ရှိရာကနေ

01:16

to 11 and up to 17 centimetres for humans.

17

64640

3120

လူသားဆီတွင် ၁၁ - ၁၇ စင်တီမီတာအထိကို
ရှည်ထွက်လာခဲ့ပါတယ်။

01:21

And this is called
the descent of the larynx.

18

69080

2400

အဲဒါကို လည်မျိုရဲ့ အဆွယ်လို့ ခေါ်ပါတယ်။

လည်မျိုထဲက အဲဒီအသံအိုးကမှ
ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ အသံထွက်ပေါ်တဲ့ နေရာပါ။

01:24

And the larynx is the site of your voice.

19

72280

1960

01:28

When baby humans are born today,
their larynx is not descended yet.

20

76160

4160

ဒီနေ့တွင် မွေးခါစ ကလေးဆီမှာ
သူတို့ရဲ့ အသံအိုးဆီမှာ အဆွယ်မရှိသေးပါဘူး။

01:33

That only happens
at about three months old.

21

81160

2320

သုံးလအရွယ်ကျမှသာ
အဲဒါ ပေါ်လာတတ်တယ်။

အဲဒါကြောင့်၊ ဒီမှာရှိနေကြတဲ့
ကျွန်မတို့ တဦးချင်းဆီဟာ

01:37

So, metaphorically, each of us here

22

85040

2256

01:39

has relived the evolution
of our whole species.

23

87320

3240

ကျွန်ုပ်တို့ မျိုးစိတ်တစ်ခုလုံးရဲ့
ဆင့်ကဲဖြစ်စဉ်ကို ဖြတ်ကျော်ခဲ့ရတယ်။

ကလေးငယ်ဘဝ အကြောင်းပြောရရင်၊

01:44

And talking about babies,

24

92880

1256

01:46

when you were starting to develop
in your mother's womb,

25

94160

2640

ခင်ဗျားတို့အားလုံး မိခင်ဝမ်းထဲတွင်
စပြီး ဖွံ့ဖြိုးလာချိန်မှာ၊

01:49

the first sensation that you had
coming from the outside world,

26

97600

4216

ပြင်ပကမ္ဘာထံမှ ရောက်ရှိလာတဲ့
ပထမဦးဆုံး အာရုံခံစားမှုမှာ

01:53

at only three weeks old,
when you were about the size of a shrimp,

27

101840

3936

ခင်ဗျားတို့ သုံးပတ်အရွယ်ရှိစဉ်မှာကို
ခင်ဗျားတို့ ပုဇွန်လို အရွယ်ရှိချိန်မှာ

01:57

were through the tactile sensation

28

105800

2696

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ မိခင်အသံရဲ့ တုန်ခါမှုမှ
လာတာဖြစ်တဲ့

02:00

coming from the vibrations
of your mother's voice.

29

108520

2800

ထိတွေ့မှု အာရုံခံစားမှုပဲ ဖြစ်ခဲ့ပါတယ်။

02:04

So, as we can see, the human voice
is quite meaningful and important

30

112440

4976

ဒီတော့၊ လူသားရဲ့ အသံဟာ
မျိုးစိတ်အနေနဲ့ပဲ ကြည့်ကြည့်၊

02:09

at the level of the species,

31

117440

2976

လူ့အဖွဲ့အစည်း အနေနဲ့ပဲ ကြည့်ကြည့်၊

02:12

at the level of the society --

32

120440

1536

သိပ် အရေးပါတာကို တွေ့နိုင်တယ်-

02:14

this is how we communicate
and create bonds,

33

122000

2936

အဲဒီလိုနည်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ဟာ
ပုဂ္ဂိုလ်ရေး အဆင့်မှာ

02:16

and at the personal
and interpersonal levels --

34

124960

3456

လူလူချင်း အဆင့်မှာ ဖြစ်ဖြစ်၊
ဆက်သွယ်ကြပြီး သံယောဇဉ်တွေ ပေါ်လာကြတယ်--

အသံရဲ့ အကူအညီဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့ဟာ
စကားလုံးများနဲ့ ဒေတာတွေထက်ကို ပိုပြီး

02:20

with our voice, we share much more
than words and data,

35

128440

3136

02:23

we share basically who we are.

36

131600

2136

ကျွန်ုပ်တို့ ဘယ်သူတွေလဲ
ဆိုတာကို မျှဝေနိုင်ကြပါတယ်။

02:25

And our voice is indistinguishable
from how other people see us.

37

133760

4376

ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ အသံကို လူတွေ
ကျွန်ုပ်တို့အား မြင်ကြပုံနဲ့ ခွဲမရနိုင်ပါ။

02:30

It is a mask that we wear in society.

38

138160

1920

အဲဒါ လူ့အဖွဲ့အစည်းထဲက
ကျွန်ုပ်တို့ရဲ့ မျက်နှာဖုံးနဲ့ တူပါတယ်။

ဒါပေမဲ့ ကိုယ့်အသံနဲ့ ရှိနေတဲ့ ကျွန်ုပ်
တို့ရဲ့ ဆက်ဆံမှုကို မသိတာ များတယ်။

02:34

But our relationship with our own voice
is far from obvious.

39

142000

2810

02:37

We rarely use our voice for ourselves;
we use it as a gift to give to others.

40

145840

4776

ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ့်အသံကို ကိုယ့်အတွက်
သုံးခဲပြီး သူများကို ပေးတဲ့ လက်ဆောင်ပါ။

02:42

It is how we touch each other.

41

150640

3176

အဲဒီလိုနည်းဖြင့်
တစ်ဦးကိုတစ်ဦး တို့ထိကြပါတယ်။

02:45

It's a dialectical grooming.

42

153840

1936

အညမည ဆက်ဆံမှုပါ။

02:47

But what do we think about our own voice?

43

155800

2416

ဒါနဲ့ ကိုယ့်အသံဆိုင်ရာ
ကိုယ့်အမြင်က ဘယ်လိုများလဲ။

02:50

So please raise your hand

44

158240

1736

ဒီတော့ ကိုယ်ရဲ့ အသံသွင်းထားတာကို

02:52

if you don't like the sound of your voice
when you hear it on a recording machine.

45

160000

4016

နားထောင်ကြည့်လို့ မကြိုက်သူတွေ
ကျေးဇူးပြုပြီး လက်ထောင်ပြကြပါ။

02:56

(Laughter)

46

164040

1216

(ရယ်သံများ)

02:57

Yeah, thank you, indeed,

47

165280

1216

ကျေးဇူးပဲ၊ အဲဒါ တကယ်ပါပဲ၊

02:58

most people report not liking
the sound of their voice recording.

48

166520

3896

လူအများစုဟာ အသံသွင်းထားတဲ့ သူတို့ရဲ့
အသံကို မကြိုက်တတ်ကြပါ။

03:02

So what does that mean?

49

170440

1216

အဲဒါက ဘာကိုထောက်ပြနေလဲ။

03:03

Let's try to understand that
in the next 10 minutes.

50

171680

2696

အဲဒါကိုမှ လာမယ့် ၁၀ မိနစ်အတွင်း
နားလည်ဖို့ ကြိုးစားကြပါစို့။

03:06

I'm a researcher at the MIT Media Lab,

51

174400

3096

ကျွန်မဟာ MIT Media Lab မှာ
သုတေသန ပြုလုပ်သူပါ၊

03:09

part of the Opera of the Future group,

52

177520

1840

Opera of the Future အုပ်စုထဲ
ပါဝင်လျက်

03:12

and my research
focuses on the relationship

53

180200

3056

ကျွန်မရဲ့ သုတေသနက
ကိုယ့်အသံဆိုင်ရာ လူတွေရဲ့ အမြင်ကို၊

03:15

people have with their own voice
and with the voices of others.

54

183280

3080

အခြားသူတွေရဲ့ အသံတွေဆိုင်ရာ
သဘောထားကို လေ့လာနေတာပါ။

အသံတွေ နားထောင်ရတာကို အသုံးချပြီး၊
နယ်ပယ် အမျိုးမျိုးထံမှနေပြီး၊

03:19

I study what we can learn
from listening to voices,

55

187760

4056

အာရုံကြောပညာမှ စလျက်၊ သိမြင်မှုသိပ္ပံ

03:23

from the various fields,

56

191840

1376

03:25

from neurology to biology,
cognitive sciences, linguistics.

57

193240

3880

ဘာသာဗေဒပညာများ စသည်တို့လို
နယ်ပယ်မျိုးစုံမှ လေ့လာနိုင်ပါတယ်။

ကျွန်မတို့ အုပ်စုထဲမှာ လူတွေကို အသံဆိုင်ရာ
သူတို့ သိသင့်တာတွေ ပိုပြီးသိရှိလာရန်၊

03:30

In our group we create
tools and experiences

58

198680

3056

03:33

to help people gain a better
applied understanding of their voice

59

201760

4736

မရေရာ မသေချာမှုတွေကို လျှော့ချနိုင်ဖို့၊

03:38

in order to reduce the biases,

60

206520

3056

ပိုကောင်းမွန်စွာ နားဆင်သူ ဖြစ်လာစေရန်၊

ကျန်းမာရေးနဲ့ ညီညွတ်တဲ့ ဆက်ဆံမှုတွေ
ဖန်တီးပေးရန်၊

03:41

to become better listeners,

61

209600

2096

03:43

to create more healthy relationships

62

211720

2976

ဒါမှမဟုတ် ကိုယ့်ကို ပိုကောင်းစွာ
နားလည်လာစေရန်၊

03:46

or just to understand themselves better.

63

214720

2000

ကူပေးကြမယ့် ကိရိယာများနဲ့
အတွေ့အကြုံများကို တီထွင်ကြပါတယ်။

03:50

And this really has to come
with a holistic approach on the voice.

64

218240

4280

အသံဆိုင်ရာ ချဉ်းကပ်ပုံက ဖက်စုံဖြစ်မှသာ
အဲဒါကို လက်တွေ့ လုပ်လို့ရနိုင်မှာပါ။

03:55

Because, think about all
the applications and implications

65

223640

3616

ကျွန်မတို့ တွေ့ရှိလာတဲ့ အတိုင်းဆိုရင်
အသံနှင့် ဆက်စပ်နေကြတဲ့

03:59

that the voice may have,
as we discover more about it.

66

227280

2880

သုံးစရာတွေ၊ အခက်အခဲတွေအကြောင်းကို
စဉ်းစားဖို့ လိုအပ်လို့ပါ။

04:03

Your voice is a very complex phenomenon.

67

231160

3136

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အသံဟာ သိပ်ကို ရှုပ်ထွေးတဲ့
အရာ တစ်ခုပါ။

04:06

It requires a synchronization
of more than 100 muscles in your body.

68

234320

3320

အသံထွက်လာဖို့ ခန္ဓာကိုယ်ထဲရှိ
ကြွက်သား ၁၀၀ ကျော် ညှိလုပ်ကိုင်ကြရတယ်။

04:10

And by listening to the voice,

69

238480

2376

အဲဒါကြောင့် အသံကို နားထောင်ကြည့်ခြင်းဖြင့်

04:12

we can understand possible failures
of what happens inside.

70

240880

4776

အထဲမှာ ရှိနိုင်ကြတဲ့ ချွတ်ချော်မှုတွေကို
ကျွန်မတို့ နားလည်နိုင်ကြပါတယ်။

04:17

For example:

71

245680

1200

ဥပမာ ပြရပါက-

04:19

listening to very specific
types of turbulences

72

247840

3496

အသံရဲ့ ထူးခြားတဲ့ တုန်ခါမှုနဲ့
တပြေးညီမဖြစ်မှုကို

04:23

and nonlinearity of the voice

73

251360

2296

နားထောင်ကြည့်ခြင်းက

04:25

can help predict
very early stages of Parkinson's,

74

253680

3456

Parkinson ရောဂါရဲ့ အစောပိုင်း
အဆင့်ကို ဖေါ်ထုတ်ပေးနိုင်ပါတယ်၊

04:29

just through a phone call.

75

257160

1400

ဖုန်းဖြင့် ခေါ်ဆိုရုံနဲ့ လုပ်ရနိုင်တယ်။

04:31

Listening to the breathness of the voice
can help detect heart disease.

76

259519

4361

အသံရဲ့ အသက်ရှူပုံကို နားထောင်လျက်
နှလုံးရောဂါကို ဖေါ်ထုတ်ရန် ကူပေးနိုင်တယ်။

04:37

And we also know that the changes of tempo
inside individual words

77

265880

4616

ပြီးတော့ ကျွန်မတို့ သိကြသလို စကားလုံးတွေ
အကြားက အရှိန် ပြောင်းလဲမှုဟာ

04:42

is a very good marker of depression.

78

270520

2280

စိတ်ကျရောဂါကို ထောက်ပြတဲ့ လက္ခဏာပါ။

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အသံဟာ ခင်ဗျားတို့ရဲ့
ဟော်မုန်းပမာဏနဲ့ သိပ်ကို ချိတ်ဆက်နေတယ်။

04:46

Your voice is also very linked
with your hormone levels.

79

274320

3056

04:49

Third parties listening to female voices

80

277400

2616

ကူပေးတဲ့ အဖွဲ့ဆိုရင်
အမျိုးသမီးရဲ့ အသံကိုနားထောင်ပြီး

04:52

were able to very accurately
place the speaker

81

280040

3016

စကားပြောသူရဲ့ ရာသီစက်ဝန်း အကြောင်းကို
အလွန်တိကျစွာ

04:55

on their menstrual cycle.

82

283080

1320

ထောက်ပြနိုင်ခဲ့ကြပါတယ်။

04:57

Just with acoustic information.

83

285560

1520

အသံမှရတဲ့ အချက်အလက်တွေဖြင့် သိနိုင်တယ်။

05:00

And now with technology
listening to us all the time,

84

288800

3576

နည်းစနစ်တွေက ကျွန်မတို့ကို တချိန်လုံး
နားထောင်နေကြတဲ့ ဒီခေတ်မှာ ကျတော့၊

05:04

Alexa from Amazon Echo

85

292400

2976

Amazon Echo မှ Alexa ဆိုရင်၊

05:07

might be able to predict
if you're pregnant

86

295400

2416

အမျိုးသမီးတွေ ကိုယ်တိုင် မသိသေးခင်မှာကို

05:09

even before you know it.

87

297840

1696

ကိုယ်ဝန် ရှိမရှိကို ပြောနိုင်မယ်။

05:11

So think about --

88

299560

1336

ဒီတော့စဉ်းစားစရာက-

05:12

(Laughter)

89

300920

1176

(ရယ်သံများ)

05:14

Think about the ethical
application of that.

90

302120

2080

အဲဒါကို အသုံးချရင်
စဉ်းစားစရာ အများကြီးရှိလာမယ်။

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အသံဟာဖြင့် ခင်ဗျားတို့ရဲ့
ဆက်ဆံမှုတွေနဲ့လည်း သိပ်ကို ချိတ်ဆက်နေတယ်။

05:17

Your voice is also very linked
to how you create relationships.

91

305720

3096

05:20

You have a different voice
for every person you talk to.

92

308840

3376

ခင်ဗျားတို့ စကားပြောရာတွင် လူတိုင်းအတွက်
အသံတမျိုးစီကို သုံးပါတယ်။

05:24

If I take a little snippet
of your voice and I analyze it,

93

312240

3496

ကျွန်မက ခင်ဗျားတို့ အသံရဲ့ အပိုင်းစကို
ယူပြီး ဆန်းစစ်ကြည့်ရင်၊

05:27

I can know whether you're talking
to your mother, to your brother,

94

315760

3376

ခင်ဗျား ပြောနေတာက မိခင်နဲ့လား၊ ညီနဲ့လား
မိတ်ဆွေနဲ့လား၊ အလုပ်ရှင်နဲ့လား၊

05:31

your friend or your boss.

95

319160

1616

ကျွန်မ ပြောနိုင်ပါတယ်။

05:32

We can also use, as a predictor,
the vocal posture.

96

320800

5176

ကျွန်မတို့ဟာ အသံအနေအထားကို
ဟောကိန်း ထုတ်ဖို့ သုံးနိုင်ပါသေးတယ်

05:38

Meaning, how you decide to place
your voice when you talk to someone.

97

326000

3936

ခင်ဗျားတို့က တယောက်ယောက်နဲ့ စကား
ပြောဖို့သုံးတဲ့ အသံအနေအထားကို ဆိုလိုတာပါ။

05:41

And you vocal posture,
when you talk to your spouse,

98

329960

3216

ခင်ဗျားရဲ့ ခင်ပွန်းနဲ့ ခင်ဗျား ပြောပုံ
အသံအနေအထားက

05:45

can help predict not only if,
but also when you will divorce.

99

333200

3680

ခက်ဗျာတို့ ခွဲဖြစ်မလားကိုသာမက
ဘယ်တော့ ခွဲဖြစ်မှာကို ဟောပေးနိုင်ပါတယ်။

05:50

So there is a lot to learn
from listening to voices.

100

338560

2440

ဒီတော့ အသံကို နားထောင်ရင်း
သင်ယူစရာတွေ အများကြီးပါ။

ပြီးတော့ ကျွန်မတို့ဆီမှာ အသံတစ်မျိုးမက
ရှိတာကို ခံယူပြီး

05:54

And I believe this has to start
with understanding

101

342080

2376

05:56

that we have more than one voice.

102

344480

2016

လေ့လာရမယ်လို့ ကျွန်မ ယုံကြည်ပါတယ်။

05:58

So, I'm going to talk
about three voices that most of us posses,

103

346520

3856

ဒါကြောင့်၊ ကျွန်မတို့ အများစုမှာ ရှိတဲ့
အသံ သုံးမျိုး အကြောင်းကို ပြောပြချင်ပါတယ်၊

06:02

in a model of what I call the mask.

104

350400

2320

အဲဒါကို မျက်နှာဖုံးပုံစံလို့
ကျွန်မက ခေါ်ပါတယ်။

06:05

So when you look at the mask,

105

353520

1976

ကိုယ်က မျက်နှာဖုံးကို ကြည့်ကြည့်ရင်၊

06:07

what you see is a projection
of a character.

106

355520

2280

လက္ခဧာ တစ်ခုကို ထိုးပြသလို မြင်ရမှာပါ။

06:10

Let's call that your outward voice.

107

358360

2136

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ ထွက်သံ ဆိုပါစို့။

06:12

This is also the most classic way
to think about the voice,

108

360520

2816

အဲဒါဟာ အသံဆိုင်ရာ အစဉ်အလာ စဉ်းစားကြပုံပါ၊

06:15

it's a way of projecting
yourself in the world.

109

363360

2896

ကိုယ့်ကိုကိုယ် အပြင်ကမ္ဘာပေါ်သို့
ထိုးပြချင်တဲ့ နည်းလမ်းပါ။

06:18

The mechanism for this projection
is well understood.

110

366280

3256

ဒီလို ထိုးပြမှုရဲ့ နောက်ခံယန္တရားကို
နားလည်ဖို့ လွယ်ပါတယ်။

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အဆုတ်က ချုံ့လျက်
လေကို မှုတ်တင်ပြီး

06:21

Your lungs contract your diaphragm

111

369560

2336

06:23

and that creates a self-sustained
vibration of your vocal fold,

112

371920

3256

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အသံဆိုင်ရာ အခေါက်တွေကို
တုန်ခါစေမှာမို့၊

06:27

that creates a sound.

113

375200

1496

အသံ ဆိုတာ ထွက်ပေါ်လာမယ်။

06:28

And then the way you open and close
the cavities in you mouth,

114

376720

3176

ပြီးတော့ ကိုယ်က အာခေါင်းကို
ဖွင့်ပိတ်လိုက်ပုံကို လိုက်ပြီးတော့၊

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အသံဖြစ်ပေါ်ရာ လမ်းကြောင်းက
အသံကို ပုံသွင်းပြောင်းပေးနိုင်တယ်။

06:31

your vocal tract is going to
transform the sound.

115

379920

2696

06:34

So everyone has the same mechanism.

116

382640

2216

လူတိုင်းရဲ့ အသံယန္တရားဟာ တူတယ်။

06:36

But voices are quite unique.

117

384880

1776

ဒါပေမဲ့ အသံတွေကျတော့ ထူခြားကြပါတယ်။

06:38

It's because very subtle differences
in size, physiology, in hormone levels

118

386680

5776

အရွယ်အစား၊ ဇီဝဖြစ်စဉ်၊ ဟော်မုန်းပမာဏတွေ
မသိမသာ မတူခြင်းက

06:44

are going to make very subtle
differences in your outward voice.

119

392480

3640

အပြင်ကို ထွက်လာတဲ့ အသံကိုပါ
မသိမသာ ကွဲပြားလာစေပါတယ်။

ပြီတော့ ခင်ဗျားတို့ရဲ့ ဦးနှောက်ကလည်း
တော်လို့၊ သူများဆီမှ လာတဲ့

06:48

And your brain is very good

120

396840

2016

06:50

at picking up those subtle differences
from other people's outward voices.

121

398880

3800

အခြားသူတွေရဲ့ ထွက်သံတွေရဲ့
မသိမသာ ကွဲပြားမှုကို ခံစားသိနိုင်ပါတယ်။

ကျွန်မတို့ ဓာတ်ခွဲခန်းမှာ အဲဒီလိုမသိမသာ
ကွဲပြားချက်တွေကို စက်များအား နားလည်အောင်

06:55

In our lab, we are working
on teaching machines

122

403760

3256

06:59

to understand those subtle differences.

123

407040

2416

သင်ပေးဖို့ ကျွန်မတို့ ကြိုးစားနေကြတယ်။

07:01

And we use deep learning to create
a real-time speaker identification system

124

409480

5856

ကျွန်မတို့ အလေးထား လေ့လာနေကြတာက
အချိန်နဲ့တပြေးညီ စကားပြောသူကို ညွန်ပြမယ့်

07:07

to help raise awareness
on the use of the shared vocal space --

125

415360

4776

စနစ်ကို တီထွင်ဖို့အတွက်၊
လူအများကြီး ပါဝင်ပြောနေချိန်မျိုးမှာ--

07:12

so who talks and who never
talks during meetings --

126

420160

2400

ဘယ်သူတွေ ဝင်ပြောကြလဲ၊ ဘယ်သူတွေက
စည်းဝေးမှာ မပြောဘူးလဲ--

အုပ်စုရဲ့ သိရှိနားလည်မှုကို
မြှင့်ပေးရန်ပါ။

07:15

to increase group intelligence.

127

423480

1800

07:17

And one of the difficulties with that
is that your voice is also not static.

128

425960

4120

အဲဒီလို ကြိးစားရာမှာ အခက်အခဲ တစ်ခုက
ကျွန်မတို့ရဲ့ အသံဟာ မတည်ငြိမ်ခြင်းပါ။

07:23

We already said that it changes
with every person you talk to

129

431000

3136

အသံဟာ ကိုယ်ပြောတဲ့ လူကို လိုက်ပြီး
ပြောင်းလဲနေရုံသာမက

07:26

but it also changes generally
throughout your life.

130

434160

2936

အသက် တလျှောက်မှာလည်း ပြောင်းပါသေးတယ်။

07:29

At the beginning
and at the end of the journey,

131

437120

2216

အသံရဲ့ တသက်တာ ခရီး
အစောပိုင်းနဲ့ အဆုံးပိုင်းမှာ

07:31

male and female voices are very similar.

132

439360

2696

အမျိုးသားသံနဲ့ အမျိုးသမီးသံဟာ
ဆင်တူကြပါတယ်။

07:34

It's very hard to distinguish

133

442080

1536

ခွဲခြားရန်အလွန်ခဲယဉ်းပါတယ်။

07:35

the voice of a very your girl
from the voice of a very young boy.

134

443640

3120

ငယ်ရွယ်တဲ့ ကလေးမလေးနဲ့ ငယ်တဲ့ ကောင်လေးရဲ့
အသံမျိုးဆိုပါစို့။

07:40

But in between, your voice
becomes a marker of your fluid identity.

135

448280

5096

ဒါပေမဲ့ အဲဒီနောက် ကြားကာလာကျတော့ အသံဟာ
ကိုယ်ရဲ့ သက်သေခံချက်လို ဖြစ်လာတတ်တယ်။

07:45

Generally, for male voices
there's a big change at puberty.

136

453400

3936

အများအားဖြင့် အမျိုးသားက လူပျိုဖြစ်စမှာ
အတော်ကလေး ပြောင်းတတ်တယ်။

07:49

And then for female voices,

137

457360

1336

အမျိုးသမီး အသံတွေ ကျတော့၊

07:50

there is a change at each pregnancy
and a big change at menopause.

138

458720

3240

ကိုယ်ဝန်ရှိတိုင်းနဲ့ သွေးဆုံးချိန်မှာ
ကြီးမားစွာ ပြောင်းလဲတတ်တယ်။

07:55

So all of that is the voice
other people hear when you talk.

139

463320

4136

အဲဒီလို အသံ အမျိုးမျိုးကို သူများနဲ့
စကားပြောရာတွင် ခင်ဗျားတို့ ကြားရတာပါ။

07:59

So why is it that we're so
unfamiliar with it?

140

467480

3200

အဲဒါတောင် ကျွန်မတို့ဟာ အသံကို
ဘာဖြစ်လို့ ကောင်းကောင်း မသိကြသေးတာလဲ။

08:03

Why is it that it's not
the voice that we hear?

141

471600

3416

ကိုယ်က ကြားနေကြရတာက အဲဒီအသံမျိုး
မဟုတ်တာ ဘာကြောင့်လဲ။

08:07

So, let's think about it.

142

475040

1216

အဲဒါကို လေ့လာကြရအောင်။

08:08

When you wear a mask,
you actually don't see the mask.

143

476280

3520

ကိုယ်က မျက်နှာဖုံးကို ဝတ်လိုက်ရင်
ကိုယ်က မျက်နှာဖုံးကို မမြင်နိုင်ဘူး။

08:12

And when you try to observe it,
what you will see is inside of the mask.

144

480640

3920

ကိုယ်က မျက်နှာဖုံးကို ကြည့်ဖို့ကြိုးစားရင်
၎င်းရဲ့ အတွင်းပိုင်းကိုသာ မြင်နိုင်တယ်။

08:17

And that's your inward voice.

145

485240

1680

ပြီးတော့ အဲဒါက
ခင်ဗျားတို့ရဲ့ ဝင်သံ ဖြစ်တယ်။

ဒီတော့ ကြားရတဲ့ အသံ တမျိုးဖြစ်နေတာကို
နားလည်ဖို့အတွက်၊

08:20

So to understand why it's different,

146

488560

2016

08:22

let's try to understand the mechanism
of perception of this inward voice.

147

490600

3680

အဲဒီဝင်သံအား သိရှိခံစားရမှု ယန္တရားကို
နားလည်ရန် ကြိုးစားရပါမယ်။

08:27

Because your body has many ways
of filtering it differently

148

495560

2936

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ ခန္ဓာထဲမှာ အဲဒါကို
ထွက်သံနဲ့ ခွဲခြားပစ်ဖို့

08:30

from the outward voice.

149

498520

2016

နည်းလမ်းတွေ အမျိုးမျိုး သုံးလို့ပါ။

08:32

So to perceive this voice,
it first has to travel to your ears.

150

500560

3496

အဲဒီအသံကို သိရှိနားလည်ဖို့အတွက်
အသံဟာ ခင်ဗျားတို့ နားဆီကို သွားရပါမယ်။

08:36

And your outward voice
travels through the air

151

504080

2576

ထွက်သံဟာ လေကို ဖြတ်လျက် လာရပြီး

08:38

while your inward voice
travels through your bones.

152

506680

3496

ကိုယ့် ဝင်သံကျတော့ ကိုယ့်အရိုးတွေမှ
ဖြတ်ပြီး လာရပါတယ်။

08:42

This is called bone conduction.

153

510200

1600

အဲဒါကို အရိုးမှ ပို့ပေးသံလို့ ခေါ်ပါတယ်။

08:44

Because of this, your inward voice
is going to sound in a lower register

154

512640

5015

အဲဒါကြောင့် ခင်ဗျားတို့ရဲ့ ဝင်သံကို
ကြားရပုံဟာ အသံ နည်းနည်းနိမ့်ပါမယ်၊

08:49

and also more musically harmonical
than your outward voice.

155

517679

4721

ပြီးတော့ ထွက်သံနဲ့စာရင်
ဂီတသဘောအရ ပိုပြီးဂီတသဟဇာဖြစ်မှာပါ။

08:55

Once it travels there,
it has to access your inner ear.

156

523400

3896

အဲဒီအသံ လျှောက်လာလျက်
အတွင်းပိုင်း နားဆီကို ချဉ်းကပ်မယ်။

08:59

And there's this other mechanism
taking place here.

157

527320

2416

အဲဒီမှာ နောက်ယန္တရား တစ်ခု
ဝင်ပြီး တာဝန်ယူလာပါမယ်။

09:01

It's a mechanical filter,

158

529760

2096

အဲဒါဟာ စက်မှုဆန်ခါနဲ့ တူတယ်၊

09:03

it's a little partition
that comes and protects your inner ear

159

531880

3536

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အတွင်းပိုင်းနားကို
ကာကွယ်ပေးတဲ့ အကန့်လေးပါ၊

09:07

each time you produce a sound.

160

535440

2736

ခင်ဗျားတို့က အသံတစ်ခုခုကို
ထုတ်လုပ်တိုင်း ကာကွယ်ပေးတယ်။

09:10

So it also reduces what you hear.

161

538200

2200

အဲဒီလိုနည်းဖြင့် ကြားရတာကိုလည်း
တိုးတိုးလေး ကြားရစေမယ်။

09:13

And then there is a third filter,
it's a biological filter.

162

541240

2960

ပြီးတော့ အဲဒီမှာ တတိယဖြစ်တဲ့
ဇီဝဆန်ခါ ရှိသေးတယ်။

09:16

Your cochlea -- it's a part of your
inner ear that processes the sound --

163

544880

4256

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ cochlea ခေါ် အသံကို စီမံ
ပေးတဲ့ အတွင်းပိုင်း နားထဲက အပိုင်းဖြစ်ပြီး

09:21

is made out of living cells.

164

549160

2056

သက်ရှိ ဆဲလ်တွေနဲ့ ပြုလုပ်ထားတယ်။

09:23

And those living cells
are going to trigger differently

165

551240

3096

အဲဒီ ဇီဝဆဲလ်တွေဟာ အသံကို
သူတို့ ကြားရပုံ ကြိမ်ရေကို လိုက်ပြီး

09:26

according to how often
they hear the sound.

166

554360

2576

လုပ်ပုံလုပ်နည်းက မတူ ကွဲပြားပါလိမ့်မယ်။

09:28

It's a habituation effect.

167

556960

1400

အဲဒါဟာ အလေ့အထ သဘောမျိုးပါ။

09:31

So because of this,

168

559400

1536

အဲဒါရဲ့ ကျေးဇူးကြောင့်၊

09:32

as your voice is the sound
you hear the most in your life,

169

560960

3056

ခင်ဗျားတို့ဟာ ကိုယ့်အသံကို တသက်လုံး
အများဆုံး ကြားရပေမဲ့၊

09:36

you actually hear it less
than other sounds.

170

564040

2480

လက်တွေ့မှာကျတော့ အခြားအသံတွေထက်
လျော့ပြီး ကြားရတာပါ။

09:39

Finally, we have a fourth filter.

171

567280

2016

နောက်ဆုံး စတုတ္ထ ဆန်ခါ ရှိပါသေးတယ်။

09:41

It's a neurological filter.

172

569320

1520

အဲဒါက အာရုံကြောတွေရဲ့ ဆန်ခါပါ။

09:43

Neurologists found out recently

173

571760

2456

အာရုံကြောပညာရှင်တွေ မကြာသေးမီကမှ
တွေ့လိုက်ကြတာက

09:46

that when you open your mouth
to create a sound,

174

574240

2776

ခင်ဗျားက အသံထွက်ဖို့ ပါးစပ်ကို
ဖွင့်ဟလိုက်တာနဲ့၊

09:49

your own auditory cortex shuts down.

175

577040

2800

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အသံဆိုင်ရာ
အာရုံကြောဟာ ပိတ်သွားပါလိမ့်မယ်။

09:54

So you hear your voice

176

582400

2896

အဲဒါကြောင့် ခင်ဗျားက ခင်ဗျားရဲ့
အသံကို ကြားရပေမဲ့၊

09:57

but your brain actually never listens
to the sound of your voice.

177

585320

4280

ခင်ဗျားတို့ရဲ့ ဦးနှောက်ကျတော့
ကိုယ်ပြောလိုက်တာရဲ့ အသံကို မကြားရဘူး။

10:04

Well, evolutionarily
that might make sense,

178

592040

2536

ဆင့်ကဲဖွံ့ဖြိုးမှု သဘောအရ အဲဒါကို
နားလည်ရနိုင်ပါတယ်၊

10:06

because we know cognitively
what we are going to sound like

179

594600

2976

ခင်ဗျားတို့ ပြောမယ့်စကားတွေကို
ခင်ဗျားက သိရှိထားတော့

10:09

so maybe we don't need
to spend energy analyzing the signal.

180

597600

3160

အဲဒီလို အသံကို နားထောင် ဆန်းစစ်ဖို့
အားထုတ် နေစရာ မလိုဘူးပေါ့။

10:13

And this is called a corollary discharge

181

601560

3656

အဲဒါကို
ကြောင်းကျိုး စေ့ဆော်မှုလို့ ခေါ်ပြီး

ခန္ဓာကိုယ်ရဲ့ လှုပ်ရှားမှုတိုင်းအတွက်
စေ့ဆော်ပေးတာမျိုးပါ။

10:17

and it happens for every motion
that your body does.

182

605240

2496

10:19

The exact definition
of a corollary discharge

183

607760

2216

ကြောင်းကျိုး စေ့ဆော်မှုရဲ့
အဓိပ္ပါယ် အတိအကျက

10:22

is a copy of a motor command
that is sent by the brain.

184

610000

5256

ဦးနှောက်မှ စေလွှတ်ပေးလိုက်တဲ့
လှုပ်ရှားရန် အမိန့်ရဲ့ မိတ္တူပါပဲ။

10:27

This copy doesn't create any motion itself

185

615280

2696

အဲဒီမိတ္တူဟာ လှုပ်ရှားမှုကိုယ်၌ကို
ဖန်တီးမယ့်အစား

10:30

but instead is sent
to other regions of the brain

186

618000

3976

ဦးနှောက်ရဲ့ အခြားနေရာတွေဆီကို
ပို့ပေးလျက်

10:34

to inform them of the impending motion.

187

622000

2160

ဖြစ်အံ့ဆဲဆဲ လှုပ်ရှားမှုကို အသိပေးဖို့ပါ။

10:38

And for the voice, this corollary
discharge also has a different name.

188

626120

3480

အသံအတွက်ကျတော့ အဲဒီလို
ကြောင်းကျိုး စေ့ဆော်မှု အမည်ဟာ တမျိုးပါ။

10:42

It is your inner voice.

189

630480

2096

ကိုယ့်ရဲ့ အတွင်းသံပါ။

10:44

So let's recapitulate.

190

632600

1816

ဒီတော့ ထပ်ပြီး ပြောပါဦးမယ်။

10:46

We have the mask, the outward voice,

191

634440

2056

ကျွန်ုပ်တို့ဆီမှာ ထွက်သံဆိုတဲ့
မျက်နှာဖုံး ရှိတယ်၊

10:48

the inside of the mask, your inward voice,

192

636520

3096

မျက်နှာဖုံး အတွင်းပိုင်းမှာကျတော့ ဝင်သံပါ၊

ပြီးတော့ ကျွန်မတို့မှာ
ကိုယ့်အတွင်းသံ ရှိသေးတယ်။

10:51

and then you have your inner voice.

193

639640

2016

10:53

And I like to see this one
as the puppeteer

194

641680

2056

ဒါကို ကျွန်မက ရုပ်သေး ဆရာပုံစံမျိုးနဲ့
မြင်စေချင်ပါတယ်၊

10:55

that holds the strings
of the whole system.

195

643760

2440

စနစ် တခုလုံးရဲ့ ကြိုးတွေ
အားလုံးကို ကိုင်ထားသူပါ။

10:59

Your inner voice is

196

647440

1616

အတွင်းသံ ဆိုတာက

11:01

the one you hear
when you read a text silently,

197

649080

2840

စာကို တိတ်ဆိတ်စွာ ဖတ်နေတုန်း
ကြားရတဲ့ အသံပါ၊

အရေးကြီးတဲ့ ဆွေးနွေးစရာ အကြောင်းကို
လေ့ကျင့်နေတဲ့ အချိန်မှာ ကြားရတာပါ။

11:05

when you rehearse
for an important conversation.

198

653320

2240

တခါတရံမှာ အဲဒါကို ပိတ်ချဖို့ မလွယ်ဘူး။

11:08

Sometimes is hard to turn it off,

199

656760

1616

11:10

it's really hard to look at the text
written in your native language,

200

658400

4056

ကိုယ့်မိခင်ဘာသာနဲ့ ရေးထားတဲ့ စာကို
အဲဒီ အတွင်းသံ မပါနဲ့ဘဲ

11:14

without having this inner voice read it.

201

662480

2080

ဖတ်ဖို့ မလွယ် ဖြစ်တတ်ပါတယ်။

အမှတ်တမဲ့ ကိုယ်ကြားလိုက်ရတဲ့
သီချင်းကို မဆိုချင်တောင်

11:17

It's also the voice
that refuse to stop singing

202

665800

2336

11:20

the stupid song you have in your head.

203

668160

1816

ထပ်တလဲလဲ ဆိုမိတဲ့ အသံလည်း ဖြစ်တယ်။

11:22

(Laughter)

204

670000

1200

(ရယ်သံများ)

11:25

And for some people
it's actually impossible to control it.

205

673280

3696

တချို့သူတွေဆိုရင် အဲဒီအသံကို လုံးဝကို
မထိန်းချုပ်နိုင်ကြပါဘူး။

11:29

And that's the case
of schizophrenic patients,

206

677000

2736

စိတ်ကစဉ့်ကလျား ရောဂါရှိသူတွေ
ဖြစ်တတ်ကြတယ်၊

သူတို့ဟာ အသံတွေကို
တချိန်လုံး ကြားနိုင်ကြတယ်။

11:31

who have auditory hallucinations.

207

679760

2016

11:33

Who can't distinguish at all
between voices coming from inside

208

681800

3336

သူတို့ဟာ အတွင်းမှ လာတဲ့ အသံတွေနဲ့
အပြင်မှ လာတဲ့ အသံတွေကို

သူတို့ ခေါင်းထဲမှာ ခွဲဝေ မရတတ်ကြပါ။

11:37

and outside their head.

209

685160

1496

11:38

So in our lab, we are also
working on small devices

210

686680

3376

ဒါကြောင့် ကျွန်မတို့ ဓာတ်ခွဲခန်းမှာ၊
အဲဒီလို သူတွေအတွက် အသံဟာ

11:42

to help those people
make those distinctions

211

690080

2536

အတွင်းသံလား၊ အပြင်မှ အသံလား
ခွဲခြားရာတွင် ကူပေးကြမယ့်

11:44

and know if a voice
is internal or external.

212

692640

2640

ကိရိယာလေးတွေကို တီထွင်ဖို့
အားထုတ်နေကြတယ်။

11:48

You can also think about the inner voice
as the voice that speaks in your dream.

213

696760

4336

ဒီနေရာမှာ အတွင်းသံနဲ့ အိပ်မက်ထဲ ကြားရတဲ့
အသံအကြောင်းကိုလည်း စဉ်းစားသင့်တယ်။

အတွင်းသံဟာ
ပုံစံအမျိုးမျိုးနဲ့ ရှိုနိုင်ပါတယ်။

11:53

This inner voice can take many forms.

214

701120

2096

11:55

And in your dreams, you actually unleash
the potential of this inner voice.

215

703240

4216

အိပ်မက်ထဲမှာ ကျွန်မတို့ဟာ အဲဒီအတွင်းသံ
အတွက် တံခါးဖွင့်ပေးသလိုပါ။

အဲဒါဟာလည်း ကျွန်မတို့ ဓာတ်ခွဲခန်းရဲ့
နောက် အလုပ်တခုပါ-

11:59

That's another work
we are doing in our lab:

216

707480

2056

12:01

trying to access
this inner voice in dreams.

217

709560

3160

အိပ်မက်ထဲက အတွင်းသံကို ရယူဖို့
ကြိးစားနေကြတယ်။

12:06

So even if you can't always control it,

218

714280

2296

ကိုယ်က အတွင်းသံကို မထိန်းချုပ်နိုင်ပေမဲ့--

12:08

the inner voice --
you can always engage with it

219

716600

2536

ကိုယ်က ၎င်းကို တွဲခေါ်သုံးနိုင်ပါတယ်၊

ဆွေးနွေးမှုမှ၊
အတွင်းပိုင်း ဆွေးနွေးမှုများနဲ့ပါ။

12:11

through dialogue, through inner dialogues.

220

719160

2336

အဲဒီ အတွင်းသံဟာ အတွေးအခေါ်များနဲ့
လုပ်ဆောင်ချက်တွေ အကြားက

12:13

And you can even see this inner voice

221

721520

1816

12:15

as the missing link
between thought and actions.

222

723360

2640

ပျောက်နေတဲ့ ချိတ်ဆက်မှု
ဖြစ်တာကို မြင်လို့ ရနိုင်တယ်။

ဒီတော့ ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အသံမျိုးစုံကို
ပြီးတော့ ခင်ဗျားတို့ရဲ့ အပြင်သံ၊ အတွင်းသံ

12:20

So I hope I've left you
with a better appreciation,

223

728640

3136

12:23

a new appreciation of all of your voices

224

731800

3456

များရဲ့ အခန်းကဏ္ဍကို ပုံစံအသစ်ဖြင့်

နားလည်နိုင်အောင် ကျွန်မ ကူပေးခဲ့တယ်လို့
မျှော်လင့်ချင်ပါတယ်-

12:27

and the role it plays
inside and outside of you --

225

735280

2536

12:29

as your voice is a very critical
determinant of what makes you humans

226

737840

4416

အသံဟာ ခင်ဗျားတို့အား လူသားရယ်လို့
ဖြစ်လာစေဖို့နဲ့ ကမ္ဘာကြီးနဲ့ တုံ့ပြန်

12:34

and of how you interact with the world.

227

742280

2280

ဆက်သွယ်ဖို့ အရေးကြီးဆုံး
အဆုံးအဖြတ်ပေးတဲ့ အရာမို့လို့ပါ။

12:37

Thank you.

228

745120

1216

ကျေးဇူးတင်ပါတယ်။

12:38

(Applause)

229

746360

2840

(လက်ခုပ်သံများ)

Translated by Myo Aung
Reviewed by Sanda Aung

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

THE ORIGINAL VIDEO ON TED.COM

Rébecca Kleinberger: ကျွန်ုပ်တို့ ကိုယ့်အသံကို မကြိုက်ကြတာ ဘာကြောင့်လဲ | TED Talk | TED.com