TEDWomen 2013
Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints
Рупал Патель: Синтезированные голоса, такие же уникальные, как и отпечатки пальцев
Filmed:
Readability: 3.9
944,754 views
Многие люди с тяжёлыми нарушениями речи пользуются компьютеризированными устройствами для общения. Но они выбирают всего из нескольких вариантов голоса. Поэтому у Стивена Хокинга был американский акцент, а множество людей обладают одинаковыми голосами, часто с нелепым эффектом. Рупал Патель, исследователь голоса и речи, захотела что-то с этим сделать, и в своём восхитительном выступлении она делится своей работой по проектированию уникальных голосов для немых.
Rupal Patel - Speech scientist
People relying on synthetic speech use the voice they’re given, not their own. Rupal Patel created the vocaliD project to change that. Full bio
People relying on synthetic speech use the voice they’re given, not their own. Rupal Patel created the vocaliD project to change that. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
I'd like to talk today
0
719
1490
Сегодня мне бы хотелось поговорить
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
2209
2927
о значительном и существенном аспекте
00:17
of who we are: our voice.
2
5136
3598
того, кем мы являемся: о голосе.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
8734
2746
Каждый из нас обладает
уникальным отпечатком голоса,
уникальным отпечатком голоса,
00:23
that reflects our age, our size,
4
11480
2289
отражающим возраст, пропорции,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
13769
3237
даже стиль жизни и личность.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
17006
2142
Словами поэта Лонгфелло:
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
19148
3870
«Голос человека есть орган его души».
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
23018
2747
Как учёный-лингвист, я восхищена тем,
00:37
by how the voice is produced,
9
25765
1829
как возникает голос,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
27594
3658
и у меня есть идея, как голос
может быть спроектирован.
может быть спроектирован.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
31252
2210
Вот, чем бы мне хотелось
с вами поделиться.
с вами поделиться.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
33462
1814
Начну с проигрывания образца голоса,
00:47
of a voice that you may recognize.
13
35276
1871
который вы можете узнать.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
37147
1304
(Запись)
Стивен Хокинг: «Я бы подумал,
Стивен Хокинг: «Я бы подумал,
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
38451
2749
что было довольно очевидно
то, что я имел в виду».
то, что я имел в виду».
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
41200
1280
Рупал Патель: Это был голос
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
42480
2086
профессора Стивена Хокинга.
00:56
What you may not know is that same voice
18
44566
3849
Вы можете не знать, что тот же голос
01:00
may also be used by this little girl
19
48415
2478
может быть использован вот этой девочкой,
01:02
who is unable to speak
20
50893
1697
которая не может говорить
01:04
because of a neurological condition.
21
52590
2597
из-за неврологического нарушения.
01:07
In fact, all of these individuals
22
55187
2068
На деле, все эти люди
01:09
may be using the same voice,
23
57255
2012
могут использовать один и тот же голос,
01:11
and that's because there's
only a few options available.
only a few options available.
24
59267
3557
потому что есть всего лишь
несколько доступных вариантов.
несколько доступных вариантов.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
62824
4317
Только в США
живут 2,5 миллиона американцев,
живут 2,5 миллиона американцев,
01:19
who are unable to speak,
26
67141
1610
которые не могут говорить,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
68751
2622
и множество из которых пользуются
компьютеризированными устройствами
компьютеризированными устройствами
01:23
to communicate.
28
71373
1522
для общения.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
72895
3479
Это миллионы людей по всему миру,
01:28
who are using generic voices,
30
76374
1652
применяющие универсальные голоса,
01:30
including Professor Hawking,
31
78026
1446
включая профессора Хокинга,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
79472
4833
который использует голос
с американским акцентом.
с американским акцентом.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
84305
3328
Вот эта нехватка индивидуальности
синтезированного голоса
синтезированного голоса
01:39
really hit home
34
87633
1416
по-настоящему задела меня за живое,
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
89049
2472
когда я была на конференции
по вспомогательным технологиям
по вспомогательным технологиям
01:43
a few years ago,
36
91521
1850
пару лет назад.
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
93371
3604
Я вспоминаю, как зашла в выставочный зал
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
96975
3044
и увидела беседующих
маленькую девочку и взрослого мужчину
маленькую девочку и взрослого мужчину
01:52
having a conversation using their devices,
39
100019
2916
с помощью своих устройств —
01:54
different devices, but the same voice.
40
102935
4284
разных устройств, но с тем же голосом.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
107219
1909
Я огляделась вокруг и увидела,
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
109128
4190
что все так делают.
Буквально сотни людей,
Буквально сотни людей,
02:05
using a handful of voices,
43
113318
2738
использующих горстку голосов —
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
116056
3091
голосов, не подходящих их телам
02:11
or their personalities.
45
119147
2082
или их личностям.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
121229
2727
Мы бы и не подумали на маленькую девочку
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
123956
3396
подгонять протез взрослого мужчины.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
127352
3304
Почему же тогда
один и тот же искусственный голос?
один и тот же искусственный голос?
02:22
It really struck me,
49
130656
1291
Меня это поразило,
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
и мне захотелось что-то с этим сделать.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
135098
1953
Сейчас я проиграю вам образец аудио
02:29
of someone who has, two people actually,
52
137051
3288
человека, у которого —
вообще-то два человека —
вообще-то два человека —
02:32
who have severe speech disorders.
53
140339
1768
у которых есть тяжёлые нарушения речи.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
Хочу, чтобы вы послушали,
как звучат их голоса.
как звучат их голоса.
02:37
They're saying the same utterance.
55
145337
2357
Они говорят одно и то же.
02:39
(First voice)
56
147694
2432
(Первый голос)
02:42
(Second voice)
57
150126
3617
(Второй голос)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
153743
2412
Вероятно, вы не поняли, что они сказали,
02:48
but I hope that you heard
59
156155
1854
но я надеюсь, вы услышали
02:50
their unique vocal identities.
60
158009
4283
их уникальные вокальные индивидуальности.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
Следующим шагом мне захотелось
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
165105
2384
найти, как можно приспособить
02:59
these residual vocal abilities
63
167489
1821
эти остаточные вокальные способности
03:01
and build a technology
64
169310
2016
и создать технологию,
03:03
that could be customized for them,
65
171326
2143
которую можно будет настроить под них,
03:05
voices that could be customized for them.
66
173469
2429
голоса, которые могут быть
настроены под них.
настроены под них.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
175898
2685
Я связалась с моим коллегой —
Тимом Баннеллом.
Тимом Баннеллом.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
178583
3063
Доктор Баннелл —
эксперт в синтезе речи.
эксперт в синтезе речи.
03:13
and what he'd been doing is building
69
181646
2033
Он занимался созданием
03:15
personalized voices for people
70
183679
1881
персонифицированных голосов для людей,
03:17
by putting together
71
185560
2097
соединяя
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
187657
2150
записанные заранее образцы их голосов
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
189807
2879
и воспроизводя заново их голос.
03:24
These are people who had lost their voice
74
192686
1712
Это для тех людей, кто потерял
возможность говорить
возможность говорить
03:26
later in life.
75
194398
1911
в какой-то момент своей жизни.
03:28
We didn't have the luxury
76
196309
1394
У нас не было такой роскоши,
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
197703
1774
как заранее записанные образцы речи
03:31
for those born with speech disorder.
78
199477
2292
для тех, кто родился с нарушениями речи.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
Но я думала, что должен быть способ
03:36
to reverse engineer a voice
80
204306
1944
обратной разработки голоса
03:38
from whatever little is left over.
81
206250
2291
из того малого, что осталось.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
208541
2714
Мы решили именно это и делать.
03:43
We set out with a little bit of funding
from the National Science Foundation,
from the National Science Foundation,
83
211255
3403
Мы начали с небольшого гранта
от Национального Научного Фонда,
от Национального Научного Фонда,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
214658
3565
чтобы создать специально разработанные
под конкретных людей голоса, которые
под конкретных людей голоса, которые
03:50
their unique vocal identities.
85
218223
1536
улавливали уникальность
их вокальной индивидуальности.
их вокальной индивидуальности.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
219759
3203
Мы называем этот проект
VocaliD, или vocal I.D.,
VocaliD, или vocal I.D.,
03:54
for vocal identity.
87
222962
2033
что означает
«вокальная индивидуальность».
«вокальная индивидуальность».
03:56
Now before I get into the details of how
88
224995
2674
Прежде чем я окунусь в детали того,
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
227669
2048
как создаётся голос
и дам вам его прослушать,
и дам вам его прослушать,
04:01
I need to give you a real quick
speech science lesson. Okay?
speech science lesson. Okay?
90
229717
3350
позвольте сначала
краткую лекцию о речи. Хорошо?
краткую лекцию о речи. Хорошо?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
233067
3159
Во-первых, мы знаем, что голос
04:08
dramatically over the course of development.
92
236226
2854
радикально меняется
в процессе развития.
в процессе развития.
04:11
Children sound different from teens
93
239080
2090
Дети звучат иначе, нежели подростки,
04:13
who sound different from adults.
94
241170
1463
голоса которых отличаются от взрослых.
04:14
We've all experienced this.
95
242633
2642
У всех у нас есть этот опыт.
04:17
Fact number two is that speech
96
245275
3363
Факт номер два: речь —
04:20
is a combination of the source,
97
248638
2553
это сочетание источника,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
251191
3479
коим являются вибрации,
производимые гортанью,
производимые гортанью,
04:26
which are then pushed through
99
254670
1939
которые далее проходят
04:28
the rest of the vocal tract.
100
256609
2437
сквозь остальной речевой тракт.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
259046
2484
Это те участки в голове и шее,
04:33
that vibrate,
102
261530
1239
которые вибрируют,
04:34
and they actually filter that source sound
103
262769
2110
и они фильтруют звук от источника,
04:36
to produce consonants and vowels.
104
264879
2537
чтобы образовывать гласные и согласные.
04:39
So the combination of source and filter
105
267416
3860
Сочетание источника и фильтра —
04:43
is how we produce speech.
106
271276
2630
это то, как мы генерируем речь.
04:45
And that happens in one individual.
107
273906
3026
И всё это происходит
в каждом отдельном человеке.
в каждом отдельном человеке.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
276932
2626
Ранее я говорила вам, что провела
04:51
a good part of my career
109
279558
2025
добрую часть моей карьеры,
04:53
understanding and studying
110
281583
2453
пытаясь понять и изучить
04:56
the source characteristics of people
111
284036
1958
исходные характеристики людей
04:57
with severe speech disorder,
112
285994
2301
с тяжёлыми нарушениями речи,
05:00
and what I've found
113
288295
1465
и я обнаружила,
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
289760
3366
что даже несмотря на то,
что их фильтры были повреждены,
что их фильтры были повреждены,
05:05
they were able to modulate their source:
115
293126
2961
они могли модулировать свой источник:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
296087
3262
высоту, громкость, темп своего голоса.
05:11
These are called prosody, and
I've been documenting for years
I've been documenting for years
117
299349
3368
Их называют «просодиями».
Я документально подтверждала
Я документально подтверждала
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
302717
2277
в течение нескольких лет, что
просодические способности этих людей
просодические способности этих людей
05:16
are preserved.
119
304994
1575
сохранены.
05:18
So when I realized that those same cues
120
306569
4087
Когда же я поняла,
что те же самые стимулы
что те же самые стимулы
05:22
are also important for speaker identity,
121
310656
2769
важны и для индивидуальности говорящего,
05:25
I had this idea.
122
313425
2015
у меня появилась идея.
05:27
Why don't we take the source
123
315440
2516
Почему бы не взять источник
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
317956
2213
от человека, голос которого
мы хотим воссоздать,
мы хотим воссоздать,
05:32
because it's preserved,
125
320169
1463
ибо он сохранен,
05:33
and borrow the filter
126
321632
2135
и позаимствовать фильтр
05:35
from someone about the same age and size,
127
323767
3229
у кого-то, кто схож
по пропорциям и возрасту,
по пропорциям и возрасту,
05:39
because they can articulate speech,
128
327011
2407
владеющего членораздельной речью,
05:41
and then mix them?
129
329418
1791
а затем смешать их?
05:43
Because when we mix them,
130
331209
1787
Ведь, когда мы их смешиваем,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
332996
1698
мы можем получить голос,
настолько же чистый,
настолько же чистый,
05:46
as our surrogate talker --
132
334694
1754
как и голос нашего
суррогатного носителя голоса —
суррогатного носителя голоса —
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
336448
2595
того человека, у которого
мы позаимствовали фильтр —
мы позаимствовали фильтр —
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
339043
4649
и совпадает с индивидуальностью
нашего целевого владельца голоса.
нашего целевого владельца голоса.
05:55
It's that simple.
135
343692
1427
Вот так просто.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
345119
2934
Таков научный фон нашей работы.
06:00
So once you have that in mind,
137
348053
3533
Как только эта идея появилась,
06:03
how do you go about building this voice?
138
351586
2258
что делать дальше
для создания такого голоса?
для создания такого голоса?
06:05
Well, you have to find someone
139
353844
1480
Придётся найти кого-то,
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
355324
2400
кто захочет стать суррогатом.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
357724
2264
Не такая уж и зловещая вещь.
06:11
Being a surrogate donor
142
359988
1523
Чтобы быть суррогатным донором,
06:13
only requires you to say a few hundred
143
361511
2788
вам только нужно
произнести от нескольких сотен
произнести от нескольких сотен
06:16
to a few thousand utterances.
144
364299
2242
до нескольких тысяч шаблонных фраз.
06:18
The process goes something like this.
145
366541
2003
Процесс происходит примерно вот так.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
368544
2190
(Видео)
Голос: Всё имеет пару.
Голос: Всё имеет пару.
06:22
I love to sleep.
147
370734
1925
Я люблю спать.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
372659
3882
Небо голубое и без облаков.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
Рупал Патель:
Вот так она и будет продолжать
Вот так она и будет продолжать
06:30
for about three to four hours,
150
378543
1919
в течение порядка 3—4 часов,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
380462
3005
и идея не в том, чтобы сказать всё,
06:35
that the target is going to want to say,
152
383467
2045
что целевой владелец захочет сказать,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
385512
3395
а просто охватить все различные сочетания
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
388907
3271
звуков, которые существуют в языке.
06:44
The more speech you have,
155
392178
1638
Чем больше речевой информации у вас есть,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
393816
2305
тем лучший по звучанию голос получится.
06:48
Once you have those recordings,
157
396121
1673
Как только такие записи созданы,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
следующее, что нужно сделать,
06:51
is we have to parse these recordings
159
399207
2718
это разобрать эти записи
06:53
into little snippets of speech,
160
401925
2449
на маленькие фрагменты речи —
06:56
one- or two-sound combinations,
161
404374
2337
сочетания одного—двух звуков,
06:58
sometimes even whole words
162
406711
1883
иногда даже целые слова, —
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
408594
4516
которые начнут заполнять
набор данных, или базу данных.
набор данных, или базу данных.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
413110
3717
Мы будем называть
эту базу данных «банк голоса».
эту базу данных «банк голоса».
07:08
Now the power of the voice bank
165
416827
2096
Сила этого банка голоса в том,
07:10
is that from this voice bank,
166
418923
2014
что из него теперь
07:12
we can now say any new utterance,
167
420937
2011
мы можем создать любые новые фразы,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
422948
1424
например, «Я люблю шоколад» —
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
424372
1739
каждому нужно уметь это сказать.
07:18
fish through that database
170
426111
1831
Покопайтесь в этой базе данных
07:19
and find all the segments necessary
171
427942
1940
и найдите все необходимые сегменты,
07:21
to say that utterance.
172
429882
1929
чтобы сказать эту фразу.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
431811
1789
(Видео)
Голос: Я люблю шоколад.
Голос: Я люблю шоколад.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
433600
1391
Рупал Патель:
Это синтез речи.
Это синтез речи.
07:26
It's called concatenative synthesis,
and that's what we're using.
and that's what we're using.
175
434991
2573
Называется «конкатенативный синтез»,
и это то, с чем мы работаем.
и это то, с чем мы работаем.
07:29
That's not the novel part.
176
437564
1533
Это не новая часть.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
439097
2221
А новое в том, как мы делаем так,
чтобы голос звучал,
чтобы голос звучал,
07:33
like this young woman.
178
441318
1457
как эта молодая женщина.
07:34
This is Samantha.
179
442775
1524
Это Саманта.
07:36
I met her when she was nine,
180
444299
2346
Я встретила её, когда ей было 9 лет,
07:38
and since then, my team and I
181
446645
1897
и с тех пор я и моя команда
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
448542
2714
пытались создать для неё
персонифицированный голос.
персонифицированный голос.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
451256
3099
Сначала нам нужно было
найти суррогатного донора,
найти суррогатного донора,
07:46
and then we had to have Samantha
184
454355
1818
а затем — дать Саманте
07:48
produce some utterances.
185
456173
1929
воспроизвести несколько шаблонных фраз.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
458102
2379
То, что она может произнести,
в большинстве своём звучит, как звуки гласных,
в большинстве своём звучит, как звуки гласных,
07:52
but that's enough for us to extract
187
460481
2479
но нам этого достаточно, чтобы выявить
07:54
her source characteristics.
188
462960
2285
её исходные характеристики.
07:57
What happens next is best described
189
465245
3271
То, что происходит потом,
лучше всего описано
лучше всего описано
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
468516
2767
аналогией моей дочери.
Ей 6 лет.
Ей 6 лет.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
471283
5422
Она называет это «смешением цветов,
чтобы рисовать голоса».
чтобы рисовать голоса».
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
476705
2555
Это красиво. Это именно так.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
479260
2860
Голос Саманты — как
концентрированный образец
концентрированный образец
08:14
of red food dye which we can infuse
194
482120
2609
красного пищевого красителя,
который мы можем «влить»
который мы можем «влить»
08:16
into the recordings of her surrogate
195
484729
2540
в записи её суррогата,
08:19
to get a pink voice just like this.
196
487269
4387
чтобы получился «розовый голос».
Вот такой.
Вот такой.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
491656
4491
(Видео) Саманта:
Ааааааааа.
Ааааааааа.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
496147
2808
Рупал Патель:
Сейчас Саманта может сказать вот это.
Сейчас Саманта может сказать вот это.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
498955
3069
(Видео) Саманта:
Этот голос — только для меня.
Этот голос — только для меня.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
502024
6305
Не дождусь попробовать
мой новый голос с друзьями.
мой новый голос с друзьями.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
508329
6417
Рупал Патель:
Спасибо. (Аплодисменты)
Спасибо. (Аплодисменты)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
514746
2333
Никогда не забуду мягкую улыбку,
08:49
that spread across her face
203
517079
1902
появившуюся на её лице,
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
518981
3649
когда она впервые услышала этот голос.
08:54
Now there's millions of people
205
522630
1882
Миллионы таких людей
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
524512
2833
по всему миру, как и Саманта.
Миллионы.
Миллионы.
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
527345
3440
И мы только делаем первые шаги.
09:02
What we've done so far is we have
208
530785
1642
К настоящему моменту у нас есть
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
532427
3859
несколько суррогатных
носителей голоса из США,
носителей голоса из США,
09:08
who have donated their voices,
210
536286
1507
которые дали свои голоса,
09:09
and we have been using those
211
537793
1928
и мы их использовали,
09:11
to build our first few personalized voices.
212
539721
4472
чтобы создать несколько наших первых
персонифицированных голосов.
персонифицированных голосов.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
544193
1756
Но так ещё много работы
предстоит сделать.
предстоит сделать.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
545949
2188
Суррогат Саманты —
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
548137
3046
со Среднего Запада, незнакомец,
09:23
who gave her the gift of voice.
216
551183
3841
который наделил её даром голоса.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
555024
2153
Как учёный, я так взволнована тем,
09:29
to take this work out of the laboratory
218
557177
1935
чтобы вынести эту работу
за пределы лаборатории,
за пределы лаборатории,
09:31
and finally into the real world
219
559112
1800
наконец-то, в реальный мир,
09:32
so it can have real-world impact.
220
560912
3165
чтобы она по-настоящему
внесла свой вклад в него.
внесла свой вклад в него.
09:36
What I want to share with you next
221
564077
1582
Далее хочу поделиться с вами тем,
09:37
is how I envision taking this work
222
565659
2175
как я представляю себе
продвижение этой работы
продвижение этой работы
09:39
to that next level.
223
567834
2711
на следующий уровень.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
570545
3887
Я представляю целый мир
суррогатных доноров
суррогатных доноров
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
574432
3260
из разных профессий,
разных пропорций и возраста,
разных пропорций и возраста,
09:49
coming together in this voice drive
226
577692
3058
объединяющихся в таком «драйве голоса»
09:52
to give people voices
227
580750
2270
с целью дать людям голоса,
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
583020
3799
которые настолько же
красочны, как и их личности.
красочны, как и их личности.
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
Чтобы сделать это, для начала
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
589119
3275
мы создали веб-сайт, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
592394
1624
как способ собрать тех,
10:06
who want to join us as voice donors,
232
594018
2675
кто хочет присоединиться к нам
в качестве доноров голоса,
в качестве доноров голоса,
10:08
as expertise donors,
233
596693
1772
доноров компетенции,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
598465
5339
чтобы каким-либо образом
сделать это видение реальностью.
сделать это видение реальностью.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
603804
4153
Говорят, что донорство крови
может спасти жизни.
может спасти жизни.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
607957
4982
Что же, донорство вашего голоса
может изменить жизни.
может изменить жизни.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
612939
3050
Всё, что нужно, — это пара часов речи
10:27
from our surrogate talker,
238
615989
1491
от суррогатного носителя голоса,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
617480
4733
и всего-навсего гласная
от целевого владельца голоса,
от целевого владельца голоса,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
622213
3711
чтобы создать уникальную
вокальную индивидуальность.
вокальную индивидуальность.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
625924
2626
Таков научный фон наших действий.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
628550
4455
Хочу закончить,
обратившись вновь к человеческому,
обратившись вновь к человеческому,
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
633005
4102
что по-настоящему является
вдохновением для этой работы.
вдохновением для этой работы.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
637107
3699
Около 5 лет назад
мы создали наш первый голос
мы создали наш первый голос
10:52
for a little boy named William.
245
640806
2501
для маленького мальчика по имени Вильям.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
643307
2357
Когда его мама
впервые услышала его голос,
впервые услышала его голос,
10:57
she said, "This is what William
247
645664
2345
она сказала: «Так бы звучал
11:00
would have sounded like
248
648009
1546
голос Вильяма,
11:01
had he been able to speak."
249
649555
2449
если бы он мог говорить».
11:04
And then I saw William typing a message
250
652004
2418
А потом я увидела Вильяма,
набирающего сообщение
набирающего сообщение
11:06
on his device.
251
654422
1362
на своём устройстве.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
655784
3293
Я заинтересовалась, о чём он думал?
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
659077
3590
Представьте, таскаться
с чьим-то чужим голосом
с чьим-то чужим голосом
11:14
for nine years
254
662667
2193
в течение 9 лет
11:16
and finally finding your own voice.
255
664860
4844
и, наконец-то, найти свой собственный.
11:21
Imagine that.
256
669704
1377
Представьте это.
11:23
This is what William said:
257
671081
2797
Вот, что сказал Вильям:
11:25
"Never heard me before."
258
673878
4463
«Никогда раньше себя не слышал».
11:32
Thank you.
259
680417
1619
Спасибо.
11:34
(Applause)
260
682036
4724
(Аплодисменты)
ABOUT THE SPEAKER
Rupal Patel - Speech scientistPeople relying on synthetic speech use the voice they’re given, not their own. Rupal Patel created the vocaliD project to change that.
Why you should listen
Northeastern University computer science professor Rupal Patel looks for ways to give voice to the voiceless. As founder and director of the Communication Analysis and Design Laboratory (CadLab), she developed a technology that combines real human voices with the characteristics of individual speech patterns. The result is VocaliD, an innovation that gives people who can't speak the ability to communicate in a voice all their own.
"There's nothing better than seeing the person who's actually going to use it, seeing their reaction, seeing their smile," says Patel.
Rupal Patel | Speaker | TED.com