TEDWomen 2013
Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints
Rupal Patel: Syntetické hlasy: rovnako jedinečné ako odtlačky prstov
Filmed:
Readability: 3.9
944,754 views
Mnohí ľudia s vážnymi poruchami reči používajú na komunikáciu počítačové zariadenie. Napriek tomu majú ale možnosť výberu iba medzi niekoľkými hlasmi. Práve preto má Stephen Hawking americký prízvuk a práve preto mnoho ľudí skončí s tým istým hlasom, čo má často nepríjemné následky. Rečová výskumníčka Rupal Patel s tým chcela niečo robiť a v tomto nádhernom prejave sa podelila o svoju prácu na vytvorení jedinečných hlasov pre ľudí, ktorí svoj hlas nemajú.
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
Dnes by som rada hovorila
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
2209
2927
o silnom a základnom aspekte toho,
00:17
of who we are: our voice.
2
5136
3598
kým sme: našom hlase.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
8734
2746
Každý z nás má jedinečný „odtlačok“ hlasu,
00:23
that reflects our age, our size,
4
11480
2289
ktorý odráža náš vek, našu veľkosť,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
13769
3237
dokonca aj náš životný štýl
a našu osobnosť.
a našu osobnosť.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
17006
2142
Slovami básnika Longellowa:
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
19148
3870
„Ľudský hlas je orgánom duše.“
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
23018
2747
Ako výskumníčku reči ma fascinuje,
00:37
by how the voice is produced,
9
25765
1829
ako je ľudský hlas tvorený,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
27594
3658
a prišla som s koncepciou toho,
ako je možné ho umelo navrhnúť.
ako je možné ho umelo navrhnúť.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
31252
2210
Práve o to by som sa s vami chcela podeliť.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
33462
1814
Začnem tým, že vám prehrám vzorku
00:47
of a voice that you may recognize.
13
35276
1871
hlasu, ktorý možno spoznáte.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
37147
1304
(nahrávka) Stephen Hawking: „Myslel by som,
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
38451
2749
že úplne jasné, čo som chcel povedať.“
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
41200
1280
Rupal Patel: To bol hlas
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
42480
2086
profesora Stephena Hawkinga.
00:56
What you may not know is that same voice
18
44566
3849
Možno však neviete, že ten istý hlas
01:00
may also be used by this little girl
19
48415
2478
môže použiť aj toto malé dievčatko,
01:02
who is unable to speak
20
50893
1697
ktoré pre neurologickú poruchu
01:04
because of a neurological condition.
21
52590
2597
nemôže rozprávať.
01:07
In fact, all of these individuals
22
55187
2068
V skutočnosti všetci títo jedinci
01:09
may be using the same voice,
23
57255
2012
môžu používať ten istý hlas,
01:11
and that's because there's
only a few options available.
only a few options available.
24
59267
3557
a to preto, že k dispozícii
je len niekoľko možností.
je len niekoľko možností.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
62824
4317
Len v Spojených štátoch žije
dva a pol milióna Američanov,
dva a pol milióna Američanov,
01:19
who are unable to speak,
26
67141
1610
ktorí nedokážu rozprávať,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
68751
2622
a mnohí z nich na komunikáciu používajú
01:23
to communicate.
28
71373
1522
počítačové prístroje.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
72895
3479
Na celom svete teda ide o milióny ľudí,
01:28
who are using generic voices,
30
76374
1652
ktorí používajú generické hlasy,
01:30
including Professor Hawking,
31
78026
1446
vrátane profesora Hawkinga,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
79472
4833
ktorý používa hlas s americkým prízvukom.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
84305
3328
Nedostatok osobitného rozlíšenia
syntetického hlasu
syntetického hlasu
01:39
really hit home
34
87633
1416
mi naozaj udrel do očí,
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
89049
2472
keď som pred niekoľkými rokmi bola
01:43
a few years ago,
36
91521
1850
na konferencii pomocnej technológie.
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
93371
3604
Spomínam si, že som vošla do sály
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
96975
3044
a videla malé dievčatko a dospelého muža
01:52
having a conversation using their devices,
39
100019
2916
rozprávať sa pomocou svojich prístrojov.
01:54
different devices, but the same voice.
40
102935
4284
Rôznymi prístrojmi, ale rovnakým hlasom.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
107219
1909
Obzrela som sa okolo seba
a to isté som videla
a to isté som videla
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
109128
4190
všade dookola, doslova stovky ľudí
02:05
using a handful of voices,
43
113318
2738
s len niekoľkými hlasmi,
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
116056
3091
hlasmi, ktoré sa nehodili k ich telám,
02:11
or their personalities.
45
119147
2082
ani ich osobnostiam.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
121229
2727
Ani by nám nenapadlo malému dievčatku
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
123956
3396
dať umelú končatinu dospelého muža.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
127352
3304
Tak prečo používame rovnaký umelý hlas?
02:22
It really struck me,
49
130656
1291
Naozaj to na mňa zapôsobilo
02:23
and I wanted to do something about this.
50
131947
3151
a chcela som s tým niečo spraviť.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
135098
1953
Teraz vám prehrám vzorku
02:29
of someone who has, two people actually,
52
137051
3288
niekoho, vlastne dvoch ľudí, ktorí
02:32
who have severe speech disorders.
53
140339
1768
majú ťažké poruchy reči.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
142107
3230
Chcem, aby ste si ich vypočuli
a všimli si, ako znejú.
a všimli si, ako znejú.
02:37
They're saying the same utterance.
55
145337
2357
Povedia tú istú repliku.
02:39
(First voice)
56
147694
2432
(prvý hlas)
02:42
(Second voice)
57
150126
3617
(druhý hlas)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
153743
2412
Pravdepodobne ste nerozumeli
tomu, čo povedali,
tomu, čo povedali,
02:48
but I hope that you heard
59
156155
1854
ale dúfam, že ste počuli
02:50
their unique vocal identities.
60
158009
4283
ich jedinečné vokálne identity.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
162292
2813
Ďalším krokom, ktorý som chcela podniknúť,
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
165105
2384
bolo, že som chcela zistiť, ako by sme tieto
02:59
these residual vocal abilities
63
167489
1821
reziduálne vokálne schopnosti mohli zachovať
03:01
and build a technology
64
169310
2016
a vytvoriť technológiu,
03:03
that could be customized for them,
65
171326
2143
ktorá by sa im dala prispôsobiť,
03:05
voices that could be customized for them.
66
173469
2429
hlasy, ktoré by sa im dali prispôsobiť.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
175898
2685
Tak som sa obrátila
na svojho spolupracovníka, Tima Bunnella.
na svojho spolupracovníka, Tima Bunnella.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
178583
3063
Dr. Bunnell je odborníkom na rečovú syntézu
03:13
and what he'd been doing is building
69
181646
2033
a venuje sa vytváraniu
03:15
personalized voices for people
70
183679
1881
prispôsobených hlasov pre ľudí
03:17
by putting together
71
185560
2097
tým, že spája
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
187657
2150
vopred nahraté vzorky ich hlasu
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
189807
2879
a rekonštruuje im hlas.
03:24
These are people who had lost their voice
74
192686
1712
Sú to ľudia, ktorí hlas stratili
03:26
later in life.
75
194398
1911
v neskoršom veku.
03:28
We didn't have the luxury
76
196309
1394
Nemali sme možnosť použiť
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
197703
1774
vopred nahraté vzorky reči
03:31
for those born with speech disorder.
78
199477
2292
tých, ktorí sa s rečovou poruchou narodili.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
201769
2537
Myslela som si ale,
že musí existovať spôsob,
že musí existovať spôsob,
03:36
to reverse engineer a voice
80
204306
1944
ako spätne vytvoriť hlas aj z toho
03:38
from whatever little is left over.
81
206250
2291
malého množstva, ktoré zostalo.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
208541
2714
Presne to sme sa aj rozhodli urobiť.
03:43
We set out with a little bit of funding
from the National Science Foundation,
from the National Science Foundation,
83
211255
3403
Začali sme malou investíciou
od National Science Foundation
od National Science Foundation
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
214658
3565
na vytvorenie prispôsobených hlasov,
03:50
their unique vocal identities.
85
218223
1536
ktoré si zachovali jedinečné vokálne identity.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
219759
3203
Tento projekt voláme VocaliD alebo vokálne ID,
03:54
for vocal identity.
87
222962
2033
vokálna identita.
03:56
Now before I get into the details of how
88
224995
2674
Predtým, ako sa pustím do detailov o tom,
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
227669
2048
ako sa hlas vytvára a pustím vám nahrávku,
04:01
I need to give you a real quick
speech science lesson. Okay?
speech science lesson. Okay?
90
229717
3350
musím vám dať rýchlu prednášku
o rečovej vede. V poriadku?
o rečovej vede. V poriadku?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
233067
3159
Po prvé, vieme, že hlas sa v priebehu
04:08
dramatically over the course of development.
92
236226
2854
vývoja dramaticky mení.
04:11
Children sound different from teens
93
239080
2090
Deti znejú inak ako adolescenti
04:13
who sound different from adults.
94
241170
1463
a tí znejú inak než dospelí.
04:14
We've all experienced this.
95
242633
2642
Toto sme si všetci zažili.
04:17
Fact number two is that speech
96
245275
3363
Druhou vecou je, že reč
04:20
is a combination of the source,
97
248638
2553
je kombináciou zdroja,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
251191
3479
ktorým sú vibrácie
vytvárané našimi hlasivkami,
vytvárané našimi hlasivkami,
04:26
which are then pushed through
99
254670
1939
ktoré sú potom presúvané
04:28
the rest of the vocal tract.
100
256609
2437
zvyškom vokálneho traktu.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
259046
2484
V hlave a krku máme komory,
04:33
that vibrate,
102
261530
1239
ktoré vibrujú
04:34
and they actually filter that source sound
103
262769
2110
a filtrujú tento zdrojový zvuk
04:36
to produce consonants and vowels.
104
264879
2537
na vytvorenie spoluhlások a samohlások.
04:39
So the combination of source and filter
105
267416
3860
Takže práve touto kombináciou zdroja a filtra
04:43
is how we produce speech.
106
271276
2630
vytvárame reč.
04:45
And that happens in one individual.
107
273906
3026
A to sa deje v každom jednotlivcovi.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
276932
2626
Už som vám povedala, že som
04:51
a good part of my career
109
279558
2025
veľkú časť svojej kariéry venovala
04:53
understanding and studying
110
281583
2453
pochopeniu a skúmaniu
04:56
the source characteristics of people
111
284036
1958
zdrojových charakteristík ľudí
04:57
with severe speech disorder,
112
285994
2301
so závažnou poruchou reči,
05:00
and what I've found
113
288295
1465
a zistila som, že
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
289760
3366
aj keď ich filtre boli poškodené,
05:05
they were able to modulate their source:
115
293126
2961
dokázali modulovať zdrojový zvuk,
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
296087
3262
jeho výšku, hlasitosť a tempo.
05:11
These are called prosody, and
I've been documenting for years
I've been documenting for years
117
299349
3368
Týmto znakom sa hovorí prozodika a už roky
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
302717
2277
zaznamenávam, že prozodické schopnosti
05:16
are preserved.
119
304994
1575
týchto jednotlivcov sú zachované.
05:18
So when I realized that those same cues
120
306569
4087
Takže keď som si uvedomila, že tie isté
05:22
are also important for speaker identity,
121
310656
2769
znaky sú dôležité pre identitu hovoriaceho,
05:25
I had this idea.
122
313425
2015
dostala som nápad.
05:27
Why don't we take the source
123
315440
2516
Prečo nevezmeme zdroj
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
317956
2213
človeka, ktorého hlas
chceme zvukovo napodobniť,
chceme zvukovo napodobniť,
05:32
because it's preserved,
125
320169
1463
keďže tento zdroj je zachovaný,
05:33
and borrow the filter
126
321632
2135
a nepožičiame si filter
05:35
from someone about the same age and size,
127
323767
3229
od niekoho približne
rovnakého veku a rovnakej veľkosti,
rovnakého veku a rovnakej veľkosti,
05:39
because they can articulate speech,
128
327011
2407
pretože dokáže artikulovať,
05:41
and then mix them?
129
329418
1791
a potom ich nezmiešame?
05:43
Because when we mix them,
130
331209
1787
Pretože ak ich zmiešame,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
332996
1698
môžeme získať hlas, ktorý je rovnako
05:46
as our surrogate talker --
132
334694
1754
jasný ako hlas toho, koho sme použili,
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
336448
2595
od koho sme si požičali filter,
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
339043
4649
a je podobný identite
nášho cieľového hovoriaceho.
nášho cieľového hovoriaceho.
05:55
It's that simple.
135
343692
1427
Je to také jednoduché.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
345119
2934
To je vedecká stránka toho, čo robíme.
06:00
So once you have that in mind,
137
348053
3533
Takže ak toto všetko vieme,
06:03
how do you go about building this voice?
138
351586
2258
ako tento hlas prakticky vytvoríme?
06:05
Well, you have to find someone
139
353844
1480
Musíte nájsť niekoho,
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
355324
2400
kto je ochotný požičať svoj filter.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
357724
2264
Nie je to až taký problém.
06:11
Being a surrogate donor
142
359988
1523
Byť náhradným hovoriacim
06:13
only requires you to say a few hundred
143
361511
2788
si vyžaduje len nahovorenie
niekoľkých stoviek
niekoľkých stoviek
06:16
to a few thousand utterances.
144
364299
2242
až niekoľkých tisícok replík.
06:18
The process goes something like this.
145
366541
2003
Proces prebieha približne takto.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
368544
2190
(video) hlas: Veci sa dejú v pároch.
06:22
I love to sleep.
147
370734
1925
Milujem spánok.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
372659
3882
Bez oblakov je nebo modré.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
376541
2002
RP: Teraz bude takto pokračovať
06:30
for about three to four hours,
150
378543
1919
tri až štyri hodiny,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
380462
3005
a cieľom nie je, aby povedala niečo, čo
06:35
that the target is going to want to say,
152
383467
2045
náš cieľový hovoriaci bude chcieť povedať,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
385512
3395
ale to, aby sme pokryli všetky kombinácie
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
388907
3271
zvukov, ktoré sa v jazyku vyskytujú.
06:44
The more speech you have,
155
392178
1638
Čím viac reči máte,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
393816
2305
tým lepšie znejúci hlas získate.
06:48
Once you have those recordings,
157
396121
1673
Keď tieto nahrávky máte,
06:49
what we need to do
158
397794
1413
ďalším krokom je,
06:51
is we have to parse these recordings
159
399207
2718
že ich musíme porozdeľovať
06:53
into little snippets of speech,
160
401925
2449
na malé kúsočky reči,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
404374
2337
kombinácie jedného alebo dvoch zvukov,
06:58
sometimes even whole words
162
406711
1883
niekedy dokonca aj celé slová,
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
408594
4516
ktoré začnú zapĺňať dataset alebo databázu.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
413110
3717
Túto databázu nazveme hlasovou bankou.
07:08
Now the power of the voice bank
165
416827
2096
Silou hlasovej banky
07:10
is that from this voice bank,
166
418923
2014
je, že z tejto hlasovej banky
07:12
we can now say any new utterance,
167
420937
2011
teraz môžeme povedať
akúkoľvek novú repliku,
akúkoľvek novú repliku,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
422948
1424
ako napríklad „milujem čokoládu“
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
424372
1739
– čo každý musí dokázať povedať –
07:18
fish through that database
170
426111
1831
prehľadáte databázu
07:19
and find all the segments necessary
171
427942
1940
a nájdete segmenty potrebné
07:21
to say that utterance.
172
429882
1929
na vyslovenie tejto repliky.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
431811
1789
(video) hlas: Milujem čokoládu.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
433600
1391
RP: Takže to je hlasová syntéza.
07:26
It's called concatenative synthesis,
and that's what we're using.
and that's what we're using.
175
434991
2573
Hovorí sa jej aj konkatenatívna syntéza,
a práve tú používame.
a práve tú používame.
07:29
That's not the novel part.
176
437564
1533
Toto nie je žiadna novinka.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
439097
2221
Novinkou je to, že vieme zvukovo
07:33
like this young woman.
178
441318
1457
napodobniť túto mladú ženu.
07:34
This is Samantha.
179
442775
1524
Toto je Samantha.
07:36
I met her when she was nine,
180
444299
2346
Spoznala som ju, keď mala deväť rokov,
07:38
and since then, my team and I
181
446645
1897
a odvtedy sme sa jej s mojím tímom
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
448542
2714
snažili vytvoriť prispôsobený, osobný hlas.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
451256
3099
Najprv sme museli nájsť
náhradného hovoriaceho,
náhradného hovoriaceho,
07:46
and then we had to have Samantha
184
454355
1818
a potom sme požiadali Samanthu,
07:48
produce some utterances.
185
456173
1929
aby vytvorila nejaké repliky aj ona.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
458102
2379
Dokáže vyprodukovať prevažne zvuky
pripomínajúce samohlásky,
pripomínajúce samohlásky,
07:52
but that's enough for us to extract
187
460481
2479
ale to pre nás nie je dosť na odvodenie
07:54
her source characteristics.
188
462960
2285
jej zdrojových vlastností.
07:57
What happens next is best described
189
465245
3271
Čo nasleduje, najlepšie opíše
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
468516
2767
analógia mojej dcéry. Má šesť rokov.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
471283
5422
Ona tomu hovorí
miešanie farieb na vymaľovanie hlasov.
miešanie farieb na vymaľovanie hlasov.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
476705
2555
Je to krásne. Presne o to ide.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
479260
2860
Samanthin hlas je ako koncentrovaná vzorka
08:14
of red food dye which we can infuse
194
482120
2609
červeného potravinového farbiva,
ktoré môžeme
ktoré môžeme
08:16
into the recordings of her surrogate
195
484729
2540
vmiešať do nahrávok jej náhradníčky,
08:19
to get a pink voice just like this.
196
487269
4387
a vytvoriť tak ružový hlas ako tento.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
491656
4491
(video) Samantha: Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
496147
2808
RP: Takže teraz Samantha môže povedať toto.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
498955
3069
(video) Samantha: Tento hlas je len pre mňa.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
502024
6305
Nemôžem sa dočkať, keď ho budem môcť
použiť s priateľmi.
použiť s priateľmi.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
508329
6417
RP: Ďakujem.
(potlesk)
(potlesk)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
514746
2333
Nikdy nezabudnem na nežný úsmev,
08:49
that spread across her face
203
517079
1902
ktorý sa jej rozprestrel na tvári,
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
518981
3649
keď prvýkrát tento hlas počula.
08:54
Now there's millions of people
205
522630
1882
Na celom svete sú milióny ľudí
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
524512
2833
presne ako Samantha. Milióny.
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
527345
3440
A my sme sotva začali niečo robiť.
09:02
What we've done so far is we have
208
530785
1642
Doteraz sme získali
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
532427
3859
niekoľko náhradných hovoriacich
z celých Spojených štátov,
z celých Spojených štátov,
09:08
who have donated their voices,
210
536286
1507
ktorí darovali svoje hlasy,
09:09
and we have been using those
211
537793
1928
a ich hlasy používame na vytvorenie
09:11
to build our first few personalized voices.
212
539721
4472
niekoľkých prvých prispôsobených hlasov.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
544193
1756
Ale máme pred sebou ešte množstvo práce.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
545949
2188
Pokiaľ ide o Samanthu, jej náhradníčka
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
548137
3046
pochádzala zo stredozápadu, bola to neznáma,
09:23
who gave her the gift of voice.
216
551183
3841
ktorá jej venovala dar hlasu.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
555024
2153
A ako vedkyňa sa nesmierne teším na to,
09:29
to take this work out of the laboratory
218
557177
1935
aby som túto prácu mohla vybrať z laboratória
09:31
and finally into the real world
219
559112
1800
a konečne vniesť do skutočného sveta,
09:32
so it can have real-world impact.
220
560912
3165
aby mohla mať reálny vplyv.
09:36
What I want to share with you next
221
564077
1582
Chcem sa s vami ešte podeliť aj o to,
09:37
is how I envision taking this work
222
565659
2175
ako si predstavujem prenesenie tejto práce
09:39
to that next level.
223
567834
2711
na vyššiu úroveň.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
570545
3887
Predstavujem si celý svet náhradných hovoriacich,
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
574432
3260
z rôznych oblastí života,
rôznych veľkostí, rôznych vekov,
rôznych veľkostí, rôznych vekov,
09:49
coming together in this voice drive
226
577692
3058
spoločne sa podieľajúcich
na tomto projekte,
na tomto projekte,
09:52
to give people voices
227
580750
2270
aby ľuďom dali hlasy,
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
583020
3799
ktoré sú rovnako farebné
ako ich osobnosti.
ako ich osobnosti.
09:58
To do that as a first step,
229
586819
2300
Prvým krokom tohto procesu bolo,
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
589119
3275
že sme dali dokopy túto stránku,
VocaliD.org,
VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
592394
1624
ako médium na spojenie tých,
10:06
who want to join us as voice donors,
232
594018
2675
ktorí sa chcú podieľať ako darcovia hlasu,
10:08
as expertise donors,
233
596693
1772
ako darcovia – odborníci,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
598465
5339
akýmkoľvek spôsobom,
aby túto víziu premenili na realitu.
aby túto víziu premenili na realitu.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
603804
4153
Hovorí sa, že darovanie krvi
zachraňuje životy.
zachraňuje životy.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
607957
4982
Darovanie hlasu môže životy zmeniť.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
612939
3050
Od darcov hlasu nepotrebujeme nič viac
10:27
from our surrogate talker,
238
615989
1491
než niekoľko hodín reči
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
617480
4733
a od cieľového hovoriaceho
nie viac než samohlásku
nie viac než samohlásku
10:34
to create a unique vocal identity.
240
622213
3711
a môžeme vytvoriť
jedinečnú vokálnu identitu.
jedinečnú vokálnu identitu.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
625924
2626
Takže to je vedecká stránka toho,
čo robíme.
čo robíme.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
628550
4455
Skončiť by som chcela návratom
späť k ľudskému aspektu,
späť k ľudskému aspektu,
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
633005
4102
ktorý bol skutočnou inšpiráciou tejto práce.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
637107
3699
Približne pred piatimi rokmi
sme zostavili prvý hlas
sme zostavili prvý hlas
10:52
for a little boy named William.
245
640806
2501
pre malého chlapca menom William.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
643307
2357
Keď jeho hlas počula jeho mama,
10:57
she said, "This is what William
247
645664
2345
povedala: „Takto by William znel,
11:00
would have sounded like
248
648009
1546
keby mohol rozprávať.“
11:01
had he been able to speak."
249
649555
2449
11:04
And then I saw William typing a message
250
652004
2418
A potom som videla, ako William
11:06
on his device.
251
654422
1362
na svojom prístroji napísal správu.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
655784
3293
Rozmýšľala som, na čo asi myslí.
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
659077
3590
Predstavte si, že deväť rokov strávite
11:14
for nine years
254
662667
2193
s hlasom niekoho iného,
11:16
and finally finding your own voice.
255
664860
4844
a potom konečne nájdete svoj vlastný hlas.
11:21
Imagine that.
256
669704
1377
Predstavte si to.
11:23
This is what William said:
257
671081
2797
William povedal toto:
11:25
"Never heard me before."
258
673878
4463
„Nikdy predtým som nepočul seba.“
11:32
Thank you.
259
680417
1619
Ďakujem.
11:34
(Applause)
260
682036
4724
(potlesk)
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