TEDxBeaconStreet
Michael Rubinstein: See invisible motion, hear silent sounds
Michael Rubinstein: Görünmez hareketleri bakın, sessiz sesleri duyun. Harika? Korkunç? Karar veremeyiz.
Filmed:
Readability: 4.1
2,075,056 views
"Hareket mikroskobu" ile tanışın, çıplak gözle görülmesi imkansız olan hareket ve renklerdeki küçük değişiklikler vurgulayan bir video işleme aracı. Vİdeo araştırmacısı Miceal Rubinstein bize kısa bir filmden alınan kişinin kalp atışını ve nabzını nasıl takip edebildiğini gösteren hayret verici bir klipten sonra video gösteriyor. Bir cips paketinden yansıyan ses dalgalarının hareketlerini artırarak bir konuşmayı tekrar oluşturduğunu izleyin. Gördüklerinize inanmanız gereken bu teknolojinin vay canına diyeceğiniz ve tekin olmayan uygulamaları...
Michael Rubinstein - Research scientist, Google
Computer scientist Michael Rubinstein and his team have developed a "motion microscope" that can show video footage of barely perceivable movements, like breaths and heartbeats. Full bio
Computer scientist Michael Rubinstein and his team have developed a "motion microscope" that can show video footage of barely perceivable movements, like breaths and heartbeats. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:13
So over the past few centuries,
microscopes have revolutionized our world.
microscopes have revolutionized our world.
0
1114
7492
Birkaç yüzyıldır, mikroskoplar
dünyamızda devrim yaptı.
dünyamızda devrim yaptı.
00:21
They revealed to us a tiny world
of objects, life and structures
of objects, life and structures
1
9036
5216
Çıplak gözle göremeyeceğimiz
kadar küçük nesnelerin,
kadar küçük nesnelerin,
00:26
that are too small for us
to see with our naked eyes.
to see with our naked eyes.
2
14252
2906
canlıların, yapıların küçük
dünyasını bizlere açtı.
dünyasını bizlere açtı.
00:29
They are a tremendous contribution
to science and technology.
to science and technology.
3
17158
3019
Bilim ve teknolojiye katkıları inanılmaz.
00:32
Today I'd like to introduce you
to a new type of microscope,
to a new type of microscope,
4
20177
3227
Bugün sizlere yeni bir tip
mikroskop tanıtmak istiyorum,
mikroskop tanıtmak istiyorum,
00:35
a microscope for changes.
5
23404
2578
bir değişim mikroskobu.
00:37
It doesn't use optics
like a regular microscope
like a regular microscope
6
25982
2902
Normal mikroskoplar gibi
nesneleri büyütmek için
nesneleri büyütmek için
00:40
to make small objects bigger,
7
28884
1997
optikleri kullanmaz,
00:42
but instead it uses a video camera
and image processing
and image processing
8
30881
4376
onun yerine bir video kamera
ve görüntü işleme kullanarak
ve görüntü işleme kullanarak
00:47
to reveal to us the tiniest motions
and color changes in objects and people,
and color changes in objects and people,
9
35257
5256
nesne ve insanlardaki en küçük
hareketleri ortaya çıkarır.
hareketleri ortaya çıkarır.
00:52
changes that are impossible
for us to see with our naked eyes.
for us to see with our naked eyes.
10
40513
3842
Çıplak gözlerimizle görmenin
imkansız olduğu değişiklikler.
imkansız olduğu değişiklikler.
00:56
And it lets us look at our world
in a completely new way.
in a completely new way.
11
44355
4120
Ve bu bizim dünyaya tamamen
yeni bir gözle bakmamızı sağlıyor.
yeni bir gözle bakmamızı sağlıyor.
01:00
So what do I mean by color changes?
12
48475
1910
Peki renk değişimiyle neyi kastediyorum?
01:02
Our skin, for example,
changes its color very slightly
changes its color very slightly
13
50385
2832
Örneğin derimiz, altından kan akarken
01:05
when the blood flows under it.
14
53217
1997
rengini çok hafif değiştirir.
01:07
That change is incredibly subtle,
15
55214
2397
Bu değişim son derece belirsizdir,
01:09
which is why, when you
look at other people,
look at other people,
16
57611
2063
bu yüzden, diğer insanlara baktığınızda,
01:11
when you look at the person
sitting next to you,
sitting next to you,
17
59674
2251
yanınızda oturan kişiye baktığınızda,
01:13
you don't see their skin
or their face changing color.
or their face changing color.
18
61925
3575
derilerinin veya yüzlerinin
renginin değiştiğini görmezsiniz.
renginin değiştiğini görmezsiniz.
01:17
When we look at this video of Steve here,
it appears to us like a static picture,
it appears to us like a static picture,
19
65500
4360
Steve'in bu videosuna baktığımızda
bize durağan bir resim gibi geliyor,
bize durağan bir resim gibi geliyor,
01:21
but once we look at this video
through our new, special microscope,
through our new, special microscope,
20
69860
3860
fakat bu videoya bizim yeni,
özel mikroskobumuzdan bakınca
özel mikroskobumuzdan bakınca
01:25
suddenly we see
a completely different image.
a completely different image.
21
73720
2600
birden tamamen farklı bir resim görüyoruz.
01:28
What you see here are small changes
in the color of Steve's skin,
in the color of Steve's skin,
22
76320
3930
Burada gördüğünüz şey Steve'in
deri rengindeki ufak değişikliklerin
deri rengindeki ufak değişikliklerin
01:32
magnified 100 times
so that they become visible.
so that they become visible.
23
80250
4436
görünür olması için
100 kat büyütülmüş hâlidir.
100 kat büyütülmüş hâlidir.
01:36
We can actually see a human pulse.
24
84686
3267
İnsan nabzını gerçekten görebiliriz.
01:39
We can see how fast
Steve's heart is beating,
Steve's heart is beating,
25
87953
3227
Steve'in kalbinin atış hızını görebiliriz,
01:43
but we can also see the actual way
that the blood flows in his face.
that the blood flows in his face.
26
91180
5355
ve ayrıca kanın suratına
akışını da görebiliriz.
akışını da görebiliriz.
01:48
And we can do that not just
to visualize the pulse,
to visualize the pulse,
27
96544
2631
Ve bunu sadece nabzı görselleştirmek için değil
01:51
but also to actually
recover our heart rates,
recover our heart rates,
28
99175
3471
ayrıca kalp atım hızını da
01:54
and measure our heart rates.
29
102646
1793
ölçmek için kullanabiliriz.
01:56
And we can do it with regular cameras
and without touching the patients.
and without touching the patients.
30
104439
4453
Ve bunu normal kameralarla
ve hastalara dokunmadan yapabiliriz.
ve hastalara dokunmadan yapabiliriz.
02:00
So here you see the pulse and heart rate
we extracted from a neonatal baby
we extracted from a neonatal baby
31
108892
5617
Ve burada, sıradan bir DSLR
kamera ile çektiğimiz videodan
kamera ile çektiğimiz videodan
02:06
from a video we took
with a regular DSLR camera,
with a regular DSLR camera,
32
114509
2881
yeni doğmuş bir bebeğin nabzını
ve kalp atım hızı çıkardık
ve kalp atım hızı çıkardık
02:09
and the heart rate measurement we get
33
117390
1816
ve elde ettiğimiz kalp atım hızı
02:11
is as accurate as the one you'd get
with a standard monitor in a hospital.
with a standard monitor in a hospital.
34
119206
4811
standart bir hastane monitöründe
elde edeceğiniz kadar kesindir.
elde edeceğiniz kadar kesindir.
02:16
And it doesn't even have to be
a video we recorded.
a video we recorded.
35
124017
2642
Ve bunun bizim kaydettiğimiz
bir video olması gerekmiyor.
bir video olması gerekmiyor.
02:18
We can do it essentially
with other videos as well.
with other videos as well.
36
126659
2995
Bunu aslında başka
videolarla da yapabiliriz.
videolarla da yapabiliriz.
02:21
So I just took a short clip
from "Batman Begins" here
from "Batman Begins" here
37
129654
3901
Burada sırf Christian Bale'nin
nabzını göstermek için
nabzını göstermek için
02:25
just to show Christian Bale's pulse.
38
133555
1904
"Batman Başlıyor"dan
kısa bir kesit aldım.
kısa bir kesit aldım.
02:27
(Laughter)
39
135459
1822
(Kahkaha)
02:29
And you know, presumably
he's wearing makeup,
he's wearing makeup,
40
137281
2123
Bildiğiniz gibi, muhtemelen
yüzünde makyaj var,
yüzünde makyaj var,
02:31
the lighting here is kind of challenging,
41
139404
1953
burada ışıklandırma biraz zorluyor
02:33
but still, just from the video,
we're able to extract his pulse
we're able to extract his pulse
42
141357
2951
ama yine de videodan
nabzını çıkartabilir
nabzını çıkartabilir
02:36
and show it quite well.
43
144308
2018
ve oldukça iyi gösterebiliriz.
02:38
So how do we do all that?
44
146326
1920
Peki bunu nasıl yapıyoruz?
02:40
We basically analyze the changes
in the light that are recorded
in the light that are recorded
45
148246
4598
Temel olarak, zamanla
her pikselde kaydedilen
her pikselde kaydedilen
02:44
at every pixel in the video over time,
46
152844
2271
ışıktaki değişimi analiz ediyoruz
02:47
and then we crank up those changes.
47
155115
1798
ve bu değişimleri hareketlendiriyoruz.
02:48
We make them bigger
so that we can see them.
so that we can see them.
48
156913
2162
Görebilmemiz için onları büyütüyoruz.
02:51
The tricky part is that those signals,
49
159075
1902
İşin zor kısmı o sinyallerin,
02:52
those changes that we're after,
are extremely subtle,
are extremely subtle,
50
160977
2933
istediğimiz değişimlerin
aşırı belirsiz olması.
aşırı belirsiz olması.
02:55
so we have to be very careful
when you try to separate them
when you try to separate them
51
163910
2779
Bu yüzden, onları videolarda
her zaman olan gürültüden ayırırken
her zaman olan gürültüden ayırırken
02:58
from noise that always exists in videos.
52
166689
3831
çok dikkatli olmamız gerekiyor.
03:02
So we use some clever
image processing techniques
image processing techniques
53
170520
2995
Bu yüzden, çok akıllı görüntü
işleme teknikleri kullanarak
işleme teknikleri kullanarak
03:05
to get a very accurate measurement
of the color at each pixel in the video,
of the color at each pixel in the video,
54
173515
3994
videodaki her pikselin renginden
kesin ölçümler elde ediyor
kesin ölçümler elde ediyor
03:09
and then the way the color
changes over time,
changes over time,
55
177509
2670
ve sonra zamanla rengin
değişim şeklini buluyor
değişim şeklini buluyor
03:12
and then we amplify those changes.
56
180179
2693
ve sonra bu değişimleri büyütüyoruz.
03:14
We make them bigger to create those types
of enhanced videos, or magnified videos,
of enhanced videos, or magnified videos,
57
182872
3980
Onları büyüterek bize bu
değişimleri gösteren bu tür
değişimleri gösteren bu tür
03:18
that actually show us those changes.
58
186852
2172
abartılı veya büyütülen
videolar yaratıyoruz.
videolar yaratıyoruz.
03:21
But it turns out we can do that
not just to show tiny changes in color,
not just to show tiny changes in color,
59
189024
4238
Fakat anlaşıldı ki, renk
değişimlerini göstermenin yanında
değişimlerini göstermenin yanında
03:25
but also tiny motions,
60
193262
2241
ufak hareketleri de gösterebiliyoruz.
03:27
and that's because the light
that gets recorded in our cameras
that gets recorded in our cameras
61
195503
3576
Ve bu yüzden kameralarımıza kaydedilen ışık
03:31
will change not only if the color
of the object changes,
of the object changes,
62
199079
2810
sadece nesnenin rengi değiştiğinde değil
03:33
but also if the object moves.
63
201889
2368
nesne hareket ettiğinde de değişiyor.
03:36
So this is my daughter
when she was about two months old.
when she was about two months old.
64
204257
3636
Burada kızım 2 aylık kadar.
03:39
It's a video I recorded
about three years ago.
about three years ago.
65
207893
2999
3 sene önce çektiğim bir video.
03:42
And as new parents, we all want
to make sure our babies are healthy,
to make sure our babies are healthy,
66
210892
3208
Yeni anne-babalar olarak tek istediğimiz
bebeğimizin sağlıklı olduğundan,
bebeğimizin sağlıklı olduğundan,
03:46
that they're breathing,
that they're alive, of course.
that they're alive, of course.
67
214100
2542
nefes aldığından ve tabii ki hayatta
olduğundan emin olmaktır.
olduğundan emin olmaktır.
03:48
So I too got one of those baby monitors
68
216642
2142
Bu yüzden ben de kızımı
uyurken görebilmek için
uyurken görebilmek için
03:50
so that I could see my daughter
when she was asleep.
when she was asleep.
69
218784
2469
şu bebek monitörlerinden aldım.
03:53
And this is pretty much what you'll see
with a standard baby monitor.
with a standard baby monitor.
70
221253
3527
Ve normal bir bebek monitöründe
göreceğiniz şey böyle bir şeydir.
göreceğiniz şey böyle bir şeydir.
03:56
You can see the baby's sleeping, but
there's not too much information there.
there's not too much information there.
71
224780
3682
Bebeğin uyuduğunu görüyorsunuz ama
burada çok da bir bilgi yok.
burada çok da bir bilgi yok.
04:00
There's not too much we can see.
72
228474
1604
Görebileceğimiz pek bir şey yok.
04:02
Wouldn't it be better,
or more informative, or more useful,
or more informative, or more useful,
73
230078
2824
Görüntü şöyle olsa, daha iyi,
04:04
if instead we could look
at the view like this.
at the view like this.
74
232902
2990
daha bilgilendirici veya
daha kullanışlı olmaz mıydı?
daha kullanışlı olmaz mıydı?
04:07
So here I took the motions
and I magnified them 30 times,
and I magnified them 30 times,
75
235892
6356
Bu yüzden hareketleri aldım
ve onları 30 kat büyüttüm
ve onları 30 kat büyüttüm
04:14
and then I could clearly see that my
daughter was indeed alive and breathing.
daughter was indeed alive and breathing.
76
242248
3826
ve sonrasında kızımın hayatta olduğunu
ve nefes aldığını açıkça görebildim.
ve nefes aldığını açıkça görebildim.
04:18
(Laughter)
77
246074
2253
(Kahkaha)
04:20
Here is a side-by-side comparison.
78
248327
1922
Bu da yan yana karşılaştırma.
04:22
So again, in the source video,
in the original video,
in the original video,
79
250249
2483
Yine, kaynak videoda,
orijinal videoda
orijinal videoda
04:24
there's not too much we can see,
80
252732
1636
görülecek pek bir şey yok,
04:26
but once we magnify the motions,
the breathing becomes much more visible.
the breathing becomes much more visible.
81
254368
3707
fakat hareketleri büyüttüğümüzde
nefes alış çok daha görünür hâle geliyor.
nefes alış çok daha görünür hâle geliyor.
04:30
And it turns out, there's
a lot of phenomena
a lot of phenomena
82
258075
2070
Gördük ki, yeni hareket mikroskobumuz ile
04:32
we can reveal and magnify
with our new motion microscope.
with our new motion microscope.
83
260145
3623
ortaya çıkarabileceğimiz ve
büyütebileceğimiz bir çok olay var.
büyütebileceğimiz bir çok olay var.
04:35
We can see how our veins and arteries
are pulsing in our bodies.
are pulsing in our bodies.
84
263768
4564
Vücudumuzdaki damar ve atardamarlarımızın
nasıl attıklarını görebiliyoruz.
nasıl attıklarını görebiliyoruz.
04:40
We can see that our eyes
are constantly moving
are constantly moving
85
268332
2628
Gözlerimizin sürekli olarak
titrek bir hareket yaptığını
titrek bir hareket yaptığını
04:42
in this wobbly motion.
86
270960
1887
görebiliyoruz.
04:44
And that's actually my eye,
87
272847
1509
Bu benim gözüm
04:46
and again this video was taken
right after my daughter was born,
right after my daughter was born,
88
274356
3065
ve bu video kızım doğduktan
hemen sonra çekildi
hemen sonra çekildi
04:49
so you can see I wasn't getting
too much sleep. (Laughter)
too much sleep. (Laughter)
89
277421
4202
yani fazla uyumadığımı
görebilirsiniz. (Kahkaha)
görebilirsiniz. (Kahkaha)
04:53
Even when a person is sitting still,
90
281623
2716
Bir kişi sabit otururken bile
04:56
there's a lot of information
we can extract
we can extract
91
284339
2044
nefes alışı, küçük yüz ifadeleri hakkında
04:58
about their breathing patterns,
small facial expressions.
small facial expressions.
92
286383
3529
çıkarabileceğimiz çok fazla bilgi var.
05:01
Maybe we could use those motions
93
289912
1625
Belki de bu hareketler bize
05:03
to tell us something about
our thoughts or our emotions.
our thoughts or our emotions.
94
291537
3154
düşünce ve duygularımız hakkında
bir şeyler anlatabilir.
bir şeyler anlatabilir.
05:06
We can also magnify small
mechanical movements,
mechanical movements,
95
294691
3255
Ayrıca motorlardaki titreşimler gibi
05:09
like vibrations in engines,
96
297946
1555
küçük mekanik hareketleri büyüterek
05:11
that can help engineers detect
and diagnose machinery problems,
and diagnose machinery problems,
97
299501
3692
mühendislerin makine problemlerini
teşhis etmesine veya bina ve yapıların
teşhis etmesine veya bina ve yapıların
05:15
or see how our buildings and structures
sway in the wind and react to forces.
sway in the wind and react to forces.
98
303193
4738
rüzgârda salınımlarını ve kuvvetlere
tepkisini görmesine yardımcı olabilir.
tepkisini görmesine yardımcı olabilir.
05:19
Those are all things that our society
knows how to measure in various ways,
knows how to measure in various ways,
99
307931
4581
Bunlar insanların farklı yollardan
ölçebildiği şeylerdir
ölçebildiği şeylerdir
05:24
but measuring those motions is one thing,
100
312512
2453
fakat bu hareketleri ölçmek bir şey
05:26
and actually seeing those
motions as they happen
motions as they happen
101
314965
2276
ve bu hareketleri olduğu anda görmek
05:29
is a whole different thing.
102
317241
2554
tamamen farklı bir şeydir.
05:31
And ever since we discovered
this new technology,
this new technology,
103
319795
3041
Ve bu yeni teknolojiyi
keşfettikten sonra
keşfettikten sonra
05:34
we made our code available online so that
others could use and experiment with it.
others could use and experiment with it.
104
322836
3953
kodları internete açtık ki başkaları da
bunları kullanıp deneyebilsin.
bunları kullanıp deneyebilsin.
05:38
It's very simple to use.
105
326789
1875
Kullanımı çok basit.
05:40
It can work on your own videos.
106
328664
2044
Kendi videolarınızda da çalışabilir.
05:42
Our collaborators at Quanta Research
even created this nice website
even created this nice website
107
330708
3193
Ortaklarımızdan Quantum Araştırma
bu güzel internet sitesini hazırladı.
bu güzel internet sitesini hazırladı.
05:45
where you can upload your videos
and process them online,
and process them online,
108
333901
2678
Burada videolarınızı yükleyebilir
ve çevirimiçi işleyebilirsiniz.
ve çevirimiçi işleyebilirsiniz.
05:48
so even if you don't have any experience
in computer science or programming,
in computer science or programming,
109
336579
3816
Bilgisayar bilimi veya programcılık
deneyiminiz yoksa bile
deneyiminiz yoksa bile
05:52
you can still very easily experiment
with this new microscope.
with this new microscope.
110
340395
2936
bu yeni mikroskobu kolay
bir şekilde deneyebilirsiniz.
bir şekilde deneyebilirsiniz.
05:55
And I'd like to show you
just a couple of examples
just a couple of examples
111
343331
2404
Ve sizlere diğerlerinin yaptıklarından
05:57
of what others have done with it.
112
345735
2735
birkaç örnek göstermek istiyorum.
06:00
So this video was made by
a YouTube user called Tamez85.
a YouTube user called Tamez85.
113
348470
5317
Bu video Tamez85 rumuzlu
YouTube kullanıcısı tarafından yapıldı.
YouTube kullanıcısı tarafından yapıldı.
06:05
I don't know who that user is,
114
353787
1463
Bu kullanıcıyı tanımıyorum
06:07
but he, or she, used our code
115
355250
2345
ama o kodumuzu kullanarak
06:09
to magnify small belly
movements during pregnancy.
movements during pregnancy.
116
357595
3715
hamilelik sırasındaki
küçük hareketleri büyütmüş.
küçük hareketleri büyütmüş.
06:13
It's kind of creepy.
117
361310
1602
Bu biraz ürpertici.
06:14
(Laughter)
118
362912
1613
(Kahkaha)
06:16
People have used it to magnify
pulsing veins in their hands.
pulsing veins in their hands.
119
364525
4961
İnsanlar bunu ellerindeki atan
damarları büyütmek için kullandılar.
damarları büyütmek için kullandılar.
06:21
And you know it's not real science
unless you use guinea pigs,
unless you use guinea pigs,
120
369486
3782
Ve bildiğiniz gibi, gine domuzu kullanmazsanız
bu gerçek bir bilim olmaz
bu gerçek bir bilim olmaz
06:25
and apparently this guinea pig
is called Tiffany,
is called Tiffany,
121
373268
3390
ve Tiffany isimli bu gine domuzu
06:28
and this YouTube user claims
it is the first rodent on Earth
it is the first rodent on Earth
122
376658
2949
YouTube kullanıcısının iddiasına göre,
Dünya üzerindeki hareketi büyütülen
Dünya üzerindeki hareketi büyütülen
06:31
that was motion-magnified.
123
379607
2688
ilk kemirgen.
06:34
You can also do some art with it.
124
382295
2188
Bununla sanat da yapabilirsiniz.
06:36
So this video was sent to me
by a design student at Yale.
by a design student at Yale.
125
384483
3018
Bu video Yale tasarım öğrencisi
tarafından gönderildi.
tarafından gönderildi.
06:39
She wanted to see
if there's any difference
if there's any difference
126
387501
2137
Sınıf arkadaşlarının hareketlerinde
herhangi bir farklılık
herhangi bir farklılık
06:41
in the way her classmates move.
127
389638
1522
olup olmadığını görmek istemiş.
06:43
She made them all stand still,
and then magnified their motions.
and then magnified their motions.
128
391160
4209
Hepsini ayakta sabit tutmuş
ve hareketlerini büyütmüş.
ve hareketlerini büyütmüş.
06:47
It's like seeing
still pictures come to life.
still pictures come to life.
129
395369
3378
Sanki sabit resimlerin
hayata gelişini görmek gibi
hayata gelişini görmek gibi
06:50
And the nice thing with
all those examples
all those examples
130
398747
2433
Ve tüm bu örneklerin güzel tarafı
06:53
is that we had nothing to do with them.
131
401180
2296
bunlarla hiç alakamızın olmaması.
06:55
We just provided this new tool,
a new way to look at the world,
a new way to look at the world,
132
403476
3854
Biz sadece bu yeni aracı,
dünyaya yeni bir bakış sağladık
dünyaya yeni bir bakış sağladık
06:59
and then people find other interesting,
new and creative ways of using it.
new and creative ways of using it.
133
407330
5132
ve sonra insanlar bunu kullanmanın
ilginç, yeni ve yaratıcı yollarını buldu.
ilginç, yeni ve yaratıcı yollarını buldu.
07:04
But we didn't stop there.
134
412462
1764
Fakat burada durmadık.
07:06
This tool not only allows us
to look at the world in a new way,
to look at the world in a new way,
135
414226
3251
Bu araç dünyaya sadece yeni bir
şekilde bakmamızı sağlamıyor,
şekilde bakmamızı sağlamıyor,
07:09
it also redefines what we can do
136
417477
2368
ayrıca yapabileceklerimizi
yeniden tanımlıyor
yeniden tanımlıyor
07:11
and pushes the limits of what
we can do with our cameras.
we can do with our cameras.
137
419845
3181
ve kamerayla yapabileceklerimizin
limitlerini zorluyor.
limitlerini zorluyor.
07:15
So as scientists, we started wondering,
138
423026
2229
Ve bilim adamları olarak,
merak etmeye başladık.
merak etmeye başladık.
07:17
what other types of physical phenomena
produce tiny motions
produce tiny motions
139
425255
3785
Kameralarımızı kullanarak
küçük hareketler üreten başka hangi
küçük hareketler üreten başka hangi
07:21
that we could now use
our cameras to measure?
our cameras to measure?
140
429040
2903
fiziksel olayları ölçebiliriz?
07:23
And one such phenomenon
that we focused on recently is sound.
that we focused on recently is sound.
141
431943
4001
Ve yakın zamanda ses olayına odaklandık.
07:27
Sound, as we all know,
is basically changes
is basically changes
142
435944
2105
Ses, bildiğimiz gibi,
havada dolaşan
havada dolaşan
07:30
in air pressure that
travel through the air.
travel through the air.
143
438049
2183
hava basıncındaki değişimdir.
07:32
Those pressure waves hit objects
and they create small vibrations in them,
and they create small vibrations in them,
144
440232
3621
Bu basınç dalgaları nesnelere çarpar
ve onlarda ufak titreşimler yaratır.
ve onlarda ufak titreşimler yaratır.
07:35
which is how we hear
and how we record sound.
and how we record sound.
145
443853
2532
İşte bu şekilde işitir
ve sesi kaydederiz.
ve sesi kaydederiz.
07:38
But it turns out that sound
also produces visual motions.
also produces visual motions.
146
446385
3668
Fakat gördük ki ses
görsel hareketler de üretiyor.
görsel hareketler de üretiyor.
07:42
Those are motions
that are not visible to us
that are not visible to us
147
450053
2833
Bize görünmeyen bu hareketler
07:44
but are visible to a camera
with the right processing.
with the right processing.
148
452886
3001
doğru işleme ile kameraya görünebiliyor.
07:47
So here are two examples.
149
455887
1573
Buna iki örnek göstereceğim.
07:49
This is me demonstrating
my great singing skills.
my great singing skills.
150
457460
2614
Burada şarkı söyleme
kabiliyetimi gösteriyorum.
kabiliyetimi gösteriyorum.
07:53
(Singing)
151
461064
1634
(Şarkı söylüyor)
07:54
(Laughter)
152
462698
1436
(Kahkaha)
07:56
And I took a high-speed video
of my throat while I was humming.
of my throat while I was humming.
153
464134
2986
Ve mırıldarken boğazımın
yüksek hızlı videosunu çektim.
yüksek hızlı videosunu çektim.
07:59
Again, if you stare at that video,
154
467120
1764
Yine, videoya dikkatli bakarsanız
08:00
there's not too much
you'll be able to see,
you'll be able to see,
155
468884
2076
görebileceğiniz pek bir şey yok,
08:02
but once we magnify the motions 100 times,
we can see all the motions and ripples
we can see all the motions and ripples
156
470960
4332
ama bu hareketleri 100 kez büyütürsek,
ses üretiminde yer alan boyundaki
ses üretiminde yer alan boyundaki
08:07
in the neck that are involved
in producing the sound.
in producing the sound.
157
475292
3274
tüm hareket ve dalgalanmaları görebiliriz.
08:10
That signal is there in that video.
158
478566
2740
Bu sinyal videoda var.
08:13
We also know that singers
can break a wine glass
can break a wine glass
159
481306
2670
Ayrıca biliyoruz ki şarkıcılar
doğru notayı tutturursa
doğru notayı tutturursa
08:15
if they hit the correct note.
160
483976
1463
bardağı kırabiliyor.
08:17
So here, we're going to play a note
161
485439
1765
Bu yüzden, yanındaki hoparlörden
08:19
that's in the resonance
frequency of that glass
frequency of that glass
162
487204
2526
bardağın rezonans frekansında
08:21
through a loudspeaker that's next to it.
163
489730
2048
bir nota çalacağız.
08:23
Once we play that note
and magnify the motions 250 times,
and magnify the motions 250 times,
164
491778
4419
Bu notayı çalıp hareketleri
250 kez büyüttüğümüzde
250 kez büyüttüğümüzde
08:28
we can very clearly see
how the glass vibrates
how the glass vibrates
165
496197
2338
bardağın sese tepki
olarak nasıl titrediğini
olarak nasıl titrediğini
08:30
and resonates in response to the sound.
166
498535
3570
ve çınladığını açıkça görebiliriz.
08:34
It's not something you're used
to seeing every day.
to seeing every day.
167
502105
2420
Bu her gün gördüğünüz bir şey değildi.
08:36
But this made us think.
It gave us this crazy idea.
It gave us this crazy idea.
168
504525
3529
Fakat bu bizi düşündürdü.
Bize çılgın fikirler verdi.
Bize çılgın fikirler verdi.
08:40
Can we actually invert this process
and recover sound from video
and recover sound from video
169
508054
5608
Acaba ses dalgalarının nesnelerde
yarattığı ince titreşimleri analiz ederek
yarattığı ince titreşimleri analiz ederek
08:45
by analyzing the tiny vibrations
that sound waves create in objects,
that sound waves create in objects,
170
513662
4035
bu işlemi ters çevirir ve
videodaki sesi düzeltirsek,
videodaki sesi düzeltirsek,
08:49
and essentially convert those
back into the sounds that produced them.
back into the sounds that produced them.
171
517697
4777
bunları üreten asıl
sese dönüştürebilir miyiz?
sese dönüştürebilir miyiz?
08:54
In this way, we can turn
everyday objects into microphones.
everyday objects into microphones.
172
522474
4457
Bu yolla günlük nesneleri
mikrofona dönüştürebiliriz.
mikrofona dönüştürebiliriz.
08:58
So that's exactly what we did.
173
526931
2232
Biz de bunu yaptık.
09:01
So here's an empty bag of chips
that was lying on a table,
that was lying on a table,
174
529163
2816
Burada masada duran boş cips paketi var.
09:03
and we're going to turn that
bag of chips into a microphone
bag of chips into a microphone
175
531979
2825
Ve biz bu paketi kameraya alarak
09:06
by filming it with a video camera
176
534804
1591
mikrofona dönüştüreceğiz
09:08
and analyzing the tiny motions
that sound waves create in it.
that sound waves create in it.
177
536395
3228
ve ses dalgalarının içinde yarattığı
ufak hareketleri analiz edeceğiz.
ufak hareketleri analiz edeceğiz.
09:11
So here's the sound
that we played in the room.
that we played in the room.
178
539623
2796
Bu da odada çaldığımız ses.
09:14
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
179
542419
4434
(Müzik: "Mary Had a Little Lamb")
09:22
And this is a high-speed video
we recorded of that bag of chips.
we recorded of that bag of chips.
180
550007
3025
Ve bu cips paketinin
yüksek hızlı video kaydı.
yüksek hızlı video kaydı.
09:25
Again it's playing.
181
553032
1274
Yine çalıyor.
09:26
There's no chance you'll be able
to see anything going on in that video
to see anything going on in that video
182
554306
3342
Bu videoda olanları ona bakarak
09:29
just by looking at it,
183
557648
1058
görme şansınız yok
09:30
but here's the sound we were able
to recover just by analyzing
to recover just by analyzing
184
558706
2984
fakat videodaki küçük
hareketleri analiz ederek
hareketleri analiz ederek
09:33
the tiny motions in that video.
185
561690
2183
kurtardığımız ses şöyle.
09:35
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
186
563873
2809
(Müzik: "Mary Had a Little Lamb")
09:52
I call it -- Thank you.
187
580985
1486
Ben buna -- Teşekkürler.
09:54
(Applause)
188
582471
5225
(Alkışlar)
10:01
I call it the visual microphone.
189
589878
2345
Ben buna görsel mikrofon diyorum.
10:04
We actually extract audio signals
from video signals.
from video signals.
190
592223
3390
Biz aslında video sinyallerinden
ses sinyallerini çıkardık.
ses sinyallerini çıkardık.
10:07
And just to give you a sense
of the scale of the motions here,
of the scale of the motions here,
191
595613
3181
Ve buradaki hareketlerin büyüklüğüne
örnek verecek olursam,
örnek verecek olursam,
10:10
a pretty loud sound will cause that bag
of chips to move less than a micrometer.
of chips to move less than a micrometer.
192
598799
5336
bu cips poşetinin hareket etmesini sağlayacak
oldukça gürültülü bir ses bir mikrometreden azdır.
oldukça gürültülü bir ses bir mikrometreden azdır.
10:16
That's one thousandth of a millimeter.
193
604135
2739
Bu milimetrenin binde biridir.
10:18
That's how tiny the motions are
that we are now able to pull out
that we are now able to pull out
194
606874
3561
İşte nesnelerden yansıyan ve
kameralarımızın kaydettiği
kameralarımızın kaydettiği
10:22
just by observing how light
bounces off objects
bounces off objects
195
610435
3243
ışığı gözlemleyerek
elde ettiğimiz hareketler
elde ettiğimiz hareketler
10:25
and gets recorded by our cameras.
196
613678
2136
bu kadar küçük.
10:27
We can recover sounds
from other objects, like plants.
from other objects, like plants.
197
615814
3250
Bitkiler gibi diğer nesnelerden de
sesleri kurtarabiliriz.
sesleri kurtarabiliriz.
10:31
(Music: "Mary Had a Little Lamb")
198
619064
6316
(Müzik: "Mary Had a Little Lamb")
10:39
And we can recover speech as well.
199
627214
1997
Ve konuşmaları da kurtarabiliriz.
10:41
So here's a person speaking in a room.
200
629211
2577
Bu odada bir kişi konuşuyor.
10:43
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
201
631788
4203
Ses: Mary'nin bir kuzusu var,
kürkü kar gibi beyaz,
kürkü kar gibi beyaz,
10:47
and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go.
that lamb was sure to go.
202
635991
4230
Mary nereye gitse,
kuzu peşinden gider.
kuzu peşinden gider.
10:52
Michael Rubinstein: And here's
that speech again recovered
that speech again recovered
203
640221
2759
Michael Rubinstein: Ve aynı cips paketi
10:54
just from this video
of that same bag of chips.
of that same bag of chips.
204
642980
3274
videosundan kurtardığımız o konuşma
10:58
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
205
646254
4831
Ses: Mary'nin bir kuzusu var,
kürkü kar gibi beyaz,
kürkü kar gibi beyaz,
11:03
and everywhere that Mary went,
that lamb was sure to go.
that lamb was sure to go.
206
651085
4859
Mary nereye gitse,
kuzu peşinden gider.
kuzu peşinden gider.
11:07
MR: We used "Mary Had a Little Lamb"
207
655944
2346
MR: "Mary'nin Bir Kuzusu Var"
şarkısını kullandık
şarkısını kullandık
11:10
because those are said to be
the first words
the first words
208
658290
2123
çünkü bunlar Thomas Edison'un 1877'de
11:12
that Thomas Edison spoke
into his phonograph in 1877.
into his phonograph in 1877.
209
660413
4161
fonografına söylediği
ilk kelimeler olduğu söylenir.
ilk kelimeler olduğu söylenir.
11:16
It was one of the first sound
recording devices in history.
recording devices in history.
210
664574
3228
Bu tarihteki ilk ses kayıt
cihazlarından biridir.
cihazlarından biridir.
11:19
It basically directed the sounds
onto a diaphragm
onto a diaphragm
211
667802
3327
Temel olarak silindir etrafına sarılmış
11:23
that vibrated a needle that essentially
engraved the sound on tinfoil
engraved the sound on tinfoil
212
671129
4079
folyonun üzerine sesi işleyen bir iğneyi
11:27
that was wrapped around the cylinder.
213
675208
2275
titreten diyaframa yönlendirir.
11:29
Here's a demonstration of recording and
replaying sound with Edison's phonograph.
replaying sound with Edison's phonograph.
214
677483
5943
İşte Edison'un fonografı ile ses kaydetmenin
ve kaydı oynatmanın bir gösterimi.
ve kaydı oynatmanın bir gösterimi.
11:35
(Video) Voice: Testing,
testing, one two three.
testing, one two three.
215
683426
3020
(Video) Ses: Test, test, bir iki üç.
11:38
Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
216
686446
3413
Mary'nin bir kuzusu var,
kürkü kar gibi beyaz,
kürkü kar gibi beyaz,
11:41
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
217
689859
3669
Mary nereye gitse,
kuzu peşinden gider.
kuzu peşinden gider.
11:45
Testing, testing, one two three.
218
693528
2740
Test, test, bir iki üç.
11:48
Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
219
696268
4156
Mary'nin bir kuzusu var,
kürkü kar gibi beyaz,
kürkü kar gibi beyaz,
11:52
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
220
700424
5224
Mary nereye gitse,
kuzu peşinden gider.
kuzu peşinden gider.
11:57
MR: And now, 137 years later,
221
705648
4017
MR: Ve şimdi, 137 sene sonra,
12:01
we're able to get sound
in pretty much similar quality
in pretty much similar quality
222
709665
4087
benzer kalitede ses elde edebiliyoruz
12:05
but by just watching objects
vibrate to sound with cameras,
vibrate to sound with cameras,
223
713752
4079
fakat bunu kameralar ile nesnelerin
ses titreşimlerini izleyerek
ses titreşimlerini izleyerek
12:09
and we can even do that when the camera
224
717831
1934
ve bunu kamera nesnenin 5 metre uzağında
12:11
is 15 feet away from the object,
behind soundproof glass.
behind soundproof glass.
225
719765
4234
ve ses geçirmez camın
arkasındayken de yapabiliyoruz.
arkasındayken de yapabiliyoruz.
12:15
So this is the sound that we were
able to recover in that case.
able to recover in that case.
226
723999
3220
İşte bu durumda kurtarabildiğimiz ses.
12:19
Voice: Mary had a little lamb
whose fleece was white as snow,
whose fleece was white as snow,
227
727219
5294
Ses: Mary'nin bir kuzusu var,
kürkü kar gibi beyaz,
kürkü kar gibi beyaz,
12:24
and everywhere that Mary went,
the lamb was sure to go.
the lamb was sure to go.
228
732513
4759
Mary nereye gitse,
kuzu peşinden gider.
kuzu peşinden gider.
12:29
MR: And of course, surveillance is
the first application that comes to mind.
the first application that comes to mind.
229
737404
3630
MR: Ve tabii ki, akla
ilk gelen uygulama gözetleme.
ilk gelen uygulama gözetleme.
12:33
(Laughter)
230
741034
2995
(Kahkaha)
12:36
But it might actually be useful
for other things as well.
for other things as well.
231
744029
4056
Ama başka şeyler için de faydalı olabilir.
12:40
Maybe in the future, we'll be able
to use it, for example,
to use it, for example,
232
748085
2840
Belki de gelecekte
bunu kullanabileceğiz, örneğin,
bunu kullanabileceğiz, örneğin,
12:42
to recover sound across space,
233
750925
2252
uzaydaki sesleri kurtarabileceğiz
12:45
because sound can't travel
in space, but light can.
in space, but light can.
234
753177
3576
çünkü ses uzayda yol almaz
ama ışık alabilir.
ama ışık alabilir.
12:48
We've only just begun exploring
235
756753
2404
Ve bu yeni teknolojinin
kullanılabileceği alanları
kullanılabileceği alanları
12:51
other possible uses
for this new technology.
for this new technology.
236
759157
3019
yeni keşfetmeye başladık.
12:54
It lets us see physical processes
that we know are there
that we know are there
237
762176
2832
olduğunu bildiğimiz fakat şimdiye kadar
12:57
but that we've never been able
to see with our own eyes until now.
to see with our own eyes until now.
238
765008
3556
gözlerimizle göremediğimiz
fiziksel işlemleri görmemizi sağlıyor.
fiziksel işlemleri görmemizi sağlıyor.
13:00
This is our team.
239
768564
1204
Bu bizim takımımız.
13:01
Everything I showed you today
is a result of a collaboration
is a result of a collaboration
240
769768
2879
Bugün size gösterdiğim her şey
burada gördüğünüz
burada gördüğünüz
13:04
with this great group
of people you see here,
of people you see here,
241
772647
2191
harika grubun ortak
çalışmasının bir sonucudur.
çalışmasının bir sonucudur.
13:06
and I encourage you and welcome you
to check out our website,
to check out our website,
242
774838
3167
Ve sizleri davet ediyorum,
sitemizi ziyaret edin
sitemizi ziyaret edin
13:10
try it out yourself,
243
778005
1446
ve bunu kendiniz deneyin
13:11
and join us in exploring
this world of tiny motions.
this world of tiny motions.
244
779451
2972
ve minik hareketler
dünyasını birlikte keşfedelim.
dünyasını birlikte keşfedelim.
13:14
Thank you.
245
782423
1625
Teşekkür ederim.
13:16
(Applause)
246
784048
1254
(Alkış)
ABOUT THE SPEAKER
Michael Rubinstein - Research scientist, GoogleComputer scientist Michael Rubinstein and his team have developed a "motion microscope" that can show video footage of barely perceivable movements, like breaths and heartbeats.
Why you should listen
Michael Rubinstein zooms in on what we can't see and mangnifies it by thirty or a hundred times. His "motion microscope," developed at MIT with Microsoft and Quanta Research, picks up on subtle motion and color changes in videos and blows them up for the naked eye to see. The result: fun, cool, creepy videos.
Rubinstein is a research scientist at a new Cambridge-based Google lab for computer vision research. He has a PhD in computer science and electrical engineering from MIT.
Michael Rubinstein | Speaker | TED.com