Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

Rupal Patel: Synthetische Stimmen, einzigartig wie Fingerabdrücke

112,164 views

2014-02-13 ・ TED


New videos

Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

Rupal Patel: Synthetische Stimmen, einzigartig wie Fingerabdrücke

112,164 views ・ 2014-02-13

TED


Bitte doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel unten, um das Video abzuspielen.

Übersetzung: Angelika Lueckert Leon Lektorat: Judith Matz
00:12
I'd like to talk today
0
12719
1490
Heute möchte ich
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
14209
2927
über einen wichtigen und wesentlichen Aspekt
00:17
of who we are: our voice.
2
17136
3598
dessen reden, was wir sind: unsere Stimme.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
20734
2746
Jeder von uns hat einen einzigartigen Stimmabdruck,
00:23
that reflects our age, our size,
4
23480
2289
der unser Alter, unsere Größe
00:25
even our lifestyle and personality.
5
25769
3237
und sogar unseren Lebensstil und unsere Persönlichkeit reflektiert.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
29006
2142
Nach den Worten des Dichters Longfellow:
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
31148
3870
"Die menschliche Stimme ist das Organ der Seele."
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
35018
2747
Als Sprachwissenschaftlerin fasziniert mich,
00:37
by how the voice is produced,
9
37765
1829
wie die Stimme erzeugt wird,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
39594
3658
und ich habe eine Vorstellung, wie sie konstruiert werden kann.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
43252
2210
Das möchte ich mit Ihnen teilen.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
45462
1814
Ich spiele Ihnen erst eine Hörprobe
00:47
of a voice that you may recognize.
13
47276
1871
einer Stimme vor, die Sie vielleicht wiedererkennen.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
49147
1304
(Aufnahme) Stephen Hawking: "Ich dachte,
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
50451
2749
es wäre ziemlich klar, was ich meinte."
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
53200
1280
Rupal Patel: Das war die Stimme
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
54480
2086
von Professor Stephen Hawking.
00:56
What you may not know is that same voice
18
56566
3849
Sie wissen vielleicht nicht, dass dieselbe Stimme
01:00
may also be used by this little girl
19
60415
2478
auch von diesem kleinen Mädchen benutzt werden könnte,
01:02
who is unable to speak
20
62893
1697
die nicht sprechen kann,
01:04
because of a neurological condition.
21
64590
2597
aufgrund einer neurologischen Erkrankung.
01:07
In fact, all of these individuals
22
67187
2068
Tatsächlich könnten all diese Individuen
01:09
may be using the same voice,
23
69255
2012
dieselbe Stimme benutzen,
01:11
and that's because there's only a few options available.
24
71267
3557
da es nur wenig verfügbare Optionen gibt.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
74824
4317
Allein in den USA gibt es 2,5 Millionen Amerikaner,
01:19
who are unable to speak,
26
79141
1610
die nicht sprechen können,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
80751
2622
und viele von ihnen nutzen Computergeräte,
01:23
to communicate.
28
83373
1522
um zu kommunizieren.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
84895
3479
Das sind Millionen Menschen weltweit,
01:28
who are using generic voices,
30
88374
1652
die generierte Stimmen nutzen,
01:30
including Professor Hawking,
31
90026
1446
einschließlich Professor Hawking,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
91472
4833
der eine Stimme mit amerikanischem Akzent verwendet.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
96305
3328
Dieser Mangel an Individualisation der synthetischen Stimme
01:39
really hit home
34
99633
1416
kam richtig zum Tragen,
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
101049
2472
als ich auf einer Konferenz für Assistierende Technologien war.
01:43
a few years ago,
36
103521
1850
Das war vor ein paar Jahren.
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
105371
3604
Ich erinnere mich, wie ich in eine Ausstellungshalle ging
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
108975
3044
und ein kleines Mädchen und einen erwachsenen Mann sah,
01:52
having a conversation using their devices,
39
112019
2916
die mittels ihrer Geräte ein Gespräch führten,
01:54
different devices, but the same voice.
40
114935
4284
verschiedene Geräte, aber dieselbe Stimme.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
119219
1909
Ich schaute mich um und sah, dass das überall
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
121128
4190
um mich herum passierte, buchstäblich Hunderte Personen,
02:05
using a handful of voices,
43
125318
2738
die eine Handvoll an Stimmen haben.
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
128056
3091
Stimmen, die weder zu ihren Körpern
02:11
or their personalities.
45
131147
2082
noch zu ihren Persönlichkeiten passten.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
133229
2727
Wir würden niemals einem kleinen Mädchen
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
135956
3396
die Prothese eines erwachsenen Manns anpassen.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
139352
3304
Warum dann dieselbe prothetische Stimme?
02:22
It really struck me,
49
142656
1291
Es fiel mir sofort auf
02:23
and I wanted to do something about this.
50
143947
3151
und ich wollte etwas daran ändern.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
147098
1953
Ich spiele Ihnen nun eine Hörprobe
02:29
of someone who has, two people actually,
52
149051
3288
von zwei Menschen vor,
02:32
who have severe speech disorders.
53
152339
1768
die schwere Sprachstörungen haben.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
154107
3230
Hören Sie sich an, wie sie klingen.
02:37
They're saying the same utterance.
55
157337
2357
Sie machen dieselbe Äußerung.
02:39
(First voice)
56
159694
2432
(Erste Stimme)
02:42
(Second voice)
57
162126
3617
(Zweite Stimme)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
165743
2412
Sie haben vielleicht nicht verstanden, was sie sagten,
02:48
but I hope that you heard
59
168155
1854
aber hoffentlich haben Sie
02:50
their unique vocal identities.
60
170009
4283
ihre einzigartigen stimmlichen Identitäten gehört.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
174292
2813
Als nächstes wollte ich herausfinden,
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
177105
2384
wie wir die restlichen Sprechfähigkeiten
02:59
these residual vocal abilities
63
179489
1821
nutzbar machen können
03:01
and build a technology
64
181310
2016
und eine Technologie bauen können,
03:03
that could be customized for them,
65
183326
2143
die für sie maßgeschneidert werden kann.
03:05
voices that could be customized for them.
66
185469
2429
Stimmen, die für sie angepasst werden können.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
187898
2685
Daher kontaktierte ich meinen Mitarbeiter, Tim Bunnell.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
190583
3063
Dr. Bunnell ist ein Experte in Sprachsynthese
03:13
and what he'd been doing is building
69
193646
2033
und er hat personalisierte Stimmen
03:15
personalized voices for people
70
195679
1881
für Menschen kreiert,
03:17
by putting together
71
197560
2097
indem er aufgezeichnete Proben
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
199657
2150
ihrer Stimmen zusammenstellte
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
201807
2879
und eine Stimme für sie rekonstruierte.
03:24
These are people who had lost their voice
74
204686
1712
Diese Menschen haben ihre Stimmen
03:26
later in life.
75
206398
1911
später im Leben verloren.
03:28
We didn't have the luxury
76
208309
1394
Wir konnten es uns nicht leisten,
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
209703
1774
aufgezeichnete Sprachproben zu nutzen,
03:31
for those born with speech disorder.
78
211477
2292
für die mit einer Sprachstörung geborenen.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
213769
2537
Aber ich dachte, es müsse einen Weg geben,
03:36
to reverse engineer a voice
80
216306
1944
eine Stimme zu rekonstruieren,
03:38
from whatever little is left over.
81
218250
2291
aus dem, was noch übrig ist.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
220541
2714
Wir entschieden uns also, genau das zu tun.
03:43
We set out with a little bit of funding from the National Science Foundation,
83
223255
3403
Wir begannen mit wenig finanziellen Mitteln von der National Science Foundation,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
226658
3565
maßgefertigte Stimmen zu erschaffen, die ihre einzigartige
03:50
their unique vocal identities.
85
230223
1536
Stimm-Identität einfingen.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
231759
3203
Wir nennen dieses Projekt VocaliD, oder vokale I.D.,
03:54
for vocal identity.
87
234962
2033
für vokale Identität.
03:56
Now before I get into the details of how
88
236995
2674
Bevor ich jetzt ins Detail gehe,
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
239669
2048
wie die Stimme gemacht wird und Sie sie anhören können,
04:01
I need to give you a real quick speech science lesson. Okay?
90
241717
3350
muss ich Ihnen eine kurze Lektion in Sprachwissenschaften geben.
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
245067
3159
Erstens wissen wir, dass die Stimme sich
04:08
dramatically over the course of development.
92
248226
2854
im Laufe der Entwicklung dramatisch ändert.
04:11
Children sound different from teens
93
251080
2090
Kinder hören sich anders an als Jugendliche,
04:13
who sound different from adults.
94
253170
1463
welche sich anders anhören als Erwachsene.
04:14
We've all experienced this.
95
254633
2642
Wir haben das alle erlebt.
04:17
Fact number two is that speech
96
257275
3363
Zweitens ist Sprache
04:20
is a combination of the source,
97
260638
2553
eine Kombination der Klangquelle
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
263191
3479
die von unserem Kehlkopf generierten Vibrationen,
04:26
which are then pushed through
99
266670
1939
die dann durch den Rest
04:28
the rest of the vocal tract.
100
268609
2437
des Stimmapparats gedrückt werden.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
271046
2484
Diese Hohlräume in Ihrem Kopf und Hals
04:33
that vibrate,
102
273530
1239
vibrieren,
04:34
and they actually filter that source sound
103
274769
2110
und sie filtern die Klangquelle,
04:36
to produce consonants and vowels.
104
276879
2537
um Konsonanten und Vokale zu erzeugen.
04:39
So the combination of source and filter
105
279416
3860
Mit der Kombination von Quelle und Filter
04:43
is how we produce speech.
106
283276
2630
produzieren wir Sprache.
04:45
And that happens in one individual.
107
285906
3026
Und das findet in einem Individuum statt.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
288932
2626
Ich habe Ihnen anfangs gesagt, dass ich einen guten Teil
04:51
a good part of my career
109
291558
2025
meiner Karriere damit verbrachte,
04:53
understanding and studying
110
293583
2453
die Quellmerkmale von Menschen
04:56
the source characteristics of people
111
296036
1958
mit schwerer Sprachstörung
04:57
with severe speech disorder,
112
297994
2301
zu verstehen und zu studieren.
05:00
and what I've found
113
300295
1465
Und ich fand heraus,
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
301760
3366
dass sie trotz ihrer beschädigten Filter
05:05
they were able to modulate their source:
115
305126
2961
ihre Quelle modulieren konnten:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
308087
3262
die Tonlage, die Lautstärke, das Tempo ihrer Stimme.
05:11
These are called prosody, and I've been documenting for years
117
311349
3368
Das nennt sich Prosodie, und ich habe jahrelang dokumentiert,
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
314717
2277
dass die prosodischen Fähigkeiten dieser Menschen
05:16
are preserved.
119
316994
1575
erhalten sind.
05:18
So when I realized that those same cues
120
318569
4087
Als ich feststellte, dass dieselben Umgebungsreize
05:22
are also important for speaker identity,
121
322656
2769
auch für die Sprecheridentität wichtig sind,
05:25
I had this idea.
122
325425
2015
hatte ich diese Idee.
05:27
Why don't we take the source
123
327440
2516
Warum nehmen wir nicht diese Schallquelle
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
329956
2213
von der Person, nach der die Stimme klingen soll,
05:32
because it's preserved,
125
332169
1463
da sie erhalten ist,
05:33
and borrow the filter
126
333632
2135
und borgen den Filter
05:35
from someone about the same age and size,
127
335767
3229
von jemanden mit gleichem Alter und Größe aus,
05:39
because they can articulate speech,
128
339011
2407
denn sie können Sprache artikulieren
05:41
and then mix them?
129
341418
1791
und diese mixen?
05:43
Because when we mix them,
130
343209
1787
Denn wenn wir sie mischen,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
344996
1698
erhalten wir eine Stimme, die so klar ist
05:46
as our surrogate talker --
132
346694
1754
wie die unseres Ersatzsprechers --
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
348448
2595
das ist die Person, von der wir den Filter geborgt haben --
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
351043
4649
und entspricht der Identität unseres Ziel-Sprechers.
05:55
It's that simple.
135
355692
1427
So einfach ist das.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
357119
2934
Das ist die Wissenschaft hinter dem, was wir machen.
06:00
So once you have that in mind,
137
360053
3533
Wenn Sie das im Sinn haben,
06:03
how do you go about building this voice?
138
363586
2258
wie erzeugt man nun diese Stimme?
06:05
Well, you have to find someone
139
365844
1480
Man muss jemanden finden,
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
367324
2400
der sich als Stellvertreter zur Verfügung stellt.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
369724
2264
Das ist keine besonders bedrohliche Sache.
06:11
Being a surrogate donor
142
371988
1523
Ein Ersatzstimmen-Spender zu sein
06:13
only requires you to say a few hundred
143
373511
2788
erfordert nur ein paar hundert
06:16
to a few thousand utterances.
144
376299
2242
bis tausend Äußerungen zu sprechen.
06:18
The process goes something like this.
145
378541
2003
Der Prozess ist in etwa so.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
380544
2190
(Video) Stimme: Die Dinge geschehen paarweise.
06:22
I love to sleep.
147
382734
1925
Ich schlafe ungeheuer gern.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
384659
3882
Der Himmel ist wolkenlos blau.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
388541
2002
RP: Jetzt wird sie
06:30
for about three to four hours,
150
390543
1919
3 bis 4 Stunden so weiter machen.
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
392462
3005
Ziel ist es nicht, dass sie alles sagen muss,
06:35
that the target is going to want to say,
152
395467
2045
was die Zielperson sagen will,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
397512
3395
sondern alle verschiedenen Kombinationen
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
400907
3271
von Klängen abzudecken, die in der Sprache vorkommen.
06:44
The more speech you have,
155
404178
1638
Je mehr Sprachaufnahmen man hat,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
405816
2305
desto besser wird die Stimme klingen.
06:48
Once you have those recordings,
157
408121
1673
Wenn man einmal die Aufnahmen hat,
06:49
what we need to do
158
409794
1413
müssen wir
06:51
is we have to parse these recordings
159
411207
2718
diese Aufzeichnungen
06:53
into little snippets of speech,
160
413925
2449
in Sprach-Schnipsel zergliedern,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
416374
2337
1- bis 2-Sekunden lange Klangkombinationen.
06:58
sometimes even whole words
162
418711
1883
Manchmal sogar ganze Wörter,
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
420594
4516
die einen Datensatz oder eine Datenbank bevölkern.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
425110
3717
Wir werden diese Datenbank eine Stimmen-Bank nennen.
07:08
Now the power of the voice bank
165
428827
2096
Die Stärke dieser Stimmen-Bank ist,
07:10
is that from this voice bank,
166
430923
2014
dass man jetzt
07:12
we can now say any new utterance,
167
432937
2011
irgendwelche neuen Äußerungen sagen kann,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
434948
1424
wie, "Ich liebe Schokolade" --
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
436372
1739
jeder muss in der Lage sein, das zu sagen --
07:18
fish through that database
170
438111
1831
die Datenbank zu durchsuchen
07:19
and find all the segments necessary
171
439942
1940
und all die notwendigen Teilstücke zu finden,
07:21
to say that utterance.
172
441882
1929
um diese Äußerung zu sagen.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
443811
1789
(Video) Stimme: Ich liebe Schokolade.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
445600
1391
RP: Das ist Sprach-Synthese.
07:26
It's called concatenative synthesis, and that's what we're using.
175
446991
2573
Das nennt sich konkatenative Synthese, und das setzen wir ein.
07:29
That's not the novel part.
176
449564
1533
Das ist nicht das Neue.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
451097
2221
Das Neue daran ist, wie wir es so klingen lassen
07:33
like this young woman.
178
453318
1457
wie diese junge Frau.
07:34
This is Samantha.
179
454775
1524
Das ist Samantha.
07:36
I met her when she was nine,
180
456299
2346
Ich traf sie, als sie 9 war,
07:38
and since then, my team and I
181
458645
1897
und seit damals haben mein Team und ich versucht,
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
460542
2714
ihre personalisierte Stimme zu kreieren.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
463256
3099
Zuerst mussten wir einen Ersatz-Spender finden,
07:46
and then we had to have Samantha
184
466355
1818
und dann mussten wir Samantha dazu bringen,
07:48
produce some utterances.
185
468173
1929
ein paar Äußerungen zu machen.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
470102
2379
Sie kann zumeist vokalähnliche Laute produzieren,
07:52
but that's enough for us to extract
187
472481
2479
aber das reicht uns, um ihre
07:54
her source characteristics.
188
474960
2285
Klangcharakteristika rauszufiltern.
07:57
What happens next is best described
189
477245
3271
Das Folgende wird am besten
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
480516
2767
durch die Analogie meiner 6-jährigen Tochter beschrieben.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
483283
5422
Sie nennt es Farben mischen, um Stimmen zu malen.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
488705
2555
Das ist wunderbar. Genau das machen wir.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
491260
2860
Samanthas Stimme ist wie eine konzentrierte Probe
08:14
of red food dye which we can infuse
194
494120
2609
von roter Lebensmittelfarbe, die wir in die Aufnahmen
08:16
into the recordings of her surrogate
195
496729
2540
ihrer Stellvertreterin einfließen lassen können,
08:19
to get a pink voice just like this.
196
499269
4387
um eine rosa Stimme wie diese zu erhalten.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
503656
4491
(Video) Samantha: Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
508147
2808
RP: Jetzt kann Samantha das sagen.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
510955
3069
(Video) Samantha: Diese Stimme ist nur für mich.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
514024
6305
Ich kann es kaum erwarten, meine neue Stimme an meinen Freunden auszuprobieren.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
520329
6417
RP: Danke. (Applaus)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
526746
2333
Ich werde nie das sanfte Lächeln vergessen,
08:49
that spread across her face
203
529079
1902
das sich auf ihrem Gesicht ausbreitete,
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
530981
3649
als sie zum ersten Mal diese Stimme hörte.
08:54
Now there's millions of people
205
534630
1882
Es gibt Millionen von Menschen
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
536512
2833
auf der Welt wie Samantha, Millionen,
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
539345
3440
und das ist erst der Anfang.
09:02
What we've done so far is we have
208
542785
1642
Bisher haben wir ein paar
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
544427
3859
Ersatz-Sprecher aus den USA,
09:08
who have donated their voices,
210
548286
1507
die ihre Stimmen gespendet haben,
09:09
and we have been using those
211
549793
1928
und wir haben diese genutzt,
09:11
to build our first few personalized voices.
212
551721
4472
um unsere ersten paar personalisierten Stimmen zu erschaffen.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
556193
1756
Aber es gibt noch so viel zu tun.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
557949
2188
Bei Samantha kam ihre Stellvertreterin
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
560137
3046
irgendwo aus dem mittleren Westen, eine Fremde,
09:23
who gave her the gift of voice.
216
563183
3841
die ihr die Gabe einer Stimme schenkte.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
567024
2153
Als Wissenschaftlerin bin ich so begeistert,
09:29
to take this work out of the laboratory
218
569177
1935
diese Arbeit aus dem Labor hinaus
09:31
and finally into the real world
219
571112
1800
und endlich in die echte Welt zu tragen,
09:32
so it can have real-world impact.
220
572912
3165
damit es eine reale Auswirkung haben kann.
09:36
What I want to share with you next
221
576077
1582
Als nächstes möchte ich Ihnen erzählen,
09:37
is how I envision taking this work
222
577659
2175
wie ich mir vorstelle, diese Arbeit
09:39
to that next level.
223
579834
2711
auf die nächste Ebene zu bringen.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
582545
3887
Ich stelle mir eine Welt voller Ersatz-Spender vor,
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
586432
3260
aus allen sozialen Geschichten, verschiedener Größen und unterschiedlichen Alters,
09:49
coming together in this voice drive
226
589692
3058
die in diesem Stimmen-Laufwerk zusammenkommen,
09:52
to give people voices
227
592750
2270
um Menschen Stimmen zu geben,
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
595020
3799
die so farbenfroh sind wie ihre Persönlichkeiten.
09:58
To do that as a first step,
229
598819
2300
Um diesen ersten Schritt zu tun,
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
601119
3275
haben wir diese Website erstellt, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
604394
1624
um die zusammenzubringen,
10:06
who want to join us as voice donors,
232
606018
2675
die uns als Stimmen-Spender beitreten wollen,
10:08
as expertise donors,
233
608693
1772
als Experten-Spender,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
610465
5339
in welcher Form auch immer, um diese Vision zu ermöglichen.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
615804
4153
Man sagt, dass Blutspenden Leben retten kann.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
619957
4982
Seine Stimme herzugeben, kann Leben verändern.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
624939
3050
Wir brauchen nur ein paar Stunden Rede
10:27
from our surrogate talker,
238
627989
1491
von unserem Ersatz-Sprecher,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
629480
4733
und nur einen Vokal von unserem Ziel-Sprecher,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
634213
3711
um eine einzigartige Stimmidentität zu kreieren.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
637924
2626
Das ist die Wissenschaft hinter unserer Tätigkeit.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
640550
4455
Abschließend möchte ich auf die menschliche Seite zurückkommen,
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
645005
4102
das ist die eigentliche Inspiration für diese Arbeit.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
649107
3699
Vor etwa 5 Jahren schufen wir unsere allererste Stimme
10:52
for a little boy named William.
245
652806
2501
für einen kleinen Jungen namens William.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
655307
2357
Als seine Mutter diese Stimme erstmals hörte,
10:57
she said, "This is what William
247
657664
2345
sagte sie: "So hätte William
11:00
would have sounded like
248
660009
1546
sich angehört,
11:01
had he been able to speak."
249
661555
2449
wenn er sprechen könnte."
11:04
And then I saw William typing a message
250
664004
2418
Und dann sah ich William diese Nachricht
11:06
on his device.
251
666422
1362
auf seinem Gerät schreiben.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
667784
3293
Ich frage mich, was er dachte.
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
671077
3590
Stellen Sie sich vor, jemand anderes Stimme
11:14
for nine years
254
674667
2193
neun Jahre lang herumzutragen
11:16
and finally finding your own voice.
255
676860
4844
und endlich die eigene Stimme zu finden.
11:21
Imagine that.
256
681704
1377
Stellen Sie sich das vor.
11:23
This is what William said:
257
683081
2797
William sagte Folgendes:
11:25
"Never heard me before."
258
685878
4463
"Hab mich vorher noch nie gehört."
11:32
Thank you.
259
692417
1619
Danke.
11:34
(Applause)
260
694036
4724
(Applaus)
Über diese Website

Auf dieser Seite finden Sie YouTube-Videos, die zum Englischlernen nützlich sind. Sie sehen Englischlektionen, die von hochkarätigen Lehrern aus der ganzen Welt unterrichtet werden. Doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel, die auf jeder Videoseite angezeigt werden, um das Video von dort aus abzuspielen. Die Untertitel laufen synchron mit der Videowiedergabe. Wenn Sie irgendwelche Kommentare oder Wünsche haben, kontaktieren Sie uns bitte über dieses Kontaktformular.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7