What if You Could Sing in Your Favorite Musician's Voice? | Holly Herndon | TED

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TED


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Traductor: Cintia Conti Revisor: Almudena Torrecilla
00:04
(Overlapping voices sing)
0
4000
4171
(Cantan voces superpuestas)
00:29
(Singing ends)
1
29568
1501
(Finaliza la canción)
00:31
(Applause)
2
31528
3170
(Aplausos)
00:34
Hi, my name is Holly, and I’m an artist.
3
34739
2545
Hola, me llamo Holly y soy artista.
00:37
That was my voice,
4
37325
1210
Esa era mi voz,
00:38
but I didn’t sing that clip.
5
38577
1376
pero no fui yo quien cantó ese fragmento.
00:40
I trained an AI on my own voice,
6
40537
2044
Entrené a la inteligencia artificial con mi voz
00:42
and now she can sing anything in multiple languages.
7
42581
3044
y ahora puede cantar de todo en diferentes idiomas.
00:46
Her name is Holly+,
8
46251
2336
Se llama Holly+,
00:48
and you just heard her perform “El Cant de la Sibilla,”
9
48628
3379
y acaban de escuchar su interpretación de “El cant de la sibilla”,
00:52
which is a traditional song arranged by Maria Arnal in Catalan.
10
52048
3879
una canción adaptada por María Arnal, tradicional de la lengua catalana,
00:56
Not a language that I speak
11
56303
1960
lengua que yo no hablo
00:58
and not a vocal tradition that I've trained in.
12
58263
2711
y tradición vocal que nunca entrené.
01:01
Those melismatic runs are really difficult to hit.
13
61016
3336
Esos melismas son muy complicados de lograr.
01:04
To show you Holly+'s full range, I'll also play an example in German.
14
64978
4129
Para que vean el rango completo de Holly+ voy a reproducir un fragmento en alemán.
01:09
This is "Mack the Knife" by Brecht.
15
69149
2210
Se llama “Mack the Knife”, de Brecht.
01:11
(Singing in German)
16
71985
3462
(Cantando en alemán)
01:25
(Music ends)
17
85332
1543
(Fin de la canción)
01:28
Of course Holly+ can -- thank you.
18
88501
2002
Por supuesto, Holly+ puede... Gracias.
01:30
(Applause)
19
90545
2586
(Aplausos)
01:33
Of course, Holly+ can also perform my own music,
20
93173
2711
Por supuesto, Holly+ puede interpretar mi propia música.
01:35
so here's an excerpt from my own song, "Frontier."
21
95925
3003
Este es un fragmento de mi canción “Frontier”.
01:39
(Singing "Frontier" in overlapping voices)
22
99554
3962
(Voces superpuestas cantando “Frontier”)
01:48
(Singing ends)
23
108563
1168
(Finaliza la canción)
01:51
Holly+ uses a process called timbre transfer,
24
111358
3169
Holly+ utiliza el proceso de transferencia de timbre
01:54
where the timbre, or sound quality of one sound,
25
114569
3003
en el que el timbre, o la calidad de un sonido,
01:57
may be mapped onto the performance of another.
26
117572
2795
puede conectarse a la representación de otro.
02:01
Timbre transfer is done by creating a machine-learning model of a sound.
27
121534
4255
La transferencia crea un modelo de aprendizaje automático del sonido.
02:05
In this case, it's my voice.
28
125830
1919
En este caso, mi voz.
02:07
So I recorded a wide variety of phrases in my entire vocal range.
29
127749
4463
Así que grabé muchas frases abarcando mi rango vocal completo.
02:14
To be clear, this version of Holly+ is reading notes from a score.
30
134172
4463
Por aclarar, esta versión de Holly+ lee las notas de una partitura.
02:19
So I'll also play you an example of her singing in Spanish,
31
139052
4212
Ahora, voy a reproducir un fragmento en el que Holly+ canta en español.
02:23
“Bésame Mucho” by Velázquez.
32
143306
2169
La canción es “Bésame mucho”, de Consuelo Velázquez.
02:26
(Music: "Bésame Mucho")
33
146226
2377
(Cantando “Bésame mucho”)
02:40
(Music ends)
34
160740
1502
(Fin de la canción)
02:44
Thank you.
35
164869
1168
Gracias.
02:46
(Applause)
36
166079
1168
(Aplausos)
02:47
I can't speak Spanish, by the way, so.
37
167288
1961
Por cierto, no sé hablar español.
02:51
Teaching an AI the sonic properties of one sound
38
171000
3003
La IA aprende las propiedades de un sonido
02:54
in order to generate an entirely new sound
39
174045
2211
para generar un sonido nuevo. A eso lo llamo ”spawning”.
02:56
is what I like to call "spawning."
40
176297
2128
02:59
Spawning is what allows Holly+ to create a wide range of vocals
41
179092
3920
El ”spawning” es lo que permite a Holly+ crear un rango de voces,
03:03
that I didn't sing
42
183012
1377
que yo no he cantado,
03:04
from a set of recorded phrases that I did sing.
43
184431
2877
a partir de un grupo de frases grabadas que sí había cantado.
03:07
I like to think of spawning as a kind of 21st-century corollary
44
187976
4087
Considero al ”spawning” como la adaptación al siglo XXI
03:12
to the musical tradition of sampling,
45
192105
2336
de la tradición musical del sampleado,
03:14
which had a really big impact on both music and intellectual property.
46
194482
4046
que tuvo un gran impacto en la propiedad intelectual y musical.
03:19
But I think spawning is far more exciting and potentially really weird.
47
199195
4296
Pero el spawning me parece más apasionante y con un potencial desconcertante.
03:23
(Laughter)
48
203908
1210
(Risas)
03:25
So, for example, with sampling,
49
205160
2085
Por ejemplo, en el sampleado,
03:27
usually you copy and remix a recording by someone else to create something new.
50
207287
5881
copiamos y remezclamos la grabación de otra persona para crear algo nuevo.
03:33
But with spawning, you can perform as someone else
51
213835
3128
Pero en el spawning, podemos cantar como si fuéramos otra persona,
03:37
based on trained information about them.
52
217005
2127
basándonos en su información personal.
03:40
And as an artist, this is making me rethink my own past work
53
220216
4213
Y, como artista, esto me hace reflexionar sobre mis obras en general,
03:44
as not only my archive
54
224471
1418
ya que no solo mi archivo,
03:45
but potentially also I myself could become reanimated with AI.
55
225930
4672
sino que también yo misma podría ser reanimada por la IA.
03:50
This also opens up the question
56
230977
1502
Esto saca a relucir la cuestión
03:52
of how we deal with a collective human archive
57
232479
3003
de cómo tratar un archivo colectivo humano si podemos reanimar grabaciones antiguas.
03:55
if we can reanimate old media.
58
235523
2086
03:58
It opens up really big ethical
59
238401
1752
Aquí es donde surgen preguntas éticas y de propiedad intelectual
04:00
and intellectual property questions
60
240195
2043
04:02
that require entirely new conceptual and legal frameworks.
61
242238
4213
que exigen marcos legales y conceptuales completamente nuevos.
04:07
One way that I like to think about intellectual property
62
247827
2711
Pienso en la propiedad intelectual como un juego
04:10
I call identity play.
63
250538
1669
al que llamo “juego de identidad”.
04:12
So rather than limiting the use of my voice,
64
252999
2836
Así que, en lugar de limitar el uso de mi voz
04:15
I'm creating instruments to allow as many people as possible
65
255877
3629
creo instrumentos que le permitan a la mayor cantidad de gente posible
04:19
to create music with me, and even as me.
66
259506
3211
hacer música conmigo e incluso como si fueran yo misma.
04:23
That's why I've made versions of Holly+ freely available
67
263760
2878
Por eso creé versiones gratuitas de Holly+ disponibles en internet para uso público.
04:26
for anyone to use online.
68
266679
1836
04:29
If I can allow people to play with my IP,
69
269098
2878
Si permito que la gente juegue con mi propiedad intelectual,
04:32
my digital identity, my intellectual property,
70
272018
2795
mi identidad digital, mi propiedad intelectual,
04:34
what might they come up with?
71
274813
1960
¿Qué podrían llegar a hacer con todo eso?
04:37
Could someone else go on tour as me, with my permission?
72
277398
3921
Si le diera mi permiso a alguien, ¿podría ir de gira suplantándome?
04:42
Could I be in a thousand different bands in multiple languages?
73
282946
3837
¿Acabaría yo estando en miles de bandas cantando en distintos idiomas?
04:46
And what would that even sound like?
74
286825
1876
Y ¿cómo sonaría?
04:49
To be clear, musicians have been taught to be really protective over our IP,
75
289661
4504
Aclaro, como profesionales de la música siempre se nos enseñó a cuidar nuestra PI
04:54
and that's for really good reason.
76
294165
1794
y por una buena razón.
04:56
But I'm trying to think of ways to make this new capability mutually beneficial.
77
296459
5089
Pero trato de pensar cómo hacer esta nueva función doblemente ventajosa.
05:01
So to allow people to use my voice
78
301589
2169
Es decir, permitir que otros usen mi voz
05:03
but still to maintain the ability to approve certain derivative works.
79
303758
3754
y al mismo tiempo mantener la capacidad de aprobar ciertas obras derivadas.
05:08
So I invite you to consider, if given the opportunity,
80
308513
3795
Por eso, los invito a que piensen: si se diera la oportunidad,
05:12
who would you like to perform through?
81
312350
2252
¿como quién les gustaría cantar?
05:15
And can you imagine someone else performing you?
82
315520
3211
Y ¿podrían imaginar a alguien más cantando como si fueran ustedes?
05:19
With that in mind,
83
319566
1209
Con eso en mente
05:20
I'd like to invite the incredible musician Pher to the stage.
84
320817
3170
me gustaría invitar al escenario al increíble músico Pher.
05:24
(Applause)
85
324028
5172
(Aplausos)
05:29
So today, Pher will be performing his own song, "Murky."
86
329242
2878
En esta ocasión, Pher va a interpretar su propia canción “Murky”.
05:32
And with one microphone you'll hear Pher's beautiful, natural voice.
87
332787
4213
Con un micrófono van a escuchar su hermosa voz natural.
05:37
(Pher vocalizing)
88
337375
3253
(Vocalización de Pher)
05:41
(Audience cheers)
89
341421
2002
(Vítores)
05:44
And with this microphone,
90
344090
1251
Y con este otro micrófono,
05:45
you'll hear a live version of Holly+ developed with Voctro Labs.
91
345383
3921
podrán oír una versión en vivo de Holly+, creada con la tecnología de Voctro Labs.
05:51
(Pher vocalizing in Holly+ voice)
92
351723
3503
(Vocalización de Pher con voz de Holly+)
05:55
(Laughter and applause)
93
355935
4546
(Risas y aplausos)
06:01
Take it away Pher.
94
361024
1501
¡Vamos, Pher!
06:05
(Pher singing "Murky")
95
365111
1168
(Pher cantando “Murky”)
06:06
It gets so murky
96
366321
4004
Se vuelve tan oscuro
06:11
Loving what you know
97
371075
3420
Amar tu saber
06:14
But I, I keep on swimming,
98
374954
5214
Aún sigo, sigo nadando
06:20
I'm swimming
99
380668
2795
Sigo nadando
06:23
Further up the road
100
383463
4463
Sin querer volver
06:28
See, the problem is,
101
388384
2378
¿No ves la cuestión?
06:30
I don't know what to say
102
390803
2711
No sé qué decir
06:33
When you come around
103
393514
3129
Cuando vienes a mí
06:36
Acting this way
104
396643
2252
Y actúas así
06:39
Oh oh
105
399312
2711
Oh oh
06:42
And, yes, the truth is
106
402023
3921
Y es verdad
06:45
I show you every day
107
405985
4213
Te demuestro ayer y hoy
06:50
Cause you love to stay
108
410615
4296
Porque amas quedarte
06:54
(Applause)
109
414953
1376
(Aplausos)
06:56
Living in all the pain
110
416329
3587
Viviendo en el dolor
06:59
And it gets so murky
111
419958
4838
Y se vuelve tan oscuro
07:04
Loving what you know
112
424796
4546
Amar tu saber
07:09
But I'll keep on swimming
113
429384
4713
Pero seguiré nadando
07:14
Further up the road
114
434097
5046
Sin querer volver
07:19
And I've been calling out
115
439143
2461
Y llamé
07:21
Calling out your name
116
441604
3253
Tu nombre llamé
07:24
Deep down in my sleep
117
444899
3754
En lo profundo de mis sueños
07:29
And I even memorized your face
118
449070
5422
Y tu rostro memoricé
07:34
So ain't no leaving' me
119
454492
4588
Así no me abandona
07:39
And I just handle my biz
120
459080
4212
Observo mi sentir
07:43
And keep the train moving on
121
463292
4296
Dejo las cosas fluir
07:47
And you know what it is
122
467880
3629
Y tú ya lo sabes
07:51
Is just you that
123
471509
3795
Solo a ti es a quien
07:55
I'm choosing
124
475346
2670
Elijo
07:58
Cause it gets so murky
125
478057
5506
Porque se vuelve tan oscuro
08:03
Loving what you know
126
483563
5464
Amar tu saber
08:09
And I'll
127
489068
2461
Y yo
08:11
I'll keep on swimming
128
491571
3587
Seguiré nadando
08:15
Further up the road
129
495199
5089
Sin querer volver
08:20
And it gets so murky
130
500288
5464
Y se vuelve tan oscuro
08:25
Loving what you know
131
505793
5464
Amar tu saber
08:31
And I’ll,
132
511299
2252
Y yo
08:33
I'll keep on swimming
133
513593
4880
Seguiré nadando
08:38
Further up the road
134
518473
5589
Sin querer volver
08:44
Swimming
135
524062
2711
Nadando
08:46
I'm swimming
136
526773
3336
Sigo nadando
08:50
Further up the road
137
530109
5089
Sin querer volver
08:55
And I'll keep on swimming
138
535823
3295
Y seguiré nadando
08:59
Swimming
139
539577
2961
Nadando
09:02
Further up the road
140
542580
5422
Sin querer volver
09:08
(Vocalizing)
141
548628
4754
(Vocalización)
09:14
(Cheers and applause)
142
554008
6131
(Vítores y aplausos)
09:20
Holly Herndon: Thank you.
143
560139
1377
Holly Herndon: Gracias.
09:21
Thank you.
144
561849
1126
Gracias.
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