Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

Rupal Patel: Voces sintéticas, tan únicas como las huellas digitales

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2014-02-13 ・ TED


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Rupal Patel: Voces sintéticas, tan únicas como las huellas digitales

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Traductor: mariana vergnano Revisor: Emma Gon
00:12
I'd like to talk today
0
12719
1490
Quisiera hablarles hoy
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
14209
2927
acerca de un aspecto poderoso y fundamental
00:17
of who we are: our voice.
2
17136
3598
sobre quienes somos: nuestra voz.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
20734
2746
Cada uno de nosotros tenemos una impresión de voz única
00:23
that reflects our age, our size,
4
23480
2289
que refleja nuestra edad, tamaño,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
25769
3237
incluso nuestro estilo de vida y personalidad.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
29006
2142
En palabras del poeta Longfellow,
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
31148
3870
"La voz humana es el órgano del alma".
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
35018
2747
Como científica de la voz, me fascina
00:37
by how the voice is produced,
9
37765
1829
cómo se produce la voz
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
39594
3658
y tengo una idea de cómo puede ser diseñada.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
43252
2210
Eso es lo que me gustaría compartir con ustedes.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
45462
1814
Comenzaré reproduciéndoles un ejemplo
00:47
of a voice that you may recognize.
13
47276
1871
de voz que tal vez reconozcan.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
49147
1304
(Audio) Stephen Hawking: "Yo hubiera pensado que
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
50451
2749
era bastante obvio lo que quise decir ".
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
53200
1280
Rupal Patel: Esa es la voz
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
54480
2086
del Profesor Stephen Hawking.
00:56
What you may not know is that same voice
18
56566
3849
Lo que pueden no saber es que la misma voz
01:00
may also be used by this little girl
19
60415
2478
también puede ser utilizada por esta niña
01:02
who is unable to speak
20
62893
1697
que es incapaz de hablar
01:04
because of a neurological condition.
21
64590
2597
debido a una condición neurológica.
01:07
In fact, all of these individuals
22
67187
2068
De hecho, todos estos individuos
01:09
may be using the same voice,
23
69255
2012
podrían utilizar la misma voz,
01:11
and that's because there's only a few options available.
24
71267
3557
y eso es porque sólo hay unas pocas opciones disponibles.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
74824
4317
Sólo en los EE.UU., hay 2.5 millones de estadounidenses
01:19
who are unable to speak,
26
79141
1610
que no pueden hablar,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
80751
2622
y muchos de ellos utilizan dispositivos computarizados
01:23
to communicate.
28
83373
1522
para comunicarse.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
84895
3479
Ahora esos millones de personas alrededor del mundo
01:28
who are using generic voices,
30
88374
1652
están usando voces genéricas,
01:30
including Professor Hawking,
31
90026
1446
incluyendo al Profesor Hawking,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
91472
4833
quien usa una voz con acento americano.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
96305
3328
Esta falta de individualización de la voz sintética
01:39
really hit home
34
99633
1416
realmente me impactó
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
101049
2472
cuando estaba en una conferencia de tecnología de asistencia
01:43
a few years ago,
36
103521
1850
hace algunos años,
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
105371
3604
y recuerdo entrar en una sala de exposiciones
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
108975
3044
y ver a una niña y un hombre adulto
01:52
having a conversation using their devices,
39
112019
2916
teniendo una conversación usando sus dispositivos,
01:54
different devices, but the same voice.
40
114935
4284
diferentes dispositivos, pero la misma voz.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
119219
1909
Y miré alrededor y vi que esto sucedía
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
121128
4190
a todo mi alrededor, literalmente cientos de individuos
02:05
using a handful of voices,
43
125318
2738
utilizando un puñado de voces,
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
128056
3091
voces que no encajaban con sus cuerpos
02:11
or their personalities.
45
131147
2082
o sus personalidades.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
133229
2727
No se nos ocurriría encajar una niña
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
135956
3396
con la prótesis de un hombre adulto.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
139352
3304
Entonces ¿por qué la misma voz protésica?
02:22
It really struck me,
49
142656
1291
Realmente me llamó la atención,
02:23
and I wanted to do something about this.
50
143947
3151
y yo quería hacer algo sobre esto.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
147098
1953
Les reproduciré un ejemplo
02:29
of someone who has, two people actually,
52
149051
3288
de alguien que tiene, más bien dos personas,
02:32
who have severe speech disorders.
53
152339
1768
que tienen trastornos graves del habla.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
154107
3230
Quiero que escuchen cómo suenan.
02:37
They're saying the same utterance.
55
157337
2357
Están diciendo el mismo enunciado.
02:39
(First voice)
56
159694
2432
(Primera voz)
02:42
(Second voice)
57
162126
3617
(Segunda voz)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
165743
2412
Probablemente no entendieron que decían,
02:48
but I hope that you heard
59
168155
1854
pero espero que ustedes hayan oido
02:50
their unique vocal identities.
60
170009
4283
sus identidades vocales únicas.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
174292
2813
Así que lo que quisé hacer a continuación,
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
177105
2384
fue averiguar cómo podíamos aprovechar
02:59
these residual vocal abilities
63
179489
1821
estas habilidades vocales residuales
03:01
and build a technology
64
181310
2016
y construir una tecnología
03:03
that could be customized for them,
65
183326
2143
que pudiera personalizarse,
03:05
voices that could be customized for them.
66
185469
2429
voces que pudieran ser personalizadas para ellos.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
187898
2685
Así que me acerqué a mi colaborador, Tim Bunnell.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
190583
3063
El Dr. Bunnell es un experto en la síntesis de voz,
03:13
and what he'd been doing is building
69
193646
2033
y lo que él ha estado haciendo es la construcción de
03:15
personalized voices for people
70
195679
1881
voces personalizadas para las personas
03:17
by putting together
71
197560
2097
juntando
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
199657
2150
muestras pre-grabadas de su voz
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
201807
2879
y reconstruyendo una voz para ellos.
03:24
These are people who had lost their voice
74
204686
1712
Se trata de personas que habían perdido su voz
03:26
later in life.
75
206398
1911
más tarde en la vida.
03:28
We didn't have the luxury
76
208309
1394
No teníamos el lujo
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
209703
1774
de muestras pregrabadas del habla
03:31
for those born with speech disorder.
78
211477
2292
para los nacidos con un trastorno del habla.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
213769
2537
Pero pensé que tenía que haber una manera
03:36
to reverse engineer a voice
80
216306
1944
de hacer ingeniería inversa de una voz
03:38
from whatever little is left over.
81
218250
2291
de lo poco que quedaba.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
220541
2714
Así que decidimos hacer exactamente eso.
03:43
We set out with a little bit of funding from the National Science Foundation,
83
223255
3403
Nos pusimos en marcha con financiación de la Fundación Nacional de Ciencias,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
226658
3565
para crear voces diseñadas a medida que capturaran
03:50
their unique vocal identities.
85
230223
1536
sus identidades vocales únicas.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
231759
3203
Llamamos a este proyecto VocaliD o I.D. vocal,
03:54
for vocal identity.
87
234962
2033
por identidad vocal.
03:56
Now before I get into the details of how
88
236995
2674
Ahora, antes de entrar en los detalles de cómo
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
239669
2048
la voz se crea y les permite que la escuchen,
04:01
I need to give you a real quick speech science lesson. Okay?
90
241717
3350
necesito darles una muy rápida lección de ciencias del habla ¿de acuerdo?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
245067
3159
Así que en primer lugar, sabemos que la voz está cambiando
04:08
dramatically over the course of development.
92
248226
2854
drásticamente durante el curso del desarrollo.
04:11
Children sound different from teens
93
251080
2090
Los niños suenan diferente a los adolescentes
04:13
who sound different from adults.
94
253170
1463
quienes suenan diferente de los adultos.
04:14
We've all experienced this.
95
254633
2642
Todos hemos experimentado esto.
04:17
Fact number two is that speech
96
257275
3363
El hecho número dos es que el habla
04:20
is a combination of the source,
97
260638
2553
es una combinación de la fuente,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
263191
3479
que son las vibraciones generadas por la caja de la voz,
04:26
which are then pushed through
99
266670
1939
que luego son empujadas a través
04:28
the rest of the vocal tract.
100
268609
2437
del resto del tracto vocal.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
271046
2484
Estas son las cámaras de su cabeza y cuello
04:33
that vibrate,
102
273530
1239
que vibran,
04:34
and they actually filter that source sound
103
274769
2110
y que filtran el sonido de la fuente
04:36
to produce consonants and vowels.
104
276879
2537
para producir consonantes y vocales.
04:39
So the combination of source and filter
105
279416
3860
Entonces, de la combinación de la fuente y el filtro
04:43
is how we produce speech.
106
283276
2630
es cómo se produce el habla.
04:45
And that happens in one individual.
107
285906
3026
Y eso sucede en cada individuo.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
288932
2626
Ahora, les dije antes que yo he pasado
04:51
a good part of my career
109
291558
2025
una buena parte de mi carrera
04:53
understanding and studying
110
293583
2453
tratando de entender y estudiando
04:56
the source characteristics of people
111
296036
1958
las características de la fuente de las personas
04:57
with severe speech disorder,
112
297994
2301
con severos trastornos del habla,
05:00
and what I've found
113
300295
1465
y lo que encontré
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
301760
3366
es que a pesar de que sus filtros fueron perjudicados,
05:05
they were able to modulate their source:
115
305126
2961
eran capaces de modular su fuente:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
308087
3262
el tono, la intensidad, el ritmo de su voz.
05:11
These are called prosody, and I've been documenting for years
117
311349
3368
Estos se llaman prosodia, y he estado documentando desde hace años
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
314717
2277
que las habilidades prosódicas de estos individuos
05:16
are preserved.
119
316994
1575
se conservan.
05:18
So when I realized that those same cues
120
318569
4087
Así que cuando me di cuenta de que esas mismas señales
05:22
are also important for speaker identity,
121
322656
2769
son tan importantes para la identidad del interlocutor,
05:25
I had this idea.
122
325425
2015
tuve esta idea.
05:27
Why don't we take the source
123
327440
2516
¿Por qué no tomamos la fuente
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
329956
2213
de la persona de la que queremos que la voz suene igual,
05:32
because it's preserved,
125
332169
1463
porque se ha conservado,
05:33
and borrow the filter
126
333632
2135
y pedimos prestado el filtro
05:35
from someone about the same age and size,
127
335767
3229
a alguien de la misma edad y tamaño,
05:39
because they can articulate speech,
128
339011
2407
porque ellos pueden articular el habla,
05:41
and then mix them?
129
341418
1791
y luego, las mezclamos?
05:43
Because when we mix them,
130
343209
1787
Porque cuando las mezclamos,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
344996
1698
podemos obtener una voz que es tan clara
05:46
as our surrogate talker --
132
346694
1754
como nuestro hablante sustituto
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
348448
2595
--la persona a la que pedimos prestado el filtro--
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
351043
4649
y es similar en identidad a nuestro hablante objetivo.
05:55
It's that simple.
135
355692
1427
Es así de simple.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
357119
2934
Esa es la ciencia detrás de lo que estamos haciendo.
06:00
So once you have that in mind,
137
360053
3533
Así que una vez que tienes eso en mente,
06:03
how do you go about building this voice?
138
363586
2258
¿cómo construyes esta voz?
06:05
Well, you have to find someone
139
365844
1480
Bueno, tienes que encontrar alguien
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
367324
2400
que esté dispuesto a ser un sustituto.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
369724
2264
No es una cosa tan ominosa.
06:11
Being a surrogate donor
142
371988
1523
Ser un donante sustituto
06:13
only requires you to say a few hundred
143
373511
2788
sólo requiere que digas de algunos cientos
06:16
to a few thousand utterances.
144
376299
2242
a unos pocos miles de expresiones.
06:18
The process goes something like this.
145
378541
2003
El proceso es algo como esto.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
380544
2190
(Video) Voz: Las cosas suceden de a pares.
06:22
I love to sleep.
147
382734
1925
Amo dormir.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
384659
3882
El cielo es azul sin nubes.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
388541
2002
RP: Ahora ella va a seguir así
06:30
for about three to four hours,
150
390543
1919
entre cerca de tres a cuatro horas,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
392462
3005
y la idea no es que ella dijera todo
06:35
that the target is going to want to say,
152
395467
2045
lo que el objetivo va a querer decir,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
397512
3395
pero la idea es cubrir todas las diferentes combinaciones
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
400907
3271
de los sonidos que se producen en el lenguaje.
06:44
The more speech you have,
155
404178
1638
Cuanto más habla tienes,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
405816
2305
tendrás una voz que suena mejor.
06:48
Once you have those recordings,
157
408121
1673
Una vez que tienes esas grabaciones,
06:49
what we need to do
158
409794
1413
lo que necesitamos hacer es
06:51
is we have to parse these recordings
159
411207
2718
analizar gramaticalmente estas grabaciones
06:53
into little snippets of speech,
160
413925
2449
en pequeños fragmentos del habla,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
416374
2337
una --o dos-- combinaciones de sonido,
06:58
sometimes even whole words
162
418711
1883
a veces incluso palabras enteras
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
420594
4516
comienzan a llenar un conjunto de datos o una base de datos.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
425110
3717
Llamaremos a esta base de datos un banco de voz.
07:08
Now the power of the voice bank
165
428827
2096
El poder de este banco de voz
07:10
is that from this voice bank,
166
430923
2014
es que a partir de este banco de voz,
07:12
we can now say any new utterance,
167
432937
2011
ahora podemos decir cualquier nuevo enunciado,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
434948
1424
del tipo, "Me encanta el chocolate",
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
436372
1739
todos necesitamos poder decir eso,
07:18
fish through that database
170
438111
1831
pescar a través de esa base de datos
07:19
and find all the segments necessary
171
439942
1940
y encontrar todos los segmentos necesarios
07:21
to say that utterance.
172
441882
1929
para decir ese enunciado.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
443811
1789
(Video) Voz: Me encanta el chocolate.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
445600
1391
RP: Eso es la síntesis de voz.
07:26
It's called concatenative synthesis, and that's what we're using.
175
446991
2573
Se llama síntesis por concatenación, y eso es lo que estamos usando.
07:29
That's not the novel part.
176
449564
1533
Esa no es la mejor parte.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
451097
2221
Lo novedoso es cómo hacemos que suene
07:33
like this young woman.
178
453318
1457
como esta joven mujer.
07:34
This is Samantha.
179
454775
1524
Ella es Samantha.
07:36
I met her when she was nine,
180
456299
2346
La conocí cuando ella tenía 9 años,
07:38
and since then, my team and I
181
458645
1897
y desde entonces, mi equipo y yo
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
460542
2714
hemos estado tratando de construir una voz personalizada para ella.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
463256
3099
Primero tuvimos que encontrar un donante sustituto,
07:46
and then we had to have Samantha
184
466355
1818
y luego tuvimos que pedirle a Samantha
07:48
produce some utterances.
185
468173
1929
que produjera algunos enunciados.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
470102
2379
Lo sonidos que más puede producir son de vocales,
07:52
but that's enough for us to extract
187
472481
2479
pero eso nos es suficiente para extraer
07:54
her source characteristics.
188
474960
2285
las características de su fuente.
07:57
What happens next is best described
189
477245
3271
Lo que sucede luego es mejor explicado
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
480516
2767
con la analogía de mi hija que tiene 6 años.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
483283
5422
Ella lo llama mezclar colores para pintar voces.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
488705
2555
Es hermoso. Es exactamente eso.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
491260
2860
La voz de Samantha es un ejemplo concentrado
08:14
of red food dye which we can infuse
194
494120
2609
de colorante alimentario rojo que podemos infundir
08:16
into the recordings of her surrogate
195
496729
2540
en las grabaciones de su sustituto
08:19
to get a pink voice just like this.
196
499269
4387
para conseguir una voz rosa al igual que esta.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
503656
4491
(Video) Samantha: Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
508147
2808
RP: Así que ahora, Samantha puede decir esto.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
510955
3069
(Video) Samantha: Esta voz es sólo para mí.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
514024
6305
No puedo esperar para usar mi nueva voz con mis amigos.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
520329
6417
RP: Gracias. (Aplausos)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
526746
2333
Nunca olvidaré la amable sonrisa
08:49
that spread across her face
203
529079
1902
que se extendió por su cara
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
530981
3649
cuando escuchó esa voz por primera vez.
08:54
Now there's millions of people
205
534630
1882
Hay millones de personas
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
536512
2833
alrededor del mundo como Samantha, millones,
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
539345
3440
y nosotros sólo hemos empezado a rascar la superficie.
09:02
What we've done so far is we have
208
542785
1642
Lo que hemos hecho hasta ahora es que tenemos
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
544427
3859
unos hablantes sustitutos a lo ancho de los EE.UU.
09:08
who have donated their voices,
210
548286
1507
quienes han donado sus voces,
09:09
and we have been using those
211
549793
1928
y hemos estado usándolas
09:11
to build our first few personalized voices.
212
551721
4472
para construir nuestras primeras voces personalizadas.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
556193
1756
Pero hay mucho más trabajo por hacer.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
557949
2188
Para Samantha, su sustituta
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
560137
3046
vino de algún lugar del Medio Oeste, una extraña
09:23
who gave her the gift of voice.
216
563183
3841
que le regaló su voz.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
567024
2153
Como científica, estoy tan emocionada
09:29
to take this work out of the laboratory
218
569177
1935
de llevar este trabajo fuera del laboratorio
09:31
and finally into the real world
219
571112
1800
y finalmente al mundo real
09:32
so it can have real-world impact.
220
572912
3165
para que pueda tener un impacto real en el mundo.
09:36
What I want to share with you next
221
576077
1582
Lo que a continuación quiero compartirles
09:37
is how I envision taking this work
222
577659
2175
es cómo me imagino llevando este trabajo
09:39
to that next level.
223
579834
2711
a ese siguiente nivel.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
582545
3887
Imagino un mundo de donantes sustitutos
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
586432
3260
de todos los ámbitos de la vida, de diferentes tamaños, diferentes edades,
09:49
coming together in this voice drive
226
589692
3058
que se unen en este disco de voz
09:52
to give people voices
227
592750
2270
para darle a las personas voces
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
595020
3799
tan coloridas como sus personalidades.
09:58
To do that as a first step,
229
598819
2300
Para hacer eso, como primer paso,
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
601119
3275
hemos colocado este sitio, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
604394
1624
como una forma de reunir a aquellos
10:06
who want to join us as voice donors,
232
606018
2675
quienes quieran unírsenos como donantes de voz,
10:08
as expertise donors,
233
608693
1772
como donantes de experiencia,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
610465
5339
en lo que sea posible para hacer de esta visión una realidad.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
615804
4153
Dicen que la donación de sangre puede salvar vidas.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
619957
4982
Bueno, dar su voz puede cambiar vidas.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
624939
3050
Todo lo que necesitamos es un par de horas de habla
10:27
from our surrogate talker,
238
627989
1491
de nuestro hablante sustituto,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
629480
4733
y por lo menos una vocal de nuestro habladante objetivo,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
634213
3711
para crear una identidad de voz única.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
637924
2626
Así que esa es la ciencia detrás de lo que estamos haciendo.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
640550
4455
Quiero terminar regresando a la parte humana
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
645005
4102
que es realmente la inspiración para este trabajo.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
649107
3699
Hace unos cinco años, construímos nuestra primera voz
10:52
for a little boy named William.
245
652806
2501
para un pequeño niño llamado William.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
655307
2357
Cuando su madre escuchó por primera vez su voz,
10:57
she said, "This is what William
247
657664
2345
ella dijo, "Así es como William
11:00
would have sounded like
248
660009
1546
habría sonado
11:01
had he been able to speak."
249
661555
2449
si hubiera sido capaz de hablar ".
11:04
And then I saw William typing a message
250
664004
2418
Y entonces vi a William escribir un mensaje
11:06
on his device.
251
666422
1362
en su dispositivo.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
667784
3293
Y pensé, ¿que estará pensando?
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
671077
3590
Imagínense llevando con ustedes la voz de otro
11:14
for nine years
254
674667
2193
por nueve años
11:16
and finally finding your own voice.
255
676860
4844
y finalmente encontrar tu propia voz.
11:21
Imagine that.
256
681704
1377
Imaginen eso.
11:23
This is what William said:
257
683081
2797
Esto es lo que William dijo:
11:25
"Never heard me before."
258
685878
4463
"Nunca antes me había escuchado".
11:32
Thank you.
259
692417
1619
Gracias.
11:34
(Applause)
260
694036
4724
(Aplausos)
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