Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

Rupal Patel: Voix synthétiques, aussi uniques que les empreintes digitales

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2014-02-13 ・ TED


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Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

Rupal Patel: Voix synthétiques, aussi uniques que les empreintes digitales

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

Traducteur: Malorie Esparon Relecteur: sann tint
00:12
I'd like to talk today
0
12719
1490
J'aimerais vous parler aujourd'hui
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
14209
2927
d'un aspect puissant et fondamental
00:17
of who we are: our voice.
2
17136
3598
de notre être : notre voix.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
20734
2746
Chacun d'entre nous a une empreinte vocale unique
00:23
that reflects our age, our size,
4
23480
2289
qui révèle notre âge, notre taille,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
25769
3237
et même notre mode de vie et notre personnalité.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
29006
2142
Pour citer les mots du poète Longfellow,
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
31148
3870
« la voix humaine est l'organe de l'âme ».
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
35018
2747
En tant que scientifique du language, je suis fascinée
00:37
by how the voice is produced,
9
37765
1829
par la façon dont la voix est produite,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
39594
3658
et j'ai une idée sur une façon de la fabriquer.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
43252
2210
Voilà ce que j'aimerais partager avec vous.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
45462
1814
Je vais commencer par vous faire écouter un exemple
00:47
of a voice that you may recognize.
13
47276
1871
d'une voix que vous allez sûrement reconnaître.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
49147
1304
(Enregistrement) Stephen Hawking : « J'aurais pensé
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
50451
2749
que mon intention était évidente ».
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
53200
1280
Rupal Patel : C'était la voix
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
54480
2086
du professeur Stephen Hawking.
00:56
What you may not know is that same voice
18
56566
3849
Ce que vous ne savez peut-être pas, c'est que cette même voix
01:00
may also be used by this little girl
19
60415
2478
pourrait également être utilisée par cette petite fille
01:02
who is unable to speak
20
62893
1697
qui est incapable de parler
01:04
because of a neurological condition.
21
64590
2597
à cause d'un trouble neurologique.
01:07
In fact, all of these individuals
22
67187
2068
En fait, tous ces individus
01:09
may be using the same voice,
23
69255
2012
utilisent peut-être cette même voix,
01:11
and that's because there's only a few options available.
24
71267
3557
et c'est parce qu'il n'existe que quelque options.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
74824
4317
Rien qu'aux États-Unis, il y a 2,5 millions d'américains
01:19
who are unable to speak,
26
79141
1610
qui ne peuvent pas parler
01:20
and many of whom use computerized devices
27
80751
2622
et nombre d'entre eux utilisent des appareils informatiques
01:23
to communicate.
28
83373
1522
pour communiquer.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
84895
3479
Des millions de personnes dans le monde entier
01:28
who are using generic voices,
30
88374
1652
utilisent des voix génériques,
01:30
including Professor Hawking,
31
90026
1446
y compris le professeur Hawking,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
91472
4833
qui utilise une voix avec un accent américain.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
96305
3328
Ce manque d'individualisation de la voix synthétique
01:39
really hit home
34
99633
1416
m'a vraiment frappée
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
101049
2472
alors que j'assistais à une conférence sur les technologies d'assistance
01:43
a few years ago,
36
103521
1850
il y a quelque années,
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
105371
3604
je me souviens que je suis entrée dans une salle d'exposition
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
108975
3044
et j'ai vu une petite fille et un homme adulte
01:52
having a conversation using their devices,
39
112019
2916
qui conversaient à l'aide de leurs appareils,
01:54
different devices, but the same voice.
40
114935
4284
des appareils différents, mais la même voix
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
119219
1909
J'ai regardé autour de moi et j'ai vu cela se produire
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
121128
4190
tout autour de moi, vraiment des centaines d'individus
02:05
using a handful of voices,
43
125318
2738
qui utilisent quelques voix,
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
128056
3091
des voix qui ne correspondaient pas à leur corps
02:11
or their personalities.
45
131147
2082
ou à leur personnalité,
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
133229
2727
personne n'imaginerait faire porter à une petite fille
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
135956
3396
la prothèse d'un homme adulte.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
139352
3304
Alors pourquoi la même voix prothétique ?
02:22
It really struck me,
49
142656
1291
Ça m'a profondément frappé.
02:23
and I wanted to do something about this.
50
143947
3151
et donc j'ai voulu agir par rapport à ça.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
147098
1953
Je vais vous faire écouter à présent un exemple
02:29
of someone who has, two people actually,
52
149051
3288
d'une personne, deux personnes en fait,
02:32
who have severe speech disorders.
53
152339
1768
qui présentent de très graves troubles du langage.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
154107
3230
J'aimerais que vous écoutiez attentivement leur son.
02:37
They're saying the same utterance.
55
157337
2357
Ils prononcent la même phrase.
02:39
(First voice)
56
159694
2432
(Première voix)
02:42
(Second voice)
57
162126
3617
(Deuxième voix)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
165743
2412
Vous n'avez sûrement pas compris ce qu'ils disent,
02:48
but I hope that you heard
59
168155
1854
mais j'espère que vous avez entendu
02:50
their unique vocal identities.
60
170009
4283
leurs identités vocales uniques.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
174292
2813
Donc ensuite ce que je voulais faire,
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
177105
2384
était de découvrir comment pouvoir conserver
02:59
these residual vocal abilities
63
179489
1821
ces capacités résiduelles vocales
03:01
and build a technology
64
181310
2016
et construire une technologie
03:03
that could be customized for them,
65
183326
2143
qui pourrait être personnalisée pour eux,
03:05
voices that could be customized for them.
66
185469
2429
des voix sur mesure pour eux.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
187898
2685
J'ai donc contacté mon collaborateur, Tim Bunnell.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
190583
3063
Dr. Bunnell est un expert en synthèse vocale,
03:13
and what he'd been doing is building
69
193646
2033
et il a construire
03:15
personalized voices for people
70
195679
1881
des voix personnalisées pour des gens
03:17
by putting together
71
197560
2097
en assemblant
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
199657
2150
des morceaux pré-enregistrés de leur voix
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
201807
2879
et reconstruit une voix pour eux.
03:24
These are people who had lost their voice
74
204686
1712
Ce sont des personnes qui ont perdu leur voix
03:26
later in life.
75
206398
1911
tardivement.
03:28
We didn't have the luxury
76
208309
1394
Nous n'avions pas le luxe
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
209703
1774
d'avoir des morceaux pré-enregistrés de voix
03:31
for those born with speech disorder.
78
211477
2292
pour ceux nés avec un trouble du langage.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
213769
2537
Mais, je me suis dis qu'il y avait sûrement une façon
03:36
to reverse engineer a voice
80
216306
1944
de rétroconcevoir la voix
03:38
from whatever little is left over.
81
218250
2291
à partir du peu qu'il restait.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
220541
2714
Nous avons donc décidé de faire exactement cela.
03:43
We set out with a little bit of funding from the National Science Foundation,
83
223255
3403
Nous avons commencé avec un peu de financement
de la Fondation nationale pour la science,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
226658
3565
pour créer des voix conçues sur mesure qui capturaient
03:50
their unique vocal identities.
85
230223
1536
leurs identités vocales uniques.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
231759
3203
Nous appelons ce projet VocaliD, ou vocal I.D.,
03:54
for vocal identity.
87
234962
2033
l'abréviation d'identité vocale.
03:56
Now before I get into the details of how
88
236995
2674
Maintenant, avant d'entrer dans les détails de la façon dont
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
239669
2048
la voix est conçue et vous permettre de l'écouter,
04:01
I need to give you a real quick speech science lesson. Okay?
90
241717
3350
je dois vous donner une leçon rapide sur la science du langage.
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
245067
3159
Alors d'abord, nous savons que la voix change
04:08
dramatically over the course of development.
92
248226
2854
considérablement au cours de notre développement.
04:11
Children sound different from teens
93
251080
2090
Les enfants ont une voix différente de celles des adolescents
04:13
who sound different from adults.
94
253170
1463
qui ont une voix différente de celle des adultes.
04:14
We've all experienced this.
95
254633
2642
Nous avons tous vécu ça.
04:17
Fact number two is that speech
96
257275
3363
le second fait est que le langage
04:20
is a combination of the source,
97
260638
2553
est une combination de la source,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
263191
3479
qui est les vibrations générées par votre larynx,
04:26
which are then pushed through
99
266670
1939
qui sont ensuite poussées à travers
04:28
the rest of the vocal tract.
100
268609
2437
du reste de l'appareil vocal.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
271046
2484
Ce sont les chambres de votre tête et du cou
04:33
that vibrate,
102
273530
1239
qui vibrent,
04:34
and they actually filter that source sound
103
274769
2110
et elles filtrent la source sonore
04:36
to produce consonants and vowels.
104
276879
2537
pour produire des consonnes et des voyelles.
04:39
So the combination of source and filter
105
279416
3860
Ainsi, c'est avec la combinaison de la source et du filtre
04:43
is how we produce speech.
106
283276
2630
que nous produisons la parole.
04:45
And that happens in one individual.
107
285906
3026
Ça se produit chez un individu.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
288932
2626
Tout à l'heure, je vous ai dit que j'ai passé
04:51
a good part of my career
109
291558
2025
une bonne partie de ma carrière
04:53
understanding and studying
110
293583
2453
à comprendre et à étudier
04:56
the source characteristics of people
111
296036
1958
les caractéristiques sources de personnes
04:57
with severe speech disorder,
112
297994
2301
souffrant de graves troubles du langage,
05:00
and what I've found
113
300295
1465
et ce que j'ai trouvé,
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
301760
3366
c'est que même si leurs filtres étaient détériorés,
05:05
they were able to modulate their source:
115
305126
2961
ils étaient capables de moduler leur source :
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
308087
3262
le ton, le volume et le tempo de leur voix.
05:11
These are called prosody, and I've been documenting for years
117
311349
3368
On appelle ça la prosodie et ça fait des années que je décris
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
314717
2277
que les capacités prosodiques de ces individus
05:16
are preserved.
119
316994
1575
sont conservées.
05:18
So when I realized that those same cues
120
318569
4087
Alors, quand j'ai réalisé que ces mêmes signaux
05:22
are also important for speaker identity,
121
322656
2769
sont également importants pour l'identité du locuteur,
05:25
I had this idea.
122
325425
2015
j'ai eu cette idée.
05:27
Why don't we take the source
123
327440
2516
Pourquoi ne prenons-nous pas la source de la personne
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
329956
2213
dont nous voulons avoir la voix,
05:32
because it's preserved,
125
332169
1463
car elle est conservée,
05:33
and borrow the filter
126
333632
2135
et nous empruntons le filtre
05:35
from someone about the same age and size,
127
335767
3229
de quelqu'un d'environ le même âge et la taille,
05:39
because they can articulate speech,
128
339011
2407
parce qu'ils peuvent produire de la parole,
05:41
and then mix them?
129
341418
1791
et ensuite les mélanger ?
05:43
Because when we mix them,
130
343209
1787
Parce que quand nous les mélangeons,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
344996
1698
nous pouvons obtenir une voix qui est aussi claire
05:46
as our surrogate talker --
132
346694
1754
que notre locuteur de substitution,
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
348448
2595
c'est la personne à qui nous avons emprunté le filtre,
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
351043
4649
et qui est similaire à l'identité de notre locuteur cible.
05:55
It's that simple.
135
355692
1427
C'est aussi simple que ça.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
357119
2934
C'est la science derrière ce que nous faisons.
06:00
So once you have that in mind,
137
360053
3533
Donc, une fois que vous avez ça à l'esprit,
06:03
how do you go about building this voice?
138
363586
2258
comment allez-vous construire cette voix ?
06:05
Well, you have to find someone
139
365844
1480
Eh bien, vous devez trouver quelqu'un
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
367324
2400
qui est prêt à être un substitut.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
369724
2264
Ce n'est pas une chose sinistre.
06:11
Being a surrogate donor
142
371988
1523
Pour être un donneur de substitution,
06:13
only requires you to say a few hundred
143
373511
2788
vous n'avez qu'à dire entre une centaine
06:16
to a few thousand utterances.
144
376299
2242
et un millier d'énoncés.
06:18
The process goes something like this.
145
378541
2003
Le processus se passe comme ça.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
380544
2190
(Vidéo) Voix : Les choses se produisent en paires.
06:22
I love to sleep.
147
382734
1925
J'aime dormir.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
384659
3882
Le ciel est bleu sans nuages.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
388541
2002
RP : Elle va continuer comme ça
06:30
for about three to four hours,
150
390543
1919
pendant environ trois à quatre heures,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
392462
3005
et l'idée n'est pas qu'elle dise tout
06:35
that the target is going to want to say,
152
395467
2045
ce que la cible va vouloir dire,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
397512
3395
mais l'idée est de couvrir toutes les différentes combinaisons
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
400907
3271
de sons qui existent dans le langage.
06:44
The more speech you have,
155
404178
1638
Plus vous avez de paroles,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
405816
2305
meilleur sera le son de la voix.
06:48
Once you have those recordings,
157
408121
1673
Une fois qu'on a ces enregistrements,
06:49
what we need to do
158
409794
1413
ce qu'on doit faire
06:51
is we have to parse these recordings
159
411207
2718
c'est analyser ces enregistrements
06:53
into little snippets of speech,
160
413925
2449
en bribes de discours,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
416374
2337
des combinaisons d'un son ou deux,
06:58
sometimes even whole words
162
418711
1883
parfois même des mots entiers,
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
420594
4516
ce qui commence à remplir
un ensemble de données ou une base de données.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
425110
3717
On appellera cette base de données une banque de voix.
07:08
Now the power of the voice bank
165
428827
2096
Le pouvoir de la banque de voix
07:10
is that from this voice bank,
166
430923
2014
est que cette banque de voix,
07:12
we can now say any new utterance,
167
432937
2011
nous pouvons maintenant dire n'importe quel énoncé,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
434948
1424
comme, « J'aime le chocolat » --
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
436372
1739
tout le monde doit pouvoir dire ça --
07:18
fish through that database
170
438111
1831
piocher dans cette base de données
07:19
and find all the segments necessary
171
439942
1940
et trouver tous les segments nécessaires
07:21
to say that utterance.
172
441882
1929
pour dire cet énoncé.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
443811
1789
(Vidéo) Voix : J'aime le chocolat.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
445600
1391
RP : Donc, c'est la synthèse du langage.
07:26
It's called concatenative synthesis, and that's what we're using.
175
446991
2573
C'est ce qu'on appelle la synthèse par concaténation,
et c'est ce que nous utilisons.
07:29
That's not the novel part.
176
449564
1533
Ce n'est pas la partie novatrice.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
451097
2221
L'innovation est comment nous faisons
07:33
like this young woman.
178
453318
1457
pour que le son soit comme celui de cette jeune femme.
07:34
This is Samantha.
179
454775
1524
C'est Samantha.
07:36
I met her when she was nine,
180
456299
2346
Je l'ai rencontré quand elle avait neuf ans,
07:38
and since then, my team and I
181
458645
1897
et depuis lors, mon équipe et moi
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
460542
2714
avons essayé de lui construire une voix personnalisée.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
463256
3099
Il fallait d'abord trouver un donneur de substitution,
07:46
and then we had to have Samantha
184
466355
1818
et puis nous avons dû faire dire à Samantha
07:48
produce some utterances.
185
468173
1929
quelques énoncés.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
470102
2379
Ce qu'elle peut produire, ce sont surtout des sons de voyelles,
07:52
but that's enough for us to extract
187
472481
2479
mais c'est assez pour que nous extrayons
07:54
her source characteristics.
188
474960
2285
ses caractéristiques d'origine.
07:57
What happens next is best described
189
477245
3271
Ce qui se passe ensuite est mieux décrit
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
480516
2767
par l'analogie de ma fille. Elle a six ans.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
483283
5422
Elle appelle ça le mélange des couleurs pour peindre les voix.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
488705
2555
C'est beau. C'est exactement ça.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
491260
2860
La voix de Samantha est comme un échantillon concentré
08:14
of red food dye which we can infuse
194
494120
2609
de colorant alimentaire rouge que nous pouvons imprégner
08:16
into the recordings of her surrogate
195
496729
2540
dans les enregistrements de son substitut
08:19
to get a pink voice just like this.
196
499269
4387
pour obtenir une voix rose, comme ça.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
503656
4491
(Vidéo) Samantha : Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
508147
2808
RP : Alors maintenant, Samantha peut dire ça.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
510955
3069
(Vidéo) Samantha : Cette voix est seulement pour moi.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
514024
6305
Je suis impatiente d'utiliser ma nouvelle voix avec mes amis.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
520329
6417
RP : Merci. (Applaudissements)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
526746
2333
Je n'oublierai jamais le doux sourire
08:49
that spread across her face
203
529079
1902
qui s'est propagé sur son visage
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
530981
3649
quand elle a entendu cette voix pour la première fois.
08:54
Now there's millions of people
205
534630
1882
I y a des millions de gens
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
536512
2833
partout dans le monde comme Samantha, des millions,
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
539345
3440
et nous avons seulement commencé à gratter la surface.
09:02
What we've done so far is we have
208
542785
1642
Ce que nous avons fait jusqu'à présent, c'est que nous avons
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
544427
3859
quelques locuteurs de substitution partout aux États-Unis
09:08
who have donated their voices,
210
548286
1507
qui ont fait don de leurs voix,
09:09
and we have been using those
211
549793
1928
et nous les avons utilisées
09:11
to build our first few personalized voices.
212
551721
4472
pour construire nos premières voix personnalisées.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
556193
1756
Mais il y a tellement plus à faire.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
557949
2188
Pour Samantha, son substitut
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
560137
3046
venait de quelque part dans le Mid-Ouest, une inconnue
09:23
who gave her the gift of voice.
216
563183
3841
qui lui a fait le don de la voix.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
567024
2153
En tant que scientifique, je suis tellement enthousiaste
09:29
to take this work out of the laboratory
218
569177
1935
de sortir ce travail du laboratoire
09:31
and finally into the real world
219
571112
1800
et de l'amener enfin dans le monde réel,
09:32
so it can have real-world impact.
220
572912
3165
de sorte qu'il puisse avoir un impact réel dans le monde.
09:36
What I want to share with you next
221
576077
1582
Ce que je veux vous dire ensuite
09:37
is how I envision taking this work
222
577659
2175
est comment j'envisage d'amener ce travail
09:39
to that next level.
223
579834
2711
au niveau suivant.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
582545
3887
J'imagine un monde entier de donneurs de substitution
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
586432
3260
de toutes conditions de différentes tailles, de différents âges,
09:49
coming together in this voice drive
226
589692
3058
se rassemblant dans ce lecteur vocal
09:52
to give people voices
227
592750
2270
pour donner aux gens des voix
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
595020
3799
qui sont aussi colorées que leurs personnalités
09:58
To do that as a first step,
229
598819
2300
Pour ce faire, dans un premier temps,
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
601119
3275
nous avons mis en place ce site, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
604394
1624
comme un moyen de rassembler ceux
10:06
who want to join us as voice donors,
232
606018
2675
qui veulent se joindre à nous en tant que donneurs de voix,
10:08
as expertise donors,
233
608693
1772
comme donneurs d'expertise,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
610465
5339
quelle que soit la façon de faire de cette vision une réalité.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
615804
4153
On dit que le don de sang peut sauver des vies.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
619957
4982
Donner votre voix peut changer des vies.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
624939
3050
Tout ce dont nous avons besoin est quelques heures de discours
10:27
from our surrogate talker,
238
627989
1491
de notre locuteur de substitution,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
629480
4733
et aussi peu qu'une voyelle de notre locuteur cible,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
634213
3711
pour créer une identité vocale unique.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
637924
2626
Voilà la science derrière ce que nous faisons.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
640550
4455
Je veux terminer en revenant sur le côté humain
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
645005
4102
qui est vraiment l'inspiration pour ce travail.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
649107
3699
Il y a cinq ans, nous avons construit notre première voix
10:52
for a little boy named William.
245
652806
2501
pour un petit garçon du nom de William.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
655307
2357
Lorsque sa mère a entendu cette voix pour la première fois,
10:57
she said, "This is what William
247
657664
2345
elle a dit, « C'est ce que William
11:00
would have sounded like
248
660009
1546
aurait eu comme voix
11:01
had he been able to speak."
249
661555
2449
s'il avait été en mesure de parler. »
11:04
And then I saw William typing a message
250
664004
2418
Puis, j'ai vu William taper un message
11:06
on his device.
251
666422
1362
sur son appareil.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
667784
3293
Je me demandais ce qu'il pensait.
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
671077
3590
Imaginez-vous avoir la voix de quelqu'un d'autre
11:14
for nine years
254
674667
2193
pendant neuf ans
11:16
and finally finding your own voice.
255
676860
4844
et enfin trouver votre propre voix.
11:21
Imagine that.
256
681704
1377
Imaginez ça.
11:23
This is what William said:
257
683081
2797
Voici que William a dit :
11:25
"Never heard me before."
258
685878
4463
« Je ne m'étais jamais entendu avant »
11:32
Thank you.
259
692417
1619
Merci.
11:34
(Applause)
260
694036
4724
(Applaudissements)
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