Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

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

112,811 views

2014-02-13 ・ TED


New videos

Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

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

112,811 views ・ 2014-02-13

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)
À propos de ce site Web

Ce site vous présentera des vidéos YouTube utiles pour apprendre l'anglais. Vous verrez des leçons d'anglais dispensées par des professeurs de premier ordre du monde entier. Double-cliquez sur les sous-titres anglais affichés sur chaque page de vidéo pour lire la vidéo à partir de là. Les sous-titres défilent en synchronisation avec la lecture de la vidéo. Si vous avez des commentaires ou des demandes, veuillez nous contacter en utilisant ce formulaire de contact.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7