Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

111,845 views ・ 2014-02-13

TED


Norėdami paleisti vaizdo įrašą, dukart spustelėkite žemiau esančius angliškus subtitrus.

Translator: augustė mi Reviewer: Andrius Družinis-Vitkus
00:12
I'd like to talk today
0
12719
1490
Šiandien norėčiau aptarti
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
14209
2927
galingą ir esminį aspektą
00:17
of who we are: our voice.
2
17136
3598
to, kas mes esame: mūsų balsą.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
20734
2746
Kiekvienas iš mūsų turi unikalų balso tembrą,
00:23
that reflects our age, our size,
4
23480
2289
kuris atspindi mūsų amžių, dydį,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
25769
3237
net mūsų gyvenimo būdą ir asmenybę.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
29006
2142
Poeto Longfelo žodžiais,
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
31148
3870
"žmogaus balsas yra sielos skambesys."
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
35018
2747
Kaip kalbėsenos mokslininkė, aš esu sužavėta,
00:37
by how the voice is produced,
9
37765
1829
kaip balsas yra sukuriamas,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
39594
3658
ir turiu idėją, kaip jis gali būti projektuojamas.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
43252
2210
Tuo ir norėčiau pasidalinti su jumis.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
45462
1814
Pradėti ketinu pavyzdžiu
00:47
of a voice that you may recognize.
13
47276
1871
balso, kurį jūs veikiausiai atpažinsite.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
49147
1304
(Įrašas) Stivenas Hokingas: "Aš galvojau,
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
50451
2749
kad buvo visiškai akivaizdu, ką turėjau omenyje."
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
53200
1280
Rupal Patel: Tai buvo profesoriaus
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
54480
2086
Stiveno Hokingo balsas.
00:56
What you may not know is that same voice
18
56566
3849
Greičiausiai jūs nežinote, kad toks pats balsas
01:00
may also be used by this little girl
19
60415
2478
taip pat gali būti naudojamas ir šios mažos mergaitės,
01:02
who is unable to speak
20
62893
1697
kuri turi kalbos negalią
01:04
because of a neurological condition.
21
64590
2597
dėl neurologinės ligos.
01:07
In fact, all of these individuals
22
67187
2068
Iš tiesų, visi sergantys asmenys
01:09
may be using the same voice,
23
69255
2012
naudoja tokį patį balsą
01:11
and that's because there's only a few options available.
24
71267
3557
todėl, kad įmanoma tėra rinktis iš kelių.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
74824
4317
Vien Jungtinės Valstijose yra 2,5 milijono
01:19
who are unable to speak,
26
79141
1610
kalbos negalią turinčių amerikiečių
01:20
and many of whom use computerized devices
27
80751
2622
ir dauguma jų naudoja kompiuterizuotus prietaisus
01:23
to communicate.
28
83373
1522
bendrauti.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
84895
3479
Pasaulyje yra milijonai žmonių,
01:28
who are using generic voices,
30
88374
1652
kurie naudoja bendrus balsus,
01:30
including Professor Hawking,
31
90026
1446
įskaitant ir profesorių Hokingą,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
91472
4833
kuris naudoja balsą su amerikietišku akcentu.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
96305
3328
Individualizacijos trūkumo dirbtiniame balse problema
01:39
really hit home
34
99633
1416
iš tiesų sukrėtė mane,
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
101049
2472
kai buvau technologijų neįgaliesiems konferencijoje
01:43
a few years ago,
36
103521
1850
prieš keletą metų,
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
105371
3604
ir aš prisimenu save įeinančią į parodų salę
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
108975
3044
ir matančią mažą mergaitę ir suaugusį vyrą
01:52
having a conversation using their devices,
39
112019
2916
besišnekančius naudojantis savo prietaisais,
01:54
different devices, but the same voice.
40
114935
4284
skirtingais prietaisais, bet tuo pačiu balsu.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
119219
1909
Aš apsidairiau aplink ir mačiau, kad tai vyksta
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
121128
4190
visoje salėje, šimtai asmenų
02:05
using a handful of voices,
43
125318
2738
naudojosi vos keletu skirtingų balsų,
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
128056
3091
kurie netiko jų kūnams
02:11
or their personalities.
45
131147
2082
ir jų asmenybėms.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
133229
2727
Mes nenorėtume matyti mažos mergaitės
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
135956
3396
su suaugusio žmogaus galūnės protezu.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
139352
3304
Tad kodėl tas pats balsas?
02:22
It really struck me,
49
142656
1291
Tai iš tiesų sukrėtė mane
02:23
and I wanted to do something about this.
50
143947
3151
ir aš panorau ko nors imtis.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
147098
1953
Dabar ketinu parodyti pavyzdį
02:29
of someone who has, two people actually,
52
149051
3288
žmogaus, iš tikrųjų dviejų žmonių, kurie turi
02:32
who have severe speech disorders.
53
152339
1768
sunkų kalbos sutrikimą.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
154107
3230
Noriu, kad pasiklausytumėte, kaip jie skamba.
02:37
They're saying the same utterance.
55
157337
2357
Jie abu sako tą patį.
02:39
(First voice)
56
159694
2432
(Pirmasis balsas)
02:42
(Second voice)
57
162126
3617
(Antrasis balsas)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
165743
2412
Tikriausiai nesupratote, ką jie sako,
02:48
but I hope that you heard
59
168155
1854
bet tikiuosi, kad išgirdote,
02:50
their unique vocal identities.
60
170009
4283
jog abu šie balsai unikalūs.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
174292
2813
Taigi, toliau ketinau
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
177105
2384
atrasti kaip mes galėtume panaudoti
02:59
these residual vocal abilities
63
179489
1821
šiuos gebėsenos kalbėti likučius
03:01
and build a technology
64
181310
2016
ir sukurti technologiją,
03:03
that could be customized for them,
65
183326
2143
kuri būtų pritaikyta jiems,
03:05
voices that could be customized for them.
66
185469
2429
balsus, pritaikytus jiems.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
187898
2685
Taigi aš užmezgiau ryšius su savo bendradarbiu, Timu Bunelu.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
190583
3063
Dr. Bunelas yra kalbos sintezės ekspertas,
03:13
and what he'd been doing is building
69
193646
2033
taigi jis užsiima personalizuotų
03:15
personalized voices for people
70
195679
1881
balsų kurimu žmonėms,
03:17
by putting together
71
197560
2097
kartu sudėdamas
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
199657
2150
iš anksto įrašytus jų balso pavyzdžius
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
201807
2879
ir atkurdamas jų balsą.
03:24
These are people who had lost their voice
74
204686
1712
Tai yra žmonės, kurie
03:26
later in life.
75
206398
1911
prarado balsą.
03:28
We didn't have the luxury
76
208309
1394
Mes neturime prabangos
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
209703
1774
įrašytų kalbos pavyzdžių tų,
03:31
for those born with speech disorder.
78
211477
2292
kurie gimė su kalbos negalia.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
213769
2537
Bet aš pamaniau, kad turi būti būdas
03:36
to reverse engineer a voice
80
216306
1944
atkurti balsą
03:38
from whatever little is left over.
81
218250
2291
iš to, kas liko.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
220541
2714
Tad nusprendėme užsiimti būtent tuo.
03:43
We set out with a little bit of funding from the National Science Foundation,
83
223255
3403
Su Nacionalinio Mokslo Fondo parama mes pamėginome
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
226658
3565
sukurti dirbtinai sukurtus balsus, kurie atspindėtų
03:50
their unique vocal identities.
85
230223
1536
unikalią jų balso tapatybę.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
231759
3203
Mes vadiname šį projektą VocaliD, arba vocal I.D.,
03:54
for vocal identity.
87
234962
2033
kaip balso tapatybę.
03:56
Now before I get into the details of how
88
236995
2674
Prieš leidžiantis į detales kaip
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
239669
2048
balsas yra kuriamas, ir leidžiant jo pasiklausyti,
04:01
I need to give you a real quick speech science lesson. Okay?
90
241717
3350
aš turiu išdėstyti trumpą kalbėsenos mokslo pamoką. Gerai?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
245067
3159
Pirma, mes žinome, kad balsas pastebimai
04:08
dramatically over the course of development.
92
248226
2854
kinta skirtingais gyvenimo laikotarpiais.
04:11
Children sound different from teens
93
251080
2090
Vaikų balsas skiriasi nuo paauglių,
04:13
who sound different from adults.
94
253170
1463
kurių balsas skiriasi nuo suaugusių.
04:14
We've all experienced this.
95
254633
2642
Mes visi tai patyrėme.
04:17
Fact number two is that speech
96
257275
3363
Antra, kalba
04:20
is a combination of the source,
97
260638
2553
atsiranda,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
263191
3479
kai vibracijos, sukuriamos balso aparato,
04:26
which are then pushed through
99
266670
1939
yra nustumiamos
04:28
the rest of the vocal tract.
100
268609
2437
išilgai viso balso trakto.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
271046
2484
Tai yra ertmės galvoje ir kakle,
04:33
that vibrate,
102
273530
1239
kurios vibruoja
04:34
and they actually filter that source sound
103
274769
2110
ir jos iš tiesų filtruoja šaltinio garsą ir
04:36
to produce consonants and vowels.
104
276879
2537
taip sukuriamos priebalsės ir balsės.
04:39
So the combination of source and filter
105
279416
3860
Taigi šaltinio ir filtro kombinacija
04:43
is how we produce speech.
106
283276
2630
yra tai, kaip mes kalbame.
04:45
And that happens in one individual.
107
285906
3026
Ir tai įvyksta kiekvienam individualiai.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
288932
2626
Aš minėjau anksčiau, kad didelę dalį
04:51
a good part of my career
109
291558
2025
savo karjeros aš praleidau
04:53
understanding and studying
110
293583
2453
bandydama suprasti ir studijuodama
04:56
the source characteristics of people
111
296036
1958
šaltinio savybes tų žmonių,
04:57
with severe speech disorder,
112
297994
2301
kurie turi stiprius kalbėsenos sutrikimus,
05:00
and what I've found
113
300295
1465
ir aš atradau,
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
301760
3366
kad nors jų filtrai yra sumenkę,
05:05
they were able to modulate their source:
115
305126
2961
jie gali valdyti savo šaltinį:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
308087
3262
toną, garsumą, balso tempą.
05:11
These are called prosody, and I've been documenting for years
117
311349
3368
Tai vadinama prozodija, ir aš ilgus metus tyrinėjau,
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
314717
2277
kad prozodiniai šių asmenų gebėjimai
05:16
are preserved.
119
316994
1575
yra išsaugoti.
05:18
So when I realized that those same cues
120
318569
4087
Taigi kai aš supratau tai, kad šie panašūs signalai
05:22
are also important for speaker identity,
121
322656
2769
taip pat yra svarbūs kalbėtojo asmenybei,
05:25
I had this idea.
122
325425
2015
man gimė idėja.
05:27
Why don't we take the source
123
327440
2516
Kodėl nepaėmus šaltinio
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
329956
2213
iš žmogaus, kurio balsą norime išgirsti,
05:32
because it's preserved,
125
332169
1463
kadangi jis išsaugotas,
05:33
and borrow the filter
126
333632
2135
ir nepasiskolinus filtro
05:35
from someone about the same age and size,
127
335767
3229
iš kieno nors panašaus amžiaus ir dydžio,
05:39
because they can articulate speech,
128
339011
2407
kadangi jis gali artikuliuoti kalbą,
05:41
and then mix them?
129
341418
1791
ir šiuos du sujungti?
05:43
Because when we mix them,
130
343209
1787
Kadangi juos sujungus,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
344996
1698
mes galime gauti balsą, kuris bus aiškus
05:46
as our surrogate talker --
132
346694
1754
kaip žmogaus, iš kurio
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
348448
2595
filtras buvo pasiskolintas,
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
351043
4649
bet panašus į žmogaus, kurio šaltinis naudotas balse.
05:55
It's that simple.
135
355692
1427
Tai taip paprasta.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
357119
2934
Tai mokslinis paaiškinimas tam, ką mes darome.
06:00
So once you have that in mind,
137
360053
3533
Turėdami tai galvoje,
06:03
how do you go about building this voice?
138
363586
2258
kaip sukurtumėte balsą?
06:05
Well, you have to find someone
139
365844
1480
Na, reikia surasti ką nors,
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
367324
2400
kas norėtų būtų balso surogatu.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
369724
2264
Tai visiškai nėra nerimą keliantis dalykas.
06:11
Being a surrogate donor
142
371988
1523
Buvimas surogatu donoru
06:13
only requires you to say a few hundred
143
373511
2788
reikalauja tik pasakyti nuo kelių šimtų
06:16
to a few thousand utterances.
144
376299
2242
iki kelių tūkstančių išsireiškimų.
06:18
The process goes something like this.
145
378541
2003
Šis procesas skamba maždaug taip.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
380544
2190
(Video) Balsas:
06:22
I love to sleep.
147
382734
1925
Aš mėgstu miegoti.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
384659
3882
Dangus mėlynas be debesų.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
388541
2002
RP: Dabar ji darys tai
06:30
for about three to four hours,
150
390543
1919
apie tris ar keturias valandas
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
392462
3005
ir pagrindinė mintis nėra ištarti viską,
06:35
that the target is going to want to say,
152
395467
2045
ką neįgalusis norėtų pasakyti,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
397512
3395
bet apimti visas skirtingas kombinacijas
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
400907
3271
garsų, pasitaikančių kalboje.
06:44
The more speech you have,
155
404178
1638
Kuo daugiau kalbos turima,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
405816
2305
tuo geriau skambantį balsą galima turėti.
06:48
Once you have those recordings,
157
408121
1673
Jau turint šiuos įrašus,
06:49
what we need to do
158
409794
1413
tereikia išnagrinėti
06:51
is we have to parse these recordings
159
411207
2718
šiuos įrašus
06:53
into little snippets of speech,
160
413925
2449
į kalbos fragmentus,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
416374
2337
į vieno ar dviejų garsų kombinacijas,
06:58
sometimes even whole words
162
418711
1883
kartais net atskirus žodžius,
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
420594
4516
ir taip pradėti įkurdinti duomenų bazę.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
425110
3717
Vadinkime šią duomenų bazę balso banku.
07:08
Now the power of the voice bank
165
428827
2096
Šio balso banko galia slypi tame,
07:10
is that from this voice bank,
166
430923
2014
kad iš šio balso banko
07:12
we can now say any new utterance,
167
432937
2011
mes galime pasakyti bet kokį naują išsireiškimą,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
434948
1424
pavyzdžiui, "Aš mėgstu šokoladą" --
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
436372
1739
kiekvienas turi galėti tai pasakyti --
07:18
fish through that database
170
438111
1831
duomenų bazėje tereikia sužvejoti
07:19
and find all the segments necessary
171
439942
1940
ir surasti reikiamas daleles
07:21
to say that utterance.
172
441882
1929
šiam išsireiškimui.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
443811
1789
(Video) Balsas: Aš mėgstu šokoladą.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
445600
1391
RP: Taigi tai yra kalbos sintezė.
07:26
It's called concatenative synthesis, and that's what we're using.
175
446991
2573
Ji vadinama sujungiamąja sinteze, kurią mes naudojame.
07:29
That's not the novel part.
176
449564
1533
Tai nėra neįprastoji dalis.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
451097
2221
Neįprasta yra tai, kaip mes priversime tai
07:33
like this young woman.
178
453318
1457
skambėti kaip šios jaunos moters balsą.
07:34
This is Samantha.
179
454775
1524
Štai Samanta.
07:36
I met her when she was nine,
180
456299
2346
Kai aš ją sutikau, jai buvo devyneri,
07:38
and since then, my team and I
181
458645
1897
ir nuo tada aš ir mano komanda
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
460542
2714
bandėme sukurti jai personalizuotą balsą.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
463256
3099
Pirmiausia mums teko surasti surogatą donorą,
07:46
and then we had to have Samantha
184
466355
1818
tada mums reikėjo, kad Samanta
07:48
produce some utterances.
185
468173
1929
ištartų keletą frazių.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
470102
2379
Tai, ką ji gali ištarti daugiausiai yra į balses panašūs garsai,
07:52
but that's enough for us to extract
187
472481
2479
bet jų užtenka tam, kad
07:54
her source characteristics.
188
474960
2285
iš jų išgautume jos šaltinio charakteristiką.
07:57
What happens next is best described
189
477245
3271
Kas vyksta toliau, geriausiai apibūdina
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
480516
2767
mano dukters analogija. Jai šešeri.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
483283
5422
Ji vadina tai spalvų maišymu nupiešti balsams.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
488705
2555
Tai nuostabu. Tai būtent tai.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
491260
2860
Samantos balsas yra lyg koncentruotas pavyzdys
08:14
of red food dye which we can infuse
194
494120
2609
raudonų maistinių dažų, kuriuos įliejame
08:16
into the recordings of her surrogate
195
496729
2540
į jos surogatinio balso įrašus
08:19
to get a pink voice just like this.
196
499269
4387
gauti tokį kaip šis rožinį balsą.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
503656
4491
(Video) Samanta: Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
508147
2808
RP: Dabar Samanta gali pasakyti tai.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
510955
3069
(Video) Samanta: Šis balsas sukurtas tik man.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
514024
6305
Aš negaliu sulaukti, kol galėsiu kalbėti juo su savo draugais.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
520329
6417
RP: Ačiū. (Plojimai)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
526746
2333
Aš niekad nepamiršiu švelnios šypsenos,
08:49
that spread across her face
203
529079
1902
kuri perbėgo jos veidu,
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
530981
3649
kai ji išgirdo šį balsą pirmą kartą.
08:54
Now there's millions of people
205
534630
1882
Pasaulyje yra milijonai žmonių
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
536512
2833
panašių į Samantą, milijonai,
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
539345
3440
ir mes vos pradėjome darbą.
09:02
What we've done so far is we have
208
542785
1642
Iki šiol mes turime
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
544427
3859
keletą surogatų balsų iš Jungtinių Valstijų,
09:08
who have donated their voices,
210
548286
1507
kurie paaukojo savo balsus,
09:09
and we have been using those
211
549793
1928
ir mes naudojame juos
09:11
to build our first few personalized voices.
212
551721
4472
kurdami pirmuosius personalizuotus balsus.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
556193
1756
Bet yra dar daugybė darbo.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
557949
2188
Samantos surogatė gyvena kažkur
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
560137
3046
Vidurio Vakaruose, nepažįstamoji,
09:23
who gave her the gift of voice.
216
563183
3841
kuri dovanojo jai balso dovaną.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
567024
2153
Kaip mokslininkė, aš esu labai sujaudinta
09:29
to take this work out of the laboratory
218
569177
1935
perkeldama šį darbą iš laboratorijos
09:31
and finally into the real world
219
571112
1800
į realų pasaulį, tad
09:32
so it can have real-world impact.
220
572912
3165
negaliu sulaukti šio darbo poveikio.
09:36
What I want to share with you next
221
576077
1582
Taip pat aš noriu pasidalinti su jumis
09:37
is how I envision taking this work
222
577659
2175
kaip aš įsivaizduoju šį darbą
09:39
to that next level.
223
579834
2711
kopiant į kitą lygmenį.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
582545
3887
Aš įsivaizduoju pasaulį pilną surogatų donorų
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
586432
3260
iš įvairių gyvenimo sričių, skirtingo amžiaus ir padėčių,
09:49
coming together in this voice drive
226
589692
3058
kurie kartu bus skatinami idėjos
09:52
to give people voices
227
592750
2270
duoti žmonėms balsus,
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
595020
3799
kurie būtų tokie pat spalvingi kaip ir jų asmenybės.
09:58
To do that as a first step,
229
598819
2300
Pirmasis žingsnis to link
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
601119
3275
yra VocaliD.org puslapio sukūrimas,
10:04
as a way to bring together those
231
604394
1624
kaip būdas sujungti tuos,
10:06
who want to join us as voice donors,
232
606018
2675
kurie nori prisidėti prie mūsų kaip balso donorai,
10:08
as expertise donors,
233
608693
1772
kaip įvertinti donorai,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
610465
5339
bet kokiu keliu paversti šią viziją realybe.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
615804
4153
Sakoma, kad kraujo davimas gali išsaugoti gyvybes.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
619957
4982
Na, balso davimas gali pakeisti gyvenimus.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
624939
3050
Viskas, ko reikia, yra kelios valandos kalbos
10:27
from our surrogate talker,
238
627989
1491
surogato šnekos
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
629480
4733
ir visai nedaug, vos balsės, iš neįgaliojo,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
634213
3711
kad būtų sukurta unikali balso tapatybė.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
637924
2626
Taigi tai mokslas, kuo paremta tai, ką darome.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
640550
4455
Norėčiau baigti grįžtant prie žmogiškosios pusės,
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
645005
4102
kuri įkvepia šiam darbui.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
649107
3699
Maždaug prieš penkerius metus sukūrėme patį pirmą balsą
10:52
for a little boy named William.
245
652806
2501
mažam berniuku, vardu Viljamas.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
655307
2357
Kai jo mama pirmą kartą išgirdo šį balsą,
10:57
she said, "This is what William
247
657664
2345
ji pasakė, "Štai kaip Viljamas
11:00
would have sounded like
248
660009
1546
būtų kalbėjęs, jei
11:01
had he been able to speak."
249
661555
2449
būtų galėjęs kalbėti."
11:04
And then I saw William typing a message
250
664004
2418
Ir tada pamačiau Viljamą rašantį žinutę
11:06
on his device.
251
666422
1362
savo prietaise.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
667784
3293
Aš mąsčiau, ką jis galvojo?
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
671077
3590
Įsivaizduokite, ką reiškia devynerius metus
11:14
for nine years
254
674667
2193
kalbėti svetimu balsu
11:16
and finally finding your own voice.
255
676860
4844
ir galiausiai surasti savąjį.
11:21
Imagine that.
256
681704
1377
Tik įsivaizduokite.
11:23
This is what William said:
257
683081
2797
Štai, ką Viljamas pasakė:
11:25
"Never heard me before."
258
685878
4463
"Niekada nesu girdėjęs savęs."
11:32
Thank you.
259
692417
1619
Ačiū.
11:34
(Applause)
260
694036
4724
(Plojimai)
Apie šią svetainę

Šioje svetainėje rasite "YouTube" vaizdo įrašų, naudingų mokantis anglų kalbos. Pamatysite anglų kalbos pamokas, kurias veda aukščiausio lygio mokytojai iš viso pasaulio. Dukart spustelėkite angliškus subtitrus, rodomus kiekvieno vaizdo įrašo puslapyje, kad iš ten paleistumėte vaizdo įrašą. Subtitrai slenka sinchroniškai su vaizdo įrašo atkūrimu. Jei turite pastabų ar pageidavimų, susisiekite su mumis naudodami šią kontaktinę formą.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7