Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

Translator: sann tint Reviewer: Myo Aung

I'd like to talk today

ဒီနေ့ပြောချင်တာက

about a powerful and fundamental aspect

ကျွန်မတို့ ဘယ်သူဆိုတာရဲ့ စွမ်းအားရှိပြီး

of who we are: our voice.

အခြေခံကျတဲ့ ကဏ္ဍပါ။ ကျွန်မတို့ရဲ့ အသံအကြောင်းပါ။

Each one of us has a unique voiceprint

ကျွန်မတို့ တစ်ဦးစီမှာ အသက်၊ အရွယ်အစားနဲ့

that reflects our age, our size,

ဘဝနေဟန်နဲ့ ပင်ကိုယ်စရိုက်ကိုတောင်မှ

even our lifestyle and personality.

ထင်ဟပ်တဲ့ ထူးခြားတဲ့ အသံပုံစံတွေရှိပါတယ်။

In the words of the poet Longfellow,

ကဗျာဆရာ Longfellow ရဲ့ စကားလုံးတွေထဲမှာ

"the human voice is the organ of the soul."

"လူသားအသံဟာ စိတ်ဝိဉာဉ်ရဲ့ အော်ဂင်တဲ့။"

As a speech scientist, I'm fascinated

စကားပြော သိပ္ပံပညာရှင်အနေနဲ့ အသံတွေထုတ်လုပ်ပုံကို

by how the voice is produced,

စိတ်ဝင်စားမိပြီး

and I have an idea for how it can be engineered.

ဒါကို ဘယ်လို စီမံနိုင်မလဲဆိုတာ အတွက် စိတ်ကူး တစ်ခုရှိပါတယ်။

That's what I'd like to share with you.

ဒါကို ရှင်တို့နဲ့ မျှဝေချင်တာပါ။

I'm going to start by playing you a sample

ရှင်တို့ မှတ်မိလောက်မယ့် နမူနာ အသံတစ်ခု

of a voice that you may recognize.

ဖွင့်ပြရင်း စလိုက်ပါမယ်။

(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought

(အသံဖမ်း) Stephen Hawking:

it was fairly obvious what I meant."

"ကျုပ်ဆိုလိုတာ အတော်လေး ရှင်းလင်းတယ်လို့ ထင်မိခဲ့တယ်။"

Rupal Patel: That was the voice

Rupal Patel: ဒါက ပါမောက္ခ

of Professor Stephen Hawking.

Stephen Hawking ရဲ့ အသံပါ။

What you may not know is that same voice

ရှင်တို့ မသိနိုင်လောက်တာက ဒီအသံကို

may also be used by this little girl

နာ့ဗ်ကြောဆိုင်ရာ အခြေအနေကြောင့်

who is unable to speak

စကားမပြောနိုင်တဲ့

because of a neurological condition.

ကလေးမလေးကလည်း သုံးနိုင်တယ်ဆိုတာပါ။

In fact, all of these individuals

တကယ်တော့ ဒီပုဂ္ဂိုလ်အားလုံးဟာ

may be using the same voice,

ဒီအသံကိုပဲ သုံးနေနိုင်ပြီး

and that's because there's only a few options available.

ဒီလိုဖြစ်တဲ့အကြောင်းက ရွေးစရာ နည်းနည်းပဲ ရှိလို့ပါ။

In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans

U.S တစ်ခုတည်းမှာတင် စကားမပြောနိင်တဲ့

who are unable to speak,

အမေရိကန် ၂.၅ သန်းရှိပြီး

and many of whom use computerized devices

သူတို့ထဲက အများအပြားဟာ ဆက်သွယ်ဖို့ ကွန်ပြူတာသုံး

to communicate.

ကိရိယာတွေ သုံးကြပါတယ်။

Now that's millions of people worldwide

အခု အမေရိကန် အသံဝဲတဲ့ အသံကို သုံးတဲ့

who are using generic voices,

ပါမောက္ခ Hawking အပါအဝင်

including Professor Hawking,

ယျေဘုယျ အသံတွေကို သုံးနေတဲ့

who uses an American-accented voice.

ကမ္ဘာအနှံ့က လူတွေဟာ သန်းချီရှိပါတယ်။

This lack of individuation of the synthetic voice

ဒီဖန်တီးထားတဲ့ ပင်ကိုယ်လက္ခဏာကင်းတဲ့

really hit home

အသံက တကယ်ပဲ အရှိုက်ထိခဲ့တယ်၊

when I was at an assistive technology conference

နှစ်အနည်းငယ်က အထောက်အကူပေးတဲ့

a few years ago,

နည်းပညာ ညီလာခံတစ်ခုမှာ ရှိတုန်းက

and I recall walking into an exhibit hall

မှတ်မိနေတာက ပြပွဲခန်းမ တစ်ခုထဲကို လမ်းလျှောက်ဝင်သွားတော့

and seeing a little girl and a grown man

ကလေးမလေးတစ်ယောက်နဲ့ အရွယ် ရောက် လူကြီးတစ်ယောက်ကို မြင်ပြီး

having a conversation using their devices,

သူတို့ ကိရိယာတွေ သုံးပြီး စကားပြောနေတာပါ။

different devices, but the same voice.

ကိရိယာက အမျိုးမျိုး၊ အသံကတော့ တစ်သံတည်းပါ။

And I looked around and I saw this happening

လှည့်ကြည့်လိုက်တော့ မြင်လိုက်ရတာက

all around me, literally hundreds of individuals

ကိုယ့်ပတ်ချာလည်မှာ ဖြစ်နေတာက ပြောရရင် ရာချီတဲ့ လူတွေဟာ

using a handful of voices,

လက်တစ်ဆုပ်စာ အသံတွေ သုံးနေတာပါ။

voices that didn't fit their bodies

သူတို့ ခန္ဓာတွေ (သို့) ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးတွေနဲ့

or their personalities.

မလိုက်တဲ့ အသံတွေပါ။

We wouldn't dream of fitting a little girl

အရွယ်ရောက် လူကြီးတစ်ယောက်ရဲ့ ကိုယ်အင်္ဂါ အတုနဲ့

with the prosthetic limb of a grown man.

ကလေးမလေးကို တပ်ဖို့ဆိုတာ အိပ်မက်မက်မိမှာ မဟုတ်ဘူး။

So why then the same prosthetic voice?

ဒါဆိုရင် ဘာဖြစ်လို့ အသံတုက တူနေတာလဲ။

It really struck me,

တကယ် စိတ်ဝင်စားမိပြီး

and I wanted to do something about this.

ဒါနဲ့ ပတ်သက်ပြီး တစ်ခုခု လုပ်ချင်ခဲ့တယ်။

I'm going to play you now a sample

အခု လူတစ်ယောက်၊ တကယ်တော့

of someone who has, two people actually,

ဆိုးဆိုးဝါးဝါး ပြဿနာရှိသူတွေရဲ့ တကယ်တော့ လူ နှစ်ယောက်ရဲ့

who have severe speech disorders.

အသံနမူနာတစ်ခု ဖွင့်ပြပါ့မယ်။

I want you to take a listen to how they sound.

သူတို့ အသံဘယ်လိုထွက်တယ်ဆိုတာ နားထောင်စေချင်ပါတယ်။

They're saying the same utterance.

သူတို့ဟာ အသံတစ်မျိုးတည်း ပြောနေတာပါ။

(First voice)

(ပထမ အသံ)

(Second voice)

(ဒုတိယ အသံ)

You probably didn't understand what they said,

သူတို့ပြောတာ ရှင်တို့ နားလည်ချင်မှ နားလည်မှာပါ။

but I hope that you heard

ဒါပေမဲ့ သူတို့ရဲ့ ထူးခြားတဲ့ အသံပိုင်း

their unique vocal identities.

လက္ခဏာတွေကိုတော့ ကြားမယ် မျှော်လင့်ပါတယ်။

So what I wanted to do next is,

ဒီတော့ ကျွန်မ နောက်လုပ်ချင်တာက

I wanted to find out how we could harness

ဒီကြွင်းကျန်တဲ့ အသံစွမ်းရည်တွေကို ဘယ်လို

these residual vocal abilities

ထိန်းချုပ်၊အသုံးချပြီး သူတို့အတွက်

and build a technology

အထူးလုပ်ပေးနိုင်တဲ့ အသံတွေ သူတို့အတွက်

that could be customized for them,

အထူးပြုလုပ်ပေးနိုင်တဲ့နည်းပညာ

voices that could be customized for them.

တည်ဆောက်နိုင်တယ်ဆိုတာ ရှာဖွေချင်တာပါ။

So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.

ဒါနဲ့ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်သူ Tim Bunnell ဆီသွားပါတယ်။

Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,

Dr. Bunnell ဟာ စကားသံ ပေါင်းစပ်ခြင်း ကျွမ်းကျင်သူဖြစ်ပြီး

and what he'd been doing is building

သူလုပ်ဆောင်နေတာက

personalized voices for people

ကြိုတင်သွင်းထားတဲ့ သူတို့ရဲ့

by putting together

အသံနမူနာတွေကို စုပေါင်းပြီး သူတို့အတွက်

pre-recorded samples of their voice

အသံတစ်ခုကို ပြန်တည်ဆောက်ခြင်းနဲ့

and reconstructing a voice for them.

လူတွေအတွက် ကိုယ်ပိုင် အသံတွေ တည်ဆောက်တာပါ။

These are people who had lost their voice

ဒီလူတွေဟာ ကြီးလာမှ

later in life.

အသံပျောက်သွားကြသူတွေပါ။

We didn't have the luxury

မွေးရာပါ စကားပြော

of pre-recorded samples of speech

ချွတ်ယွင်းသူတွေအတွက် ကြိုသွင်းထားတဲ့

for those born with speech disorder.

စကားသံ နမူနာတွေ ကျွန်မတို့မှာ အရံသင့်မရှိခဲ့ဘူး။

But I thought, there had to be a way

ဒါပေမဲ့ ကျွန်မတွေးမိတာက ကျန်နေတာလေးကနေ

to reverse engineer a voice

စီမံထားတဲ့ အသံကို ပြန်ပြောင်းဖို့

from whatever little is left over.

နည်းလမ်းတစ်ခုတော့ ရှိဖို့လိုတယ်ပေါ့။

So we decided to do exactly that.

ဒါကို တစ်သွေမတိမ်းလုပ်ဖို့ ဆုံးဖြတ်လိုက်တယ်။

We set out with a little bit of funding from the National Science Foundation,

National Science Foundation ကနေ လူတွေရဲ့ ထူးခြားတဲ့ အသံလက္ခဏာတွေကို

to create custom-crafted voices that captured

ဖမ်းယူတဲ့ အထူးပြုလုပ်ထားတဲ့ အသံတွေဖန်တီးဖို့ ရံပုံငွေ

their unique vocal identities.

နည်းနည်းလေး ထောင်လိုက်တယ်။

We call this project VocaliD, or vocal I.D.,

ဒီပရောဂျက်ကို အသံပိုင်း လက္ခဏာအတွက်

for vocal identity.

VocaliD (သို့) vocal I.D လို့ခေါ်ပါတယ်။

Now before I get into the details of how

အခု ဒီအသံ ဘယ်လိုလုပ်လဲဆိုတာ အသေးစိတ် မရှင်းခင်

the voice is made and let you listen to it,

ဒါကို ရှင်တို့ကို ပေးနားထောင်ပါ့မယ်။

I need to give you a real quick speech science lesson. Okay?

တကယ် စကားပြော မြန်တဲ့ သိပ္ပံ သင်ခန်းစာ တစ်ခု ပေးဖို့လိုတာပေါ့နော်။

So first, we know that the voice is changing

ဒီတော့ ပထမက ဖွံ့ဖြိုးလာတဲ့တစ်လျှောက်

dramatically over the course of development.

အသံဟာ သိသာစွာ ပြောင်းလဲတာ သိကြပါတယ်။

Children sound different from teens

လူကြီးနဲ့ အသံထွက်မတူတဲ့ ဆယ်ကျော်သက်တွေဟာ

who sound different from adults.

ကလေးတွေနဲ့ မတူပါဘူး။

We've all experienced this.

ဒါကို အားလုံး တွေ့ကြုံဖူးပါတယ်။

Fact number two is that speech

နံပါတ်နှစ် အချက်က စကားပြောဟာ

is a combination of the source,

သင့် အသံအိုးက ထုတ်လုပ်ပြီး

which is the vibrations generated by your voice box,

တစ်ဖန် ကျန်တဲ့ အသံလမ်းကြောင်း တစ်လျှောက်ကို

which are then pushed through

တွန်းထုတ်ခံရတဲ့ တုန်ခါမှုတွေဖြစ်တဲ့

the rest of the vocal tract.

ရင်းမြစ်ရဲ့ ပေါင်းစပ်မှုတစ်ခုပါ။

These are the chambers of your head and neck

ဒါတွေက တုန်ခါတဲ့ ခေါင်းနဲ့ လည်ပင်းရဲ့

that vibrate,

အကန့်တွေဖြစ်ပြီး

and they actually filter that source sound

ဒါတွေဟာ တကယ်တော့ ဗျည်းနဲ့ သရသံတွေ

to produce consonants and vowels.

ထုတ်ဖို့ အရင်းသံတွေကို စစ်ပေးပါတယ်။

So the combination of source and filter

ဒီတော့ ရင်းမြစ်နဲ့ စစ်တာ ပေါင်းစပ်ခြင်းဟာ

is how we produce speech.

စကားသံ ထုတ်လုပ်ပုံပါ။

And that happens in one individual.

ဒါက တစ်ဦးချင်းစီမှာ ဖြစ်ပေါ်ပါတယ်။

Now I told you earlier that I'd spent

ကဲ အစောပိုင်းက ပြောခဲ့တာက

a good part of my career

ကျွန်မအလုပ်ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းကောင်းတစ်ခုကို

understanding and studying

ပြင်းထန်တဲ့ စကားပြောမှုဆိုင်ရာ ကမောက်ကမ

the source characteristics of people

ဖြစ်နေသူတွေရဲ့ ရင်းမြစ် လက္ခဏာတွေကို

with severe speech disorder,

နားလည်ခြင်းနဲ့ လေ့လာခြင်းမှာ သုံးမယ်လို့ဖြစ်ပြီး

and what I've found

တွေ့ရှိရတာက

is that even though their filters were impaired,

သူတိုရဲ့ အစစ်တွေ ထိခိုက်နေတာတောင်မှ

they were able to modulate their source:

သူတို့ရဲ့ အရင်းအမြစ်ဖြစ်တဲ့ အသံရဲ့ အနိမ့်အမြင့်၊

the pitch, the loudness, the tempo of their voice.

အတိုးအကျယ်၊ အနှေးအမြန်ကို ညှိနိုင်ကြပါတယ်။

These are called prosody, and I've been documenting for years

ဒါတွေကို ဋ္ဌာန်ကရိုဏ်းလို့ခေါ်ပြီး တစ်ဦးချင်းရဲ့ ဋ္ဌာန်ကရိုဏ်းဆိုင်ရာ

that the prosodic abilities of these individuals

အစွမ်းတွေ ထိန်းသိမ်းထားတာကို နှစ်များစွာ

are preserved.

မှတ်တမ်းပြုစုခဲ့ပါတယ်။

So when I realized that those same cues

ဒါနဲ့ ဒီတူညီတဲ့ အချိတ်အဆက်တွေဟာ လည်း စကားပြောသူ လက္ခဏာအတွက်

are also important for speaker identity,

အရေးပါတယ်ဆိုတာ သိရှိတဲ့အခါ

I had this idea.

ဒီစိတ်ကူးရခဲ့ပါတယ်။

Why don't we take the source

ထိန်းသိမ်းထားတဲ့အတွက်

from the person we want the voice to sound like,

ဒီအသံမျိုး စကားသံကို ကိုယ်လိုချင်တဲ့လူဆီက

because it's preserved,

အရင်းအမြစ်ယူလိုက်ပြီး

and borrow the filter

စကားသံ ရွတ်နိုင်တဲ့အတွက်

from someone about the same age and size,

အသက်တူ၊အရွယ်အစားတူလောက်ရှိတဲ့

because they can articulate speech,

လူတစ်ယောက်ဆီက အစစ်ငှားကာ

and then mix them?

ဒါတွေကို ရောလိုက်မယ်ဆိုရင်ရော။

Because when we mix them,

အကြောင်းက ဒါတွေကို ရောလိုက်တဲ့အခါ

we can get a voice that's as clear

အစစ်ငှားထားတဲ့လူ

as our surrogate talker --

ကိုယ်စား စကားပြောသူလို

that's the person we borrowed the filter from—

ကြည်လင်ပြီး ကိုယ်ဦးတည်ထားတဲ့

and is similar in identity to our target talker.

စကားပြောသူနဲ့ တူညီတဲ့ စကားသံတစ်သံ ရနိုင်လို့ပါ။

It's that simple.

ဒီလောက်ကို ရိုးစင်းပါတယ်။

That's the science behind what we're doing.

ဒါက ကျွန်မတို့ လုပ်နေတာရဲ့ နောက်ကွယ်က သိပ္ပံပညာပါ။

So once you have that in mind,

ဒီတော့ ဒါ စိတ်ထဲမှာ ရှိပြီဆိုတာနဲ့

how do you go about building this voice?

အသံတည်ဆောက်တာ ဘယ်လိုလုပ်လဲပေါ့။

Well, you have to find someone

ကောင်းပြီ၊ ကိုယ်စားပြောပေးဖို့

who is willing to be a surrogate.

စိတ်ဆန္ဒရှိသူ တစ်ယောက်ကို ရှာဖို့လိုပါတယ်။

It's not such an ominous thing.

ဒါက ဒီလောက် ဆိုးဝါးတဲ့ အရာမဟုတ်ပါဘူး။

Being a surrogate donor

ကိုယ်စား အလှူရှင်ဖြစ်ဖို့

only requires you to say a few hundred

ရာကနေ ထောင်လောက်ရှိတဲ့ အသံတွေကို

to a few thousand utterances.

ပြောရုံပဲ လိုတာပါ။

The process goes something like this.

ဖြစ်စဉ်က ဒီလိုပါ။

(Video) Voice: Things happen in pairs.

(ဗီဒီယို) အသံ၊ အရာတွေဟာ တွဲပြီးဖြစ်ပါတယ်။

I love to sleep.

အိပ်ရတာ နှစ်သက်တယ်။

The sky is blue without clouds.

ကောင်းကင်က တိမ်တွေစင်ပြီး ပြာနေတယ်။

RP: Now she's going to go on like this

RP: ကဲ သူမဟာ ဒီအတိုင်း

for about three to four hours,

သုံး၊ လေးနာရီ ဆက်ဖြစ်နေမယ်၊

and the idea is not for her to say everything

ရည်ရွယ်ချက်က သူမဟာ ဦးတည်သူ ပြောချင်မယ့်

that the target is going to want to say,

အရာတိုင်းကို ပြောဖို့မဟုတ်ပဲ

but the idea is to cover all the different combinations

ဘာသာစကားမှာဖြစ်ပေါ်တဲ့ အသံတွေရဲ့ အားလုံးသောပေါင်းစပ်မှု

of the sounds that occur in the language.

အမျိုးမျိုးကို ပြောင်းဖို့ရည်ရွယ်တာပါ။

The more speech you have,

စကားပြော ပိုရှိလေလေ၊

the better sounding voice you're going to have.

ပိုကောင်းတဲ့အသံ ပိုရှိလေလေ ဖြစ်မှာပါ။

Once you have those recordings,

ဒီအသံသွင်းတာတွေ ရှိပြီဆိုတာနဲ့

what we need to do

လုပ်ဖို့လိုတာက

is we have to parse these recordings

ဒီအသံသွင်းတာတွေကို စကားပြော

into little snippets of speech,

အတိုအထွာတွေထဲမှာ စိတ်ဖြာဖို့ လိုပါတယ်။

one- or two-sound combinations,

အသံပေါင်းစပ်မှု တစ်ခု နှစ်ခု၊

sometimes even whole words

တစ်ခါတစ်လေ ဒေတာအစုမှာ

that start populating a dataset or a database.

စတင်နေရာယူလာတဲ့ စကားလုံးတွေ အပြည့်တောင်ပေါ့။

We're going to call this database a voice bank.

ဒီဒေတာအစုကို အသံဘဏ်လို့ ခေါ်ပါတယ်။

Now the power of the voice bank

အသံဘဏ်ရဲ့ စွမ်းအားက

is that from this voice bank,

ဒီအသံဘဏ်ကပါ၊

we can now say any new utterance,

ဘယ်စကားသံကိုမဆို ပြောနိုင်ပါတယ်။

like, "I love chocolate" --

ဥပမာ "ချောကလက် ကြိုက်တယ်။"

everyone needs to be able to say that—

ဒါကို လူတိုင်းပြောနိုင်ဖို့ လိုတယ်။

fish through that database

ဒီစကားသံပြောဖို့ ဒေတာစုထဲက

and find all the segments necessary

ဆွဲထုတ်ပြီး လိုအပ်ရာ

to say that utterance.

အသံပိုင်းအားလုံးကို ရှာပါတယ်။

(Video) Voice: I love chocolate.

(ဗီဒီယို) အသံ၊ ချောကလက်ကြိုက်တယ်။

RP: So that's speech synthesis.

RP: ဒါက စကားသံ ဖန်တီးမှုပါ။

It's called concatenative synthesis, and that's what we're using.

ကွင်းဆက် ဖန်တီးမှုလို့ ခေါ်တယ်၊ ကျွန်မတို့ သုံးနေတာပါ။

That's not the novel part.

ဒါက ဆန်းသစ်တဲ့ အပိုင်းမဟုတ်ဘူး။

What's novel is how we make it sound

ဆန်းသစ်တာက ဒီအမျိုးသမီးငယ်လို

like this young woman.

အသံကို ဖန်တီးပုံပါ။

This is Samantha.

သူမက Samantha ပါ။

I met her when she was nine,

သူမ ကိုးနှစ်မှာ ဆုံခဲ့ပါတယ်။

and since then, my team and I

အဲဒီကတည်းက ကွန်မနဲ့ ကျွန်မအသင်းဟာ

have been trying to build her a personalized voice.

သူမကို ကိုယ်ပိုင်အသံ တည်ဆောက်ပေးဖို့ ကြိုးပမ်းနေခဲ့တာပါ။

We first had to find a surrogate donor,

ပထမဆုံး ကိုယ်စား အလှူရှင် ရှာဖို့လိုပြီး

and then we had to have Samantha

Samantha ကို စကားသံတစ်ချို့

produce some utterances.

ထွက်ခိုင်းပါတယ်။

What she can produce are mostly vowel-like sounds,

သူမထုတ်နိုင်တာတွေက အများစုက သရသံ လိုမျိုးတွေပါ။

but that's enough for us to extract

ဒါပေမဲ့ သူမရဲ့ ရင်းမြစ်လက္ခဏာကို

her source characteristics.

ထုတ်ယူဖို့ လုံလောက်ပါတယ်။

What happens next is best described

နောက်ဖြစ်သွားတာက ကျွန်မ သမီးရဲ့ နှိုင်းယှဉ်ဆင်ခြင်မှုနဲ့

by my daughter's analogy. She's six.

အကောင်းဆုံး သရုပ်ဖော်တာပါ။ သူမက ခြောက်နှစ်ပါ။

She calls it mixing colors to paint voices.

သူမက ဒါကို အသံကို ဆေးခြယ်ဖို့ အရောင်စပ်တာလို့ ခေါ်တယ်။

It's beautiful. It's exactly that.

လှပါတယ်။ ဒီအတိုင်း ထပ်တူပါ။

Samantha's voice is like a concentrated sample

Samantha ရဲ့အသံက ဒီလို ပန်းရောင်ရဖို့

of red food dye which we can infuse

သူမရဲ့ ကိုယ်စားအသံရဲ့

into the recordings of her surrogate

အသံသွင်းတာတွေထဲ ပေါင်းစပ်နိုင်တဲ့

to get a pink voice just like this.

အစာဆိုးဆေး အနီရဲ့ စုစည်းထားတဲ့ နမူနာတစ်ခုလိုပါ။

(Video) Samantha: Aaaaaah.

(ဗီဒီယို) Samantha အား။

RP: So now, Samantha can say this.

RP: ကဲ ဒီတော့ Samantha ဒါကို ပြောနိုင်တယ်။

(Video) Samantha: This voice is only for me.

ဗီဒီယို) Samantha ဒီအသံက ကျွန်မအတွက်ပါပဲ။

I can't wait to use my new voice with my friends.

သူငယ်ချင်းတွေနဲ့ အသံသစ်ကိုသုံးဖို့ မစောင့်နိုင်တော့ဘူး။

RP: Thank you. (Applause)

RP: ကျေးဇူးပါ။. (လက်ခုပ်သံများ)

I'll never forget the gentle smile

အသံကို သူမ ပထမဆုံးကြားတုန်းက

that spread across her face

သူမရဲ့ မျက်နှာပြင်မှာ သန်းသွားတဲ့

when she heard that voice for the first time.

အပြုံးနုလေးကို ကျွန်မ ဘယ်တော့မှ မေ့မှာ မဟုတ်တော့ဘူး။

Now there's millions of people

အခု ကမ္ဘာတစ်လွှားမှာ Samantha လို

around the world like Samantha, millions,

သန်းချီရှိပါတယ်၊ သန်းချီပြီးတော့ပါ။

and we've only begun to scratch the surface.

အပေါ်ယံ အစပဲရှိသေးတာပါ။

What we've done so far is we have

အခုထိ ကျွန်မတို့ လုပ်ထားတာက

a few surrogate talkers from around the U.S.

U.S တစ်ဝိုက်က အသံလှူတဲ့

who have donated their voices,

ကိုယ်စား စကားပြောသူ

and we have been using those

အနည်းငယ်ပဲ ရှိပြီး ပထမဆုံး

to build our first few personalized voices.

ကိုယ်ပိုင်အသံတွေ တည်ဆောက်ဖို့ ဒါတွေကို သုံးနေတာပါ။

But there's so much more work to be done.

ဒါပေမဲ့ လုပ်စရာ အများကြီးရှိသေးတယ်။

For Samantha, her surrogate

Samantha အတွက် သူ့မရဲ့ ကိုယ်စားက

came from somewhere in the Midwest, a stranger

အနောက်အလယ်ပိုင်း တစ်နေရာက သူမကို

who gave her the gift of voice.

အသံလက်ဆောင်ပေးတဲ့ သူစိမ်းတစ်ဦးဆီက လာတာပါ။

And as a scientist, I'm so excited

သိပ္ပံပညာရှင် အနေနဲ့ တကယ့် ကမ္ဘာမှာ

to take this work out of the laboratory

အရာထင်ဖို့နိုင်ဖို့ ဒီအလုပ်ကို

and finally into the real world

လက်တွေ့ခန်းက နောက်ဆုံး တကယ့် ကမ္ဘာထဲ

so it can have real-world impact.

ထုတ်ယူတာကို သိပ် စိတ်လှုပ်ရှားမိပါတယ်။

What I want to share with you next

နောက်ထပ် မျှဝေချင်တာက

is how I envision taking this work

ဒီအလုပ်ကို နောက်တစ်ဆင့်ထိ ယူဆောင်ဖို့

to that next level.

ကျွန်မ ဘယ်လို စိတ်ကူးမြင်ယောင်တာကိုပါ။

I imagine a whole world of surrogate donors

ကိုယ်စား အလှူရှင်တွေရဲ့ ကမ္ဘာတစ်ခုလုံးကို စိတ်ကူးကြည့်မိတယ်။

from all walks of life, different sizes, different ages,

အလွှာစုံ၊ အရွယ်စုံ၊ အသက်အရွယ်ပေါင်းစုံက

coming together in this voice drive

ဒီအသံ မောင်းနှင်စက်ထဲကို

to give people voices

သူတို့ရဲ့ စရိုက်တွေအတိုင်း အရောင်စုံတဲ့

that are as colorful as their personalities.

လူတွေ အသံတွေ လှူဖို့ အတူစုလာနေတာကိုပါ။

To do that as a first step,

ဒါကို ပထမအဆင့် အဖြစ်လုပ်ဖို့

we've put together this website, VocaliD.org,

VocaliD.org ဆိုတဲ့ ဝက်ဘ်ဆိုဒ်တစ်ခု စုထောင်လိုက်တယ်။

as a way to bring together those

ဘာဖြစ်ဖြစ် ဒီစိတ်ကူးကို

who want to join us as voice donors,

လက်တွေ့လုပ်ဖို့ နည်းလမ်းမှာ အသံအလှူရှင်တွေ၊

as expertise donors,

ကျွမ်းကျင်တဲ့ အလှူရှင်တွေအနေနဲ့

in whatever way to make this vision a reality.

ကျွန်မတို့နဲ့ ပူးပေါင်းချင်သူတွေကို စုစည်းဖို့ နည်းလမ်း အနေနဲ့ပေါ့။

They say that giving blood can save lives.

ပြောတာက သွေးလှူတာက အသက်တွေကို ကယ်နိုင်တယ်တဲ့။

Well, giving your voice can change lives.

ကဲ သင့် အသံတွေကို ပေးလှူခြင်းက ဘဝတွေကို ပြောင်းလဲနိုင်ပါတယ်။

All we need is a few hours of speech

ကျွန်မတို့ လိုတာက ကျွန်မတို့ရဲ့ ကိုယ်စားပြောသူဆီက

from our surrogate talker,

နာရီအနည်းငယ် စကားပြောသံနဲ့

and as little as a vowel from our target talker,

ထူးခြားတဲ့ အသံလက္ခဏာ ဖန်တီးဖို့

to create a unique vocal identity.

ဦးတည်တဲ့ စကားပြောသူဆီက သရသံ မဆိုစလောက်ပါ။

So that's the science behind what we're doing.

ဒီတော့ ဒါဟာ ကျွန်မတို့လုပ်နေတဲ့ နောက်ကွယ်က သိပ္ပံပညာပါ။

I want to end by circling back to the human side

ဒီလုပ်ရပ်အတွက် တကယ့် စေ့ဆော်မှု

that is really the inspiration for this work.

လူသားဘက်ခြမ်းကို ပြန်လှည့်ရင်း အဆုံးသတ်ချင်ပါတယ်။

About five years ago, we built our very first voice

လွန်ခဲ့တဲ့ ငါနှစ်က William ဆိုတဲ့ကောင်လေးအတွက်

for a little boy named William.

ပထမဆုံး အသံတည်ဆောက်ခဲ့တယ်။

When his mom first heard this voice,

သူ့အသံကို သူ့အမေ

she said, "This is what William

ပထမဆုံးကြားတော့ ပြောတာက "ဒါဟာ William

would have sounded like

စကားပြောနိုင်မယ်ဆိုရင်

had he been able to speak."

သူပြောမယ့် အသံမျိုးပဲထွက်လိမ့်မယ်။"

And then I saw William typing a message

နောက် William က သူ့ ကိရိယာမှာ စာတိုရိုက်တာ

on his device.

တွေ့လိုက်တယ်။

I wondered, what was he thinking?

တွေးမိတာက သူ ဘာတွေးနေမလဲပေါ့။

Imagine carrying around someone else's voice

အခြားသူတစ်ယောက်ရဲ့ အသံကို ကိုးနှစ်တာ

for nine years

ဆောင်နေခဲ့ပြီး

and finally finding your own voice.

နောက်ဆုံး ကိုယ့် ကိုယ်ပိုင်အသံကို ရှာတွေ့တာ မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

Imagine that.

ဒါကို မြင်ယောင်ကြည့်ပါ။

This is what William said:

ဒါက William ပြောခဲ့တာပါ။

"Never heard me before."

"ကျွန်တော် ပြောတာကို အရင်က တစ်ခါမှ မကြားဖူးဘူး။"

Thank you.

ကျေဇူးတင်ပါတယ်။

(Applause)

(လက်ခုပ်သံများ)