Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

112,811 views ・ 2014-02-13

TED


Dubbelklik op de Engelse ondertitels hieronder om de video af te spelen.

Vertaald door: Valérie Boor Nagekeken door: Els De Keyser
00:12
I'd like to talk today
0
12719
1490
Ik wil het vandaag hebben
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
14209
2927
over een krachtig en fundamenteel aspect
00:17
of who we are: our voice.
2
17136
3598
van wie we zijn: onze stem.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
20734
2746
Ieder van ons heeft een unieke stemafdruk
00:23
that reflects our age, our size,
4
23480
2289
die onze leeftijd en afmetingen weerspiegelt
00:25
even our lifestyle and personality.
5
25769
3237
en zelfs onze manier van leven en persoonlijkheid.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
29006
2142
Met de woorden van de dichter Longfellow:
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
31148
3870
"De menselijke stem is het orgaan van de ziel."
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
35018
2747
Als spraakwetenschapper ben ik gefascineerd
00:37
by how the voice is produced,
9
37765
1829
door hoe de stem wordt geproduceerd.
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
39594
3658
Ik heb een idee om een stem te construeren.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
43252
2210
Dat wil ik graag aan jullie vertellen.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
45462
1814
Ik zal beginnen met een stukje te laten horen
00:47
of a voice that you may recognize.
13
47276
1871
van een stem die je misschien herkent.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
49147
1304
(Opname) Stephen Hawking: "Ik dacht
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
50451
2749
dat het vrij duidelijk was wat ik bedoelde."
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
53200
1280
Pupal Patel: Dat was de stem
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
54480
2086
van Professor Stephen Hawking.
00:56
What you may not know is that same voice
18
56566
3849
Wat je misschien niet weet, is dat dezelfde stem
01:00
may also be used by this little girl
19
60415
2478
misschien ook wordt gebruikt door dit meisje
01:02
who is unable to speak
20
62893
1697
dat niet kan praten
01:04
because of a neurological condition.
21
64590
2597
vanwege een neurologische aandoening.
01:07
In fact, all of these individuals
22
67187
2068
Misschien gebruiken al deze mensen
01:09
may be using the same voice,
23
69255
2012
wel dezelfde stem,
01:11
and that's because there's only a few options available.
24
71267
3557
want er zijn maar een paar opties beschikbaar.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
74824
4317
In de VS alleen, zijn er 2,5 miljoen Amerikanen
01:19
who are unable to speak,
26
79141
1610
die niet kunnen praten.
01:20
and many of whom use computerized devices
27
80751
2622
Velen van hen gebruiken spraakcomputers
01:23
to communicate.
28
83373
1522
om te communiceren.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
84895
3479
Dat zijn dus miljoenen mensen wereldwijd
01:28
who are using generic voices,
30
88374
1652
die generieke stemmen gebruiken,
01:30
including Professor Hawking,
31
90026
1446
inclusief Professor Hawking,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
91472
4833
die een stem met Amerikaans accent bezigt.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
96305
3328
Dit gebrek aan individualiteit van de synthetische stem
01:39
really hit home
34
99633
1416
drong pas echt tot me door
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
101049
2472
op een conferentie over hulpmiddelen voor gehandicapten,
01:43
a few years ago,
36
103521
1850
een paar jaar geleden.
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
105371
3604
Ik weet nog dat ik een zaal inliep
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
108975
3044
en een meisje en een volwassen man
01:52
having a conversation using their devices,
39
112019
2916
met elkaar zag praten met hun apparaten,
01:54
different devices, but the same voice.
40
114935
4284
verschillende apparaten, maar dezelfde stem.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
119219
1909
Toen keek ik rond en zag dit
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
121128
4190
overal om me heen: echt honderden mensen
02:05
using a handful of voices,
43
125318
2738
die een handjevol stemmen bezigden.
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
128056
3091
Stemmen die niet pasten bij hun lichaam
02:11
or their personalities.
45
131147
2082
of hun persoonlijkheid.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
133229
2727
We zouden er niet aan moeten denken om een klein meisje
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
135956
3396
de prothese van een volwassen man aan te meten.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
139352
3304
Waarom dan wel dezelfde stemprothese?
02:22
It really struck me,
49
142656
1291
Het raakte me echt.
02:23
and I wanted to do something about this.
50
143947
3151
Ik wilde hier iets aan doen.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
147098
1953
Ik zal jullie nu een stukje laten horen
02:29
of someone who has, two people actually,
52
149051
3288
van iemand die -- of eigenlijk van twee mensen
02:32
who have severe speech disorders.
53
152339
1768
die een ernstige spraakhandicap hebben.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
154107
3230
Ik wil dat je luistert naar hoe ze klinken.
02:37
They're saying the same utterance.
55
157337
2357
Ze uiten hetzelfde.
02:39
(First voice)
56
159694
2432
(Eerste stem)
02:42
(Second voice)
57
162126
3617
(Tweede stem)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
165743
2412
Je begreep waarschijnlijk niet wat ze zeiden,
02:48
but I hope that you heard
59
168155
1854
maar ik hoop dat je
02:50
their unique vocal identities.
60
170009
4283
hun unieke stemidentiteit hoorde.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
174292
2813
Vervolgens wilde ik uitvinden
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
177105
2384
hoe we de resterende stemvermogens zouden kunnen vangen
02:59
these residual vocal abilities
63
179489
1821
03:01
and build a technology
64
181310
2016
om een technologie te bouwen
03:03
that could be customized for them,
65
183326
2143
die gepersonaliseerd kan worden,
03:05
voices that could be customized for them.
66
185469
2429
gepersonaliseerde stemmen.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
187898
2685
Dus vroeg ik steun aan Tim Bunnel, met wie ik werk.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
190583
3063
Dr. Bunnell is een expert in spraaksynthese.
03:13
and what he'd been doing is building
69
193646
2033
Hij heeft gewerkt aan het bouwen
03:15
personalized voices for people
70
195679
1881
van gepersonaliseerde stemmen voor mensen
03:17
by putting together
71
197560
2097
met behulp van
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
199657
2150
vooraf opgenomen fragmenten van hun stem.
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
201807
2879
Daarmee reconstrueert hij stemmen voor hen.
03:24
These are people who had lost their voice
74
204686
1712
Dat zijn mensen die hun stem zijn verloren
03:26
later in life.
75
206398
1911
op latere leeftijd.
03:28
We didn't have the luxury
76
208309
1394
Wij hadden niet de luxe
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
209703
1774
van vooraf opgenomen stemfragmenten
03:31
for those born with speech disorder.
78
211477
2292
voor degenen met aangeboren spraakstoornissen.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
213769
2537
Maar ik dacht dat er een manier moest zijn
03:36
to reverse engineer a voice
80
216306
1944
om een stem te construeren
03:38
from whatever little is left over.
81
218250
2291
uit wat ervan overblijft, hoe weinig dat ook is.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
220541
2714
Dus besloten we precies dat te doen.
03:43
We set out with a little bit of funding from the National Science Foundation,
83
223255
3403
We begonnen met wat subsidie van de National Science Foundation
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
226658
3565
om gepersonaliseerde stemmen te maken
met behoud van hun unieke vocale identiteiten.
03:50
their unique vocal identities.
85
230223
1536
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
231759
3203
We noemen dit project VocaliD, of vocaal ID,
03:54
for vocal identity.
87
234962
2033
voor vocale identiteit.
03:56
Now before I get into the details of how
88
236995
2674
Voordat ik in detail treed over hoe
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
239669
2048
de stem wordt gemaakt en hem laat horen,
04:01
I need to give you a real quick speech science lesson. Okay?
90
241717
3350
moet ik jullie heel even spraakwetenschapsles geven, oké?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
245067
3159
Allereerst weten we dat de stem
gedurende de ontwikkeling dramatisch verandert.
04:08
dramatically over the course of development.
92
248226
2854
04:11
Children sound different from teens
93
251080
2090
Kinderen klinken anders dan tieners
04:13
who sound different from adults.
94
253170
1463
die anders klinken dan volwassenen.
04:14
We've all experienced this.
95
254633
2642
Dat hebben we allemaal ervaren.
04:17
Fact number two is that speech
96
257275
3363
Ten tweede is spraak
04:20
is a combination of the source,
97
260638
2553
een combinatie van de bron,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
263191
3479
wat de trillingen van je strottenhoofd zijn,
04:26
which are then pushed through
99
266670
1939
die dan verder worden geduwd
04:28
the rest of the vocal tract.
100
268609
2437
door de rest van het spraakkanaal.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
271046
2484
Dat zijn de holten in je hoofd en nek
04:33
that vibrate,
102
273530
1239
die vibreren.
04:34
and they actually filter that source sound
103
274769
2110
Die filteren dat brongeluid
04:36
to produce consonants and vowels.
104
276879
2537
om klinkers en medeklinkers te produceren.
04:39
So the combination of source and filter
105
279416
3860
Dus de combinatie van bron en filter
04:43
is how we produce speech.
106
283276
2630
is hoe we spraak produceren.
04:45
And that happens in one individual.
107
285906
3026
Dat gebeurt in één individu.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
288932
2626
Ik vertelde al eerder dat ik
04:51
a good part of my career
109
291558
2025
een groot deel van mijn carrière
04:53
understanding and studying
110
293583
2453
heb gewijd aan het begrijpen en bestuderen
04:56
the source characteristics of people
111
296036
1958
van de bronkarakteristieken van mensen
04:57
with severe speech disorder,
112
297994
2301
met ernstige spraakstoornissen.
05:00
and what I've found
113
300295
1465
Ik heb vastgesteld
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
301760
3366
dat, al waren hun filters verstoord,
05:05
they were able to modulate their source:
115
305126
2961
ze in staat waren om hun bron te moduleren:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
308087
3262
de toon, het volume, het tempo van hun stem.
05:11
These are called prosody, and I've been documenting for years
117
311349
3368
Dat heet de prosodie. Ik heb jarenlang gedocumenteerd
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
314717
2277
dat deze individuen in staat blijven tot prosodie.
05:16
are preserved.
119
316994
1575
05:18
So when I realized that those same cues
120
318569
4087
Dus toen ik me realiseerde dat diezelfde hints
05:22
are also important for speaker identity,
121
322656
2769
ook belangrijk zijn voor de identiteit van de spreker,
05:25
I had this idea.
122
325425
2015
kreeg ik dit idee.
05:27
Why don't we take the source
123
327440
2516
Waarom nemen we niet de bron
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
329956
2213
van degene waarop het stemgeluid moet lijken,
05:32
because it's preserved,
125
332169
1463
omdat die bewaard is,
05:33
and borrow the filter
126
333632
2135
en lenen we het filter
05:35
from someone about the same age and size,
127
335767
3229
van iemand die ongeveer van dezelfde leeftijd en grootte,
05:39
because they can articulate speech,
128
339011
2407
die spraak kan articuleren
05:41
and then mix them?
129
341418
1791
en mengen we die vervolgens?
05:43
Because when we mix them,
130
343209
1787
Want als we ze mengen, kunnen we net zo'n heldere stem krijgen
05:44
we can get a voice that's as clear
131
344996
1698
05:46
as our surrogate talker --
132
346694
1754
als onze surrogaat-spreker --
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
348448
2595
degene van wie we het filter lenen --
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
351043
4649
met een identiteit die vergelijkbaar is met onze doelspreker.
05:55
It's that simple.
135
355692
1427
Zo simpel is het.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
357119
2934
Dat is de wetenschap achter wat we doen.
06:00
So once you have that in mind,
137
360053
3533
Als je dat eenmaal in gedachten hebt,
06:03
how do you go about building this voice?
138
363586
2258
hoe construeer je dan die stem?
06:05
Well, you have to find someone
139
365844
1480
Nou, je moet iemand vinden
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
367324
2400
die surrogaat wil zijn.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
369724
2264
Dat is niet zo verontrustend.
06:11
Being a surrogate donor
142
371988
1523
Om surrogaatdonor te zijn,
06:13
only requires you to say a few hundred
143
373511
2788
hoef je alleen maar een paar honderd
06:16
to a few thousand utterances.
144
376299
2242
tot een paar duizend uitingen te doen.
06:18
The process goes something like this.
145
378541
2003
Het proces gaat ongeveer zo.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
380544
2190
(Video) Stem: Dingen gebeuren in paren.
06:22
I love to sleep.
147
382734
1925
Ik hou van slapen.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
384659
3882
De hemel is blauw zonder wolken.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
388541
2002
RP: Zo gaat ze een uur of drie door,
06:30
for about three to four hours,
150
390543
1919
RP: Zo gaat ze een uur of drie door,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
392462
3005
en het idee is niet dat ze alles moet zeggen
06:35
that the target is going to want to say,
152
395467
2045
wat het doel zal willen zeggen,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
397512
3395
maar het idee is om alle verschillende combinaties
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
400907
3271
van geluiden die in de taal voorkomen te vormen.
06:44
The more speech you have,
155
404178
1638
Hoe meer spraak je hebt,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
405816
2305
hoe beter de resulterende stem zal klinken.
06:48
Once you have those recordings,
157
408121
1673
Als je die opnames eenmaal hebt,
06:49
what we need to do
158
409794
1413
moeten we
06:51
is we have to parse these recordings
159
411207
2718
de opnames ontleden
06:53
into little snippets of speech,
160
413925
2449
in kleine spraaksnippertjes,
06:56
one- or two-sound combinations,
161
416374
2337
geluiden of combinaties van twee geluiden,
06:58
sometimes even whole words
162
418711
1883
soms zelfs hele woorden
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
420594
4516
die een gegevensverzameling of -bestand zullen beginnen te vormen.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
425110
3717
We zullen dat gegevensbestand een stembank noemen.
07:08
Now the power of the voice bank
165
428827
2096
De kracht van de stembank
07:10
is that from this voice bank,
166
430923
2014
is dat we vanuit deze stembank
07:12
we can now say any new utterance,
167
432937
2011
nu willekeurige nieuwe uitingen kunnen doen
07:14
like, "I love chocolate" --
168
434948
1424
zoals: "Ik hou van chocola" --
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
436372
1739
iedereen moet dat kunnen zeggen --
07:18
fish through that database
170
438111
1831
we vissen in het gegevensbestand
07:19
and find all the segments necessary
171
439942
1940
en vinden alle benodigde segmenten
07:21
to say that utterance.
172
441882
1929
om die uiting te doen.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
443811
1789
(Video) Stem: Ik hou van chocola.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
445600
1391
RP: Dus dat is spraaksynthese.
07:26
It's called concatenative synthesis, and that's what we're using.
175
446991
2573
Dat heet concatenatieve synthese en dat doen we.
07:29
That's not the novel part.
176
449564
1533
Dat is niet het nieuwe stuk.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
451097
2221
Het nieuwe is hoe we het laten klinken
07:33
like this young woman.
178
453318
1457
als deze jonge vrouw.
07:34
This is Samantha.
179
454775
1524
Dit is Samantha.
07:36
I met her when she was nine,
180
456299
2346
Ik heb haar ontmoet toen ze negen was,
07:38
and since then, my team and I
181
458645
1897
en sindsdien proberen mijn team en ik
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
460542
2714
voor haar een gepersonaliseerde stem te construeren.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
463256
3099
We moesten eerst een surrogaatdonor voor haar vinden.
07:46
and then we had to have Samantha
184
466355
1818
Daarna moesten we Samantha
07:48
produce some utterances.
185
468173
1929
wat geluiden laten maken.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
470102
2379
Zij kan vooral klinkerachtige klanken maken,
07:52
but that's enough for us to extract
187
472481
2479
maar dat is genoeg voor ons
07:54
her source characteristics.
188
474960
2285
om haar bronkarakteristieken te extraheren.
07:57
What happens next is best described
189
477245
3271
Mijn dochter van zes beschrijft wat dan gebeurt, met een mooie vergelijking.
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
480516
2767
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
483283
5422
Ze noemt het kleuren mengen om stemmen te schilderen.
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
488705
2555
Dat is prachtig. Het is precies zo.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
491260
2860
Samantha's stem is net onverdunde rode kleurstof
08:14
of red food dye which we can infuse
194
494120
2609
die we kunnen laten intrekken
08:16
into the recordings of her surrogate
195
496729
2540
in de opnames van haar surrogaat
08:19
to get a pink voice just like this.
196
499269
4387
om een roze stem zoals dit te krijgen.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
503656
4491
(Video) Samantha: Aaaaaah.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
508147
2808
RP: Dus nu kan Samantha dit zeggen.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
510955
3069
(Video) Samantha: Deze stem is alleen voor mij.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
514024
6305
Ik kan niet wachten om mijn nieuwe stem met mijn vrienden te gebruiken.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
520329
6417
RP: (Applaus) Bedankt.
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
526746
2333
Ik zal nooit de zachte glimlach vergeten
08:49
that spread across her face
203
529079
1902
die over haar gezicht kwam
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
530981
3649
toen ze die stem voor het eerst hoorde.
08:54
Now there's millions of people
205
534630
1882
Nu zijn er miljoenen mensen ter wereld
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
536512
2833
zoals Samantha, miljoenen.
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
539345
3440
En we hebben nog maar een krasje op het oppervlak gemaakt.
09:02
What we've done so far is we have
208
542785
1642
Tot nu toe hebben we
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
544427
3859
een aantal surrogaatsprekers uit de VS
09:08
who have donated their voices,
210
548286
1507
die hun stem hebben gedoneerd.
09:09
and we have been using those
211
549793
1928
Die hebben we gebruikt
09:11
to build our first few personalized voices.
212
551721
4472
om onze eerste paar aangepaste stemmen te construeren.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
556193
1756
Maar er is zoveel meer werk te doen.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
557949
2188
Voor Samantha kwam haar surrogaat
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
560137
3046
ergens uit het Midwesten, een vreemdeling
09:23
who gave her the gift of voice.
216
563183
3841
die haar de gave van haar stem schonk.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
567024
2153
Als wetenschapper vind ik het zo spannend
09:29
to take this work out of the laboratory
218
569177
1935
om dit werk uit het laboratorium te halen
09:31
and finally into the real world
219
571112
1800
en eindelijk de echte wereld in te nemen
09:32
so it can have real-world impact.
220
572912
3165
zodat het daadwerkelijk impact kan hebben.
09:36
What I want to share with you next
221
576077
1582
Wat ik nu met jullie wil delen,
09:37
is how I envision taking this work
222
577659
2175
is hoe ik me voorstel dat we dit werk
09:39
to that next level.
223
579834
2711
naar het volgende niveau tillen.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
582545
3887
Ik stel me een hele wereld van surrogaatdonoren voor
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
586432
3260
van allerlei pluimage, verschillende maten en leeftijden,
09:49
coming together in this voice drive
226
589692
3058
die allemaal samenkomen in deze stemopslag
09:52
to give people voices
227
592750
2270
om mensen stemmen te geven
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
595020
3799
die net zo kleurig zijn als hun persoonlijkheid.
09:58
To do that as a first step,
229
598819
2300
Om dat te doen, hebben we als eerste stap
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
601119
3275
een website samengesteld, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
604394
1624
als verzamelpunt voor diegenen
10:06
who want to join us as voice donors,
232
606018
2675
die zich als stemdonoren bij ons willen voegen
10:08
as expertise donors,
233
608693
1772
of als expertisedonoren
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
610465
5339
om deze visie op welke manier ook realiteit te laten worden.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
615804
4153
Ze zeggen dat bloed geven levens kan redden.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
619957
4982
Welnu, je stem geven kan levens veranderen.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
624939
3050
Het enige dat we nodig hebben, zijn een paar uren spraak
10:27
from our surrogate talker,
238
627989
1491
van onze surrogaatspreker,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
629480
4733
en maar een klinker van onze doelspreker
10:34
to create a unique vocal identity.
240
634213
3711
om een unieke stemidentiteit te creëren.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
637924
2626
Dus dat is de wetenschap achter wat we doen.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
640550
4455
Ik wil afsluiten door terug te komen op de menselijke kant
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
645005
4102
die de eigenlijke inspiratie is voor dit werk.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
649107
3699
Ongeveer vijf jaar geleden construeerden we onze allereerste stem
10:52
for a little boy named William.
245
652806
2501
voor een jongetje dat William heet.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
655307
2357
Toen zijn moeder deze stem voor het eerst hoorde,
10:57
she said, "This is what William
247
657664
2345
zei ze: "Dit is hoe William
11:00
would have sounded like
248
660009
1546
zou hebben geklonken
11:01
had he been able to speak."
249
661555
2449
als hij kon praten."
11:04
And then I saw William typing a message
250
664004
2418
En toen zag ik William een bericht typen
11:06
on his device.
251
666422
1362
op zijn apparaat.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
667784
3293
Ik vroeg me af wat hij dacht.
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
671077
3590
Stel je voor dat je negen jaar lang rondloopt met andermans stem
11:14
for nine years
254
674667
2193
11:16
and finally finding your own voice.
255
676860
4844
en eindelijk je eigen stem tegenkomt.
11:21
Imagine that.
256
681704
1377
Stel je voor.
11:23
This is what William said:
257
683081
2797
Dit is wat William zei:
11:25
"Never heard me before."
258
685878
4463
"Nooit eerder mezelf gehoord."
11:32
Thank you.
259
692417
1619
Bedankt.
11:34
(Applause)
260
694036
4724
(Applaus)
Over deze website

Deze site laat u kennismaken met YouTube-video's die nuttig zijn om Engels te leren. U ziet Engelse lessen gegeven door topdocenten uit de hele wereld. Dubbelklik op de Engelse ondertitels op elke videopagina om de video af te spelen. De ondertitels scrollen synchroon met het afspelen van de video. Heeft u opmerkingen of verzoeken, neem dan contact met ons op via dit contactformulier.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7