Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

Рупал Патель: Синтезированные голоса, такие же уникальные, как и отпечатки пальцев

111,845 views

2014-02-13 ・ TED


New videos

Rupal Patel: Synthetic voices, as unique as fingerprints

Рупал Патель: Синтезированные голоса, такие же уникальные, как и отпечатки пальцев

111,845 views ・ 2014-02-13

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Alina Siluyanova Редактор: Aliaksandr Autayeu
00:12
I'd like to talk today
0
12719
1490
Сегодня мне бы хотелось поговорить
00:14
about a powerful and fundamental aspect
1
14209
2927
о значительном и существенном аспекте
00:17
of who we are: our voice.
2
17136
3598
того, кем мы являемся: о голосе.
00:20
Each one of us has a unique voiceprint
3
20734
2746
Каждый из нас обладает уникальным отпечатком голоса,
00:23
that reflects our age, our size,
4
23480
2289
отражающим возраст, пропорции,
00:25
even our lifestyle and personality.
5
25769
3237
даже стиль жизни и личность.
00:29
In the words of the poet Longfellow,
6
29006
2142
Словами поэта Лонгфелло:
00:31
"the human voice is the organ of the soul."
7
31148
3870
«Голос человека есть орган его души».
00:35
As a speech scientist, I'm fascinated
8
35018
2747
Как учёный-лингвист, я восхищена тем,
00:37
by how the voice is produced,
9
37765
1829
как возникает голос,
00:39
and I have an idea for how it can be engineered.
10
39594
3658
и у меня есть идея, как голос может быть спроектирован.
00:43
That's what I'd like to share with you.
11
43252
2210
Вот, чем бы мне хотелось с вами поделиться.
00:45
I'm going to start by playing you a sample
12
45462
1814
Начну с проигрывания образца голоса,
00:47
of a voice that you may recognize.
13
47276
1871
который вы можете узнать.
00:49
(Recording) Stephen Hawking: "I would have thought
14
49147
1304
(Запись) Стивен Хокинг: «Я бы подумал,
00:50
it was fairly obvious what I meant."
15
50451
2749
что было довольно очевидно то, что я имел в виду».
00:53
Rupal Patel: That was the voice
16
53200
1280
Рупал Патель: Это был голос
00:54
of Professor Stephen Hawking.
17
54480
2086
профессора Стивена Хокинга.
00:56
What you may not know is that same voice
18
56566
3849
Вы можете не знать, что тот же голос
01:00
may also be used by this little girl
19
60415
2478
может быть использован вот этой девочкой,
01:02
who is unable to speak
20
62893
1697
которая не может говорить
01:04
because of a neurological condition.
21
64590
2597
из-за неврологического нарушения.
01:07
In fact, all of these individuals
22
67187
2068
На деле, все эти люди
01:09
may be using the same voice,
23
69255
2012
могут использовать один и тот же голос,
01:11
and that's because there's only a few options available.
24
71267
3557
потому что есть всего лишь несколько доступных вариантов.
01:14
In the U.S. alone, there are 2.5 million Americans
25
74824
4317
Только в США живут 2,5 миллиона американцев,
01:19
who are unable to speak,
26
79141
1610
которые не могут говорить,
01:20
and many of whom use computerized devices
27
80751
2622
и множество из которых пользуются компьютеризированными устройствами
01:23
to communicate.
28
83373
1522
для общения.
01:24
Now that's millions of people worldwide
29
84895
3479
Это миллионы людей по всему миру,
01:28
who are using generic voices,
30
88374
1652
применяющие универсальные голоса,
01:30
including Professor Hawking,
31
90026
1446
включая профессора Хокинга,
01:31
who uses an American-accented voice.
32
91472
4833
который использует голос с американским акцентом.
01:36
This lack of individuation of the synthetic voice
33
96305
3328
Вот эта нехватка индивидуальности синтезированного голоса
01:39
really hit home
34
99633
1416
по-настоящему задела меня за живое,
01:41
when I was at an assistive technology conference
35
101049
2472
когда я была на конференции по вспомогательным технологиям
01:43
a few years ago,
36
103521
1850
пару лет назад.
01:45
and I recall walking into an exhibit hall
37
105371
3604
Я вспоминаю, как зашла в выставочный зал
01:48
and seeing a little girl and a grown man
38
108975
3044
и увидела беседующих маленькую девочку и взрослого мужчину
01:52
having a conversation using their devices,
39
112019
2916
с помощью своих устройств —
01:54
different devices, but the same voice.
40
114935
4284
разных устройств, но с тем же голосом.
01:59
And I looked around and I saw this happening
41
119219
1909
Я огляделась вокруг и увидела,
02:01
all around me, literally hundreds of individuals
42
121128
4190
что все так делают. Буквально сотни людей,
02:05
using a handful of voices,
43
125318
2738
использующих горстку голосов —
02:08
voices that didn't fit their bodies
44
128056
3091
голосов, не подходящих их телам
02:11
or their personalities.
45
131147
2082
или их личностям.
02:13
We wouldn't dream of fitting a little girl
46
133229
2727
Мы бы и не подумали на маленькую девочку
02:15
with the prosthetic limb of a grown man.
47
135956
3396
подгонять протез взрослого мужчины.
02:19
So why then the same prosthetic voice?
48
139352
3304
Почему же тогда один и тот же искусственный голос?
02:22
It really struck me,
49
142656
1291
Меня это поразило,
02:23
and I wanted to do something about this.
50
143947
3151
и мне захотелось что-то с этим сделать.
02:27
I'm going to play you now a sample
51
147098
1953
Сейчас я проиграю вам образец аудио
02:29
of someone who has, two people actually,
52
149051
3288
человека, у которого — вообще-то два человека —
02:32
who have severe speech disorders.
53
152339
1768
у которых есть тяжёлые нарушения речи.
02:34
I want you to take a listen to how they sound.
54
154107
3230
Хочу, чтобы вы послушали, как звучат их голоса.
02:37
They're saying the same utterance.
55
157337
2357
Они говорят одно и то же.
02:39
(First voice)
56
159694
2432
(Первый голос)
02:42
(Second voice)
57
162126
3617
(Второй голос)
02:45
You probably didn't understand what they said,
58
165743
2412
Вероятно, вы не поняли, что они сказали,
02:48
but I hope that you heard
59
168155
1854
но я надеюсь, вы услышали
02:50
their unique vocal identities.
60
170009
4283
их уникальные вокальные индивидуальности.
02:54
So what I wanted to do next is,
61
174292
2813
Следующим шагом мне захотелось
02:57
I wanted to find out how we could harness
62
177105
2384
найти, как можно приспособить
02:59
these residual vocal abilities
63
179489
1821
эти остаточные вокальные способности
03:01
and build a technology
64
181310
2016
и создать технологию,
03:03
that could be customized for them,
65
183326
2143
которую можно будет настроить под них,
03:05
voices that could be customized for them.
66
185469
2429
голоса, которые могут быть настроены под них.
03:07
So I reached out to my collaborator, Tim Bunnell.
67
187898
2685
Я связалась с моим коллегой — Тимом Баннеллом.
03:10
Dr. Bunnell is an expert in speech synthesis,
68
190583
3063
Доктор Баннелл — эксперт в синтезе речи.
03:13
and what he'd been doing is building
69
193646
2033
Он занимался созданием
03:15
personalized voices for people
70
195679
1881
персонифицированных голосов для людей,
03:17
by putting together
71
197560
2097
соединяя
03:19
pre-recorded samples of their voice
72
199657
2150
записанные заранее образцы их голосов
03:21
and reconstructing a voice for them.
73
201807
2879
и воспроизводя заново их голос.
03:24
These are people who had lost their voice
74
204686
1712
Это для тех людей, кто потерял возможность говорить
03:26
later in life.
75
206398
1911
в какой-то момент своей жизни.
03:28
We didn't have the luxury
76
208309
1394
У нас не было такой роскоши,
03:29
of pre-recorded samples of speech
77
209703
1774
как заранее записанные образцы речи
03:31
for those born with speech disorder.
78
211477
2292
для тех, кто родился с нарушениями речи.
03:33
But I thought, there had to be a way
79
213769
2537
Но я думала, что должен быть способ
03:36
to reverse engineer a voice
80
216306
1944
обратной разработки голоса
03:38
from whatever little is left over.
81
218250
2291
из того малого, что осталось.
03:40
So we decided to do exactly that.
82
220541
2714
Мы решили именно это и делать.
03:43
We set out with a little bit of funding from the National Science Foundation,
83
223255
3403
Мы начали с небольшого гранта от Национального Научного Фонда,
03:46
to create custom-crafted voices that captured
84
226658
3565
чтобы создать специально разработанные под конкретных людей голоса, которые
03:50
their unique vocal identities.
85
230223
1536
улавливали уникальность их вокальной индивидуальности.
03:51
We call this project VocaliD, or vocal I.D.,
86
231759
3203
Мы называем этот проект VocaliD, или vocal I.D.,
03:54
for vocal identity.
87
234962
2033
что означает «вокальная индивидуальность».
03:56
Now before I get into the details of how
88
236995
2674
Прежде чем я окунусь в детали того,
03:59
the voice is made and let you listen to it,
89
239669
2048
как создаётся голос и дам вам его прослушать,
04:01
I need to give you a real quick speech science lesson. Okay?
90
241717
3350
позвольте сначала краткую лекцию о речи. Хорошо?
04:05
So first, we know that the voice is changing
91
245067
3159
Во-первых, мы знаем, что голос
04:08
dramatically over the course of development.
92
248226
2854
радикально меняется в процессе развития.
04:11
Children sound different from teens
93
251080
2090
Дети звучат иначе, нежели подростки,
04:13
who sound different from adults.
94
253170
1463
голоса которых отличаются от взрослых.
04:14
We've all experienced this.
95
254633
2642
У всех у нас есть этот опыт.
04:17
Fact number two is that speech
96
257275
3363
Факт номер два: речь —
04:20
is a combination of the source,
97
260638
2553
это сочетание источника,
04:23
which is the vibrations generated by your voice box,
98
263191
3479
коим являются вибрации, производимые гортанью,
04:26
which are then pushed through
99
266670
1939
которые далее проходят
04:28
the rest of the vocal tract.
100
268609
2437
сквозь остальной речевой тракт.
04:31
These are the chambers of your head and neck
101
271046
2484
Это те участки в голове и шее,
04:33
that vibrate,
102
273530
1239
которые вибрируют,
04:34
and they actually filter that source sound
103
274769
2110
и они фильтруют звук от источника,
04:36
to produce consonants and vowels.
104
276879
2537
чтобы образовывать гласные и согласные.
04:39
So the combination of source and filter
105
279416
3860
Сочетание источника и фильтра —
04:43
is how we produce speech.
106
283276
2630
это то, как мы генерируем речь.
04:45
And that happens in one individual.
107
285906
3026
И всё это происходит в каждом отдельном человеке.
04:48
Now I told you earlier that I'd spent
108
288932
2626
Ранее я говорила вам, что провела
04:51
a good part of my career
109
291558
2025
добрую часть моей карьеры,
04:53
understanding and studying
110
293583
2453
пытаясь понять и изучить
04:56
the source characteristics of people
111
296036
1958
исходные характеристики людей
04:57
with severe speech disorder,
112
297994
2301
с тяжёлыми нарушениями речи,
05:00
and what I've found
113
300295
1465
и я обнаружила,
05:01
is that even though their filters were impaired,
114
301760
3366
что даже несмотря на то, что их фильтры были повреждены,
05:05
they were able to modulate their source:
115
305126
2961
они могли модулировать свой источник:
05:08
the pitch, the loudness, the tempo of their voice.
116
308087
3262
высоту, громкость, темп своего голоса.
05:11
These are called prosody, and I've been documenting for years
117
311349
3368
Их называют «просодиями». Я документально подтверждала
05:14
that the prosodic abilities of these individuals
118
314717
2277
в течение нескольких лет, что просодические способности этих людей
05:16
are preserved.
119
316994
1575
сохранены.
05:18
So when I realized that those same cues
120
318569
4087
Когда же я поняла, что те же самые стимулы
05:22
are also important for speaker identity,
121
322656
2769
важны и для индивидуальности говорящего,
05:25
I had this idea.
122
325425
2015
у меня появилась идея.
05:27
Why don't we take the source
123
327440
2516
Почему бы не взять источник
05:29
from the person we want the voice to sound like,
124
329956
2213
от человека, голос которого мы хотим воссоздать,
05:32
because it's preserved,
125
332169
1463
ибо он сохранен,
05:33
and borrow the filter
126
333632
2135
и позаимствовать фильтр
05:35
from someone about the same age and size,
127
335767
3229
у кого-то, кто схож по пропорциям и возрасту,
05:39
because they can articulate speech,
128
339011
2407
владеющего членораздельной речью,
05:41
and then mix them?
129
341418
1791
а затем смешать их?
05:43
Because when we mix them,
130
343209
1787
Ведь, когда мы их смешиваем,
05:44
we can get a voice that's as clear
131
344996
1698
мы можем получить голос, настолько же чистый,
05:46
as our surrogate talker --
132
346694
1754
как и голос нашего суррогатного носителя голоса —
05:48
that's the person we borrowed the filter from—
133
348448
2595
того человека, у которого мы позаимствовали фильтр —
05:51
and is similar in identity to our target talker.
134
351043
4649
и совпадает с индивидуальностью нашего целевого владельца голоса.
05:55
It's that simple.
135
355692
1427
Вот так просто.
05:57
That's the science behind what we're doing.
136
357119
2934
Таков научный фон нашей работы.
06:00
So once you have that in mind,
137
360053
3533
Как только эта идея появилась,
06:03
how do you go about building this voice?
138
363586
2258
что делать дальше для создания такого голоса?
06:05
Well, you have to find someone
139
365844
1480
Придётся найти кого-то,
06:07
who is willing to be a surrogate.
140
367324
2400
кто захочет стать суррогатом.
06:09
It's not such an ominous thing.
141
369724
2264
Не такая уж и зловещая вещь.
06:11
Being a surrogate donor
142
371988
1523
Чтобы быть суррогатным донором,
06:13
only requires you to say a few hundred
143
373511
2788
вам только нужно произнести от нескольких сотен
06:16
to a few thousand utterances.
144
376299
2242
до нескольких тысяч шаблонных фраз.
06:18
The process goes something like this.
145
378541
2003
Процесс происходит примерно вот так.
06:20
(Video) Voice: Things happen in pairs.
146
380544
2190
(Видео) Голос: Всё имеет пару.
06:22
I love to sleep.
147
382734
1925
Я люблю спать.
06:24
The sky is blue without clouds.
148
384659
3882
Небо голубое и без облаков.
06:28
RP: Now she's going to go on like this
149
388541
2002
Рупал Патель: Вот так она и будет продолжать
06:30
for about three to four hours,
150
390543
1919
в течение порядка 3—4 часов,
06:32
and the idea is not for her to say everything
151
392462
3005
и идея не в том, чтобы сказать всё,
06:35
that the target is going to want to say,
152
395467
2045
что целевой владелец захочет сказать,
06:37
but the idea is to cover all the different combinations
153
397512
3395
а просто охватить все различные сочетания
06:40
of the sounds that occur in the language.
154
400907
3271
звуков, которые существуют в языке.
06:44
The more speech you have,
155
404178
1638
Чем больше речевой информации у вас есть,
06:45
the better sounding voice you're going to have.
156
405816
2305
тем лучший по звучанию голос получится.
06:48
Once you have those recordings,
157
408121
1673
Как только такие записи созданы,
06:49
what we need to do
158
409794
1413
следующее, что нужно сделать,
06:51
is we have to parse these recordings
159
411207
2718
это разобрать эти записи
06:53
into little snippets of speech,
160
413925
2449
на маленькие фрагменты речи —
06:56
one- or two-sound combinations,
161
416374
2337
сочетания одного—двух звуков,
06:58
sometimes even whole words
162
418711
1883
иногда даже целые слова, —
07:00
that start populating a dataset or a database.
163
420594
4516
которые начнут заполнять набор данных, или базу данных.
07:05
We're going to call this database a voice bank.
164
425110
3717
Мы будем называть эту базу данных «банк голоса».
07:08
Now the power of the voice bank
165
428827
2096
Сила этого банка голоса в том,
07:10
is that from this voice bank,
166
430923
2014
что из него теперь
07:12
we can now say any new utterance,
167
432937
2011
мы можем создать любые новые фразы,
07:14
like, "I love chocolate" --
168
434948
1424
например, «Я люблю шоколад» —
07:16
everyone needs to be able to say that—
169
436372
1739
каждому нужно уметь это сказать.
07:18
fish through that database
170
438111
1831
Покопайтесь в этой базе данных
07:19
and find all the segments necessary
171
439942
1940
и найдите все необходимые сегменты,
07:21
to say that utterance.
172
441882
1929
чтобы сказать эту фразу.
07:23
(Video) Voice: I love chocolate.
173
443811
1789
(Видео) Голос: Я люблю шоколад.
07:25
RP: So that's speech synthesis.
174
445600
1391
Рупал Патель: Это синтез речи.
07:26
It's called concatenative synthesis, and that's what we're using.
175
446991
2573
Называется «конкатенативный синтез», и это то, с чем мы работаем.
07:29
That's not the novel part.
176
449564
1533
Это не новая часть.
07:31
What's novel is how we make it sound
177
451097
2221
А новое в том, как мы делаем так, чтобы голос звучал,
07:33
like this young woman.
178
453318
1457
как эта молодая женщина.
07:34
This is Samantha.
179
454775
1524
Это Саманта.
07:36
I met her when she was nine,
180
456299
2346
Я встретила её, когда ей было 9 лет,
07:38
and since then, my team and I
181
458645
1897
и с тех пор я и моя команда
07:40
have been trying to build her a personalized voice.
182
460542
2714
пытались создать для неё персонифицированный голос.
07:43
We first had to find a surrogate donor,
183
463256
3099
Сначала нам нужно было найти суррогатного донора,
07:46
and then we had to have Samantha
184
466355
1818
а затем — дать Саманте
07:48
produce some utterances.
185
468173
1929
воспроизвести несколько шаблонных фраз.
07:50
What she can produce are mostly vowel-like sounds,
186
470102
2379
То, что она может произнести, в большинстве своём звучит, как звуки гласных,
07:52
but that's enough for us to extract
187
472481
2479
но нам этого достаточно, чтобы выявить
07:54
her source characteristics.
188
474960
2285
её исходные характеристики.
07:57
What happens next is best described
189
477245
3271
То, что происходит потом, лучше всего описано
08:00
by my daughter's analogy. She's six.
190
480516
2767
аналогией моей дочери. Ей 6 лет.
08:03
She calls it mixing colors to paint voices.
191
483283
5422
Она называет это «смешением цветов, чтобы рисовать голоса».
08:08
It's beautiful. It's exactly that.
192
488705
2555
Это красиво. Это именно так.
08:11
Samantha's voice is like a concentrated sample
193
491260
2860
Голос Саманты — как концентрированный образец
08:14
of red food dye which we can infuse
194
494120
2609
красного пищевого красителя, который мы можем «влить»
08:16
into the recordings of her surrogate
195
496729
2540
в записи её суррогата,
08:19
to get a pink voice just like this.
196
499269
4387
чтобы получился «розовый голос». Вот такой.
08:23
(Video) Samantha: Aaaaaah.
197
503656
4491
(Видео) Саманта: Ааааааааа.
08:28
RP: So now, Samantha can say this.
198
508147
2808
Рупал Патель: Сейчас Саманта может сказать вот это.
08:30
(Video) Samantha: This voice is only for me.
199
510955
3069
(Видео) Саманта: Этот голос — только для меня.
08:34
I can't wait to use my new voice with my friends.
200
514024
6305
Не дождусь попробовать мой новый голос с друзьями.
08:40
RP: Thank you. (Applause)
201
520329
6417
Рупал Патель: Спасибо. (Аплодисменты)
08:46
I'll never forget the gentle smile
202
526746
2333
Никогда не забуду мягкую улыбку,
08:49
that spread across her face
203
529079
1902
появившуюся на её лице,
08:50
when she heard that voice for the first time.
204
530981
3649
когда она впервые услышала этот голос.
08:54
Now there's millions of people
205
534630
1882
Миллионы таких людей
08:56
around the world like Samantha, millions,
206
536512
2833
по всему миру, как и Саманта. Миллионы.
08:59
and we've only begun to scratch the surface.
207
539345
3440
И мы только делаем первые шаги.
09:02
What we've done so far is we have
208
542785
1642
К настоящему моменту у нас есть
09:04
a few surrogate talkers from around the U.S.
209
544427
3859
несколько суррогатных носителей голоса из США,
09:08
who have donated their voices,
210
548286
1507
которые дали свои голоса,
09:09
and we have been using those
211
549793
1928
и мы их использовали,
09:11
to build our first few personalized voices.
212
551721
4472
чтобы создать несколько наших первых персонифицированных голосов.
09:16
But there's so much more work to be done.
213
556193
1756
Но так ещё много работы предстоит сделать.
09:17
For Samantha, her surrogate
214
557949
2188
Суррогат Саманты —
09:20
came from somewhere in the Midwest, a stranger
215
560137
3046
со Среднего Запада, незнакомец,
09:23
who gave her the gift of voice.
216
563183
3841
который наделил её даром голоса.
09:27
And as a scientist, I'm so excited
217
567024
2153
Как учёный, я так взволнована тем,
09:29
to take this work out of the laboratory
218
569177
1935
чтобы вынести эту работу за пределы лаборатории,
09:31
and finally into the real world
219
571112
1800
наконец-то, в реальный мир,
09:32
so it can have real-world impact.
220
572912
3165
чтобы она по-настоящему внесла свой вклад в него.
09:36
What I want to share with you next
221
576077
1582
Далее хочу поделиться с вами тем,
09:37
is how I envision taking this work
222
577659
2175
как я представляю себе продвижение этой работы
09:39
to that next level.
223
579834
2711
на следующий уровень.
09:42
I imagine a whole world of surrogate donors
224
582545
3887
Я представляю целый мир суррогатных доноров
09:46
from all walks of life, different sizes, different ages,
225
586432
3260
из разных профессий, разных пропорций и возраста,
09:49
coming together in this voice drive
226
589692
3058
объединяющихся в таком «драйве голоса»
09:52
to give people voices
227
592750
2270
с целью дать людям голоса,
09:55
that are as colorful as their personalities.
228
595020
3799
которые настолько же красочны, как и их личности.
09:58
To do that as a first step,
229
598819
2300
Чтобы сделать это, для начала
10:01
we've put together this website, VocaliD.org,
230
601119
3275
мы создали веб-сайт, VocaliD.org,
10:04
as a way to bring together those
231
604394
1624
как способ собрать тех,
10:06
who want to join us as voice donors,
232
606018
2675
кто хочет присоединиться к нам в качестве доноров голоса,
10:08
as expertise donors,
233
608693
1772
доноров компетенции,
10:10
in whatever way to make this vision a reality.
234
610465
5339
чтобы каким-либо образом сделать это видение реальностью.
10:15
They say that giving blood can save lives.
235
615804
4153
Говорят, что донорство крови может спасти жизни.
10:19
Well, giving your voice can change lives.
236
619957
4982
Что же, донорство вашего голоса может изменить жизни.
10:24
All we need is a few hours of speech
237
624939
3050
Всё, что нужно, — это пара часов речи
10:27
from our surrogate talker,
238
627989
1491
от суррогатного носителя голоса,
10:29
and as little as a vowel from our target talker,
239
629480
4733
и всего-навсего гласная от целевого владельца голоса,
10:34
to create a unique vocal identity.
240
634213
3711
чтобы создать уникальную вокальную индивидуальность.
10:37
So that's the science behind what we're doing.
241
637924
2626
Таков научный фон наших действий.
10:40
I want to end by circling back to the human side
242
640550
4455
Хочу закончить, обратившись вновь к человеческому,
10:45
that is really the inspiration for this work.
243
645005
4102
что по-настоящему является вдохновением для этой работы.
10:49
About five years ago, we built our very first voice
244
649107
3699
Около 5 лет назад мы создали наш первый голос
10:52
for a little boy named William.
245
652806
2501
для маленького мальчика по имени Вильям.
10:55
When his mom first heard this voice,
246
655307
2357
Когда его мама впервые услышала его голос,
10:57
she said, "This is what William
247
657664
2345
она сказала: «Так бы звучал
11:00
would have sounded like
248
660009
1546
голос Вильяма,
11:01
had he been able to speak."
249
661555
2449
если бы он мог говорить».
11:04
And then I saw William typing a message
250
664004
2418
А потом я увидела Вильяма, набирающего сообщение
11:06
on his device.
251
666422
1362
на своём устройстве.
11:07
I wondered, what was he thinking?
252
667784
3293
Я заинтересовалась, о чём он думал?
11:11
Imagine carrying around someone else's voice
253
671077
3590
Представьте, таскаться с чьим-то чужим голосом
11:14
for nine years
254
674667
2193
в течение 9 лет
11:16
and finally finding your own voice.
255
676860
4844
и, наконец-то, найти свой собственный.
11:21
Imagine that.
256
681704
1377
Представьте это.
11:23
This is what William said:
257
683081
2797
Вот, что сказал Вильям:
11:25
"Never heard me before."
258
685878
4463
«Никогда раньше себя не слышал».
11:32
Thank you.
259
692417
1619
Спасибо.
11:34
(Applause)
260
694036
4724
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7