Чтобы настроить «Новости колонка Алиса», вам нужно открыть мобильное приложение или сайт Яндекс. В умных колонках с Алисой появилось персональное утреннее шоу: теперь можно слушать полезную информацию и музыку, подобранную специально для слушателя. Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус. Для настройки новостей на умной колонке необходимо выполнить несколько простых шагов.
Утреннее шоу «Алисы» стало персональным
Программа будет подбирать новости, прогнозы погоды, музыку, короткие подкасты, ориентируясь на предпочтения пользователя. Например, на плейлист на «Яндекс. Чтобы запустить программу, нужно сказать: «Алиса, включи утреннее шоу! Паузы между новостями и песнями голосовой помощник заполняет актуальной информацией.
Роутер переключил канал и Алиса молчит. Сказал продолжить - в момент отключения играла музыка, Алиса начала играть просто музыку. С начала слушать не интересно. Алексей Киваков.
Команды для Алисы — это отдельные приказы, которые выполняются сразу после их произнесения. Например, команда «Алиса, включи свет» включает свет в комнате. Команды можно использовать для выполнения простых действий, которые не требуют автоматизации. Основные отличия между сценариями и командами для Алисы: Сценарии выполняются последовательно, а команды — сразу после произнесения. Сценарии позволяют автоматизировать выполнение определенных действий, а команды — нет. Сценарии могут включать в себя как команды для Алисы, так и команды для других устройств умного дома. Рассмотрим конкретные примеры сценариев для Алисы и включенные в них команды. Так, сценарий «Алиса, включи утро» может состоять из команд: включить свет на кухне; включить кофеварку; включить телевизор. Без сценария эти действия можно запустить самостоятельно, произнося команды для Алисы: «Алиса, включи свет на кухне», «Алиса, включи кофеварку», «Алиса, включи телевизор». Или при запуске на смартфоне условного сценария «Возвращение с работы» вы запускаете цепочку команд: «Включить свет», «Запустить музыку», «Опустить шторы» и прочее. Приложение можно использовать для создания нескольких видов сценариев.
Станция включая версию Мини и других «умных колонках», поддерживающих Алису. Чтобы запустить данную программу, необходимо сказать кодовую фразу «Алиса, включи утреннее шоу».
Умные колонки с "Алисой" научились вести персонализированные утренние шоу
| «Яндекс» научил «Алису» вести персональное утреннее шоу | Канобу | Голосовой помощник «Алиса» для смарт-колонок «Яндекса» научился вести утренние шоу. В компании обещают персонализированные программы с полезной информацией, любимой музыкой, новостями и прочим интересным каждому пользователю контентом. |
| Слушать утреннее и вечернее шоу Алисы на Станции | «Мы хотим, чтобы Алиса была не только помощником, но и другом, с которым приятно проводить время. Поэтому мы учим её следить за новостями, развлекать пользователей и создавать приятную атмосферу в доме, и утреннее шоу — первый шаг в этом направлении». |
| Алиса запустила утреннее шоу с персональными рекомендациями | Голосовой помощник «Алиса» для смарт-колонок «Яндекса» научился вести утренние шоу. В компании обещают персонализированные программы с полезной информацией, любимой музыкой, новостями и прочим интересным каждому пользователю контентом. |
| «Яндекс» научил «Алису» вести персональное утреннее шоу | Канобу | В умных колонках с Алисой появилось персональное утреннее шоу: теперь можно слушать полезную информацию и музыку, подобранную специально для слушателя. |
Похожие статьи
- Что умеет Яндекс-станция: 17 функций и навыков Алисы
- Содержание
- Популярное
- Алиса запустила утреннее шоу с персональными рекомендациями
- Слушать утреннее и вечернее шоу Алисы на Станции
Слушать утреннее и вечернее шоу Алисы на Станции
Отличное решение для караоке-вечеринки. Что ещё появилось на ТВ Станциях? Управлять можно голосом: поставить на паузу, продолжить, перемотать назад, выбрать качество или включить субтитры.
Точнее, даже два. Тогда как раз набирал обороты нейропараметрический подход, в котором задачу вокодера выполняла сложная нейросетевая модель.
Например, появился проект WaveNet на базе свёрточной нейросети, которая могла обходиться и без отдельной акустической модели. На вход можно было загрузить простые лингвистические данные, а на выходе получить приличную речь. Первым импульсом было пойти именно таким путём, но нейросети были совсем сырые и медленные, поэтому мы не стали их рассматривать как основное решение, а исследовали эту задачу в фоновом режиме. На генерацию секунды речи уходило до пяти минут реального времени.
Это очень долго: чтобы использовать синтез в реальном времени, нужно генерировать секунду звука быстрее, чем за секунду. Что же делать? Если нельзя синтезировать живую речь с нуля, нужно взять крошечные фрагменты речи человека и собрать из них любую произвольную фразу. Напомню, что в этом суть конкатенативного синтеза, который обычно ассоциируется с методом unit selection.
Пять лет назад он уже давал наилучшее качество при достаточном количестве данных в задачах, где была нужна качественная речь в реальном времени. И здесь мы смогли переиспользовать нейросети нашей старой параметрики. Работало это следующим образом: На первом шаге мы использовали нейросетевую параметрику, чтобы синтезировать речь с нуля — подобному тому, как делали раньше. Напомню, что по качеству звучания результат нас не устраивал, но мог использоваться как референс по содержанию.
На втором шаге другая нейросеть подбирала из базы фрагментов записанной речи такие, из которых можно было собрать фразу, достаточно близкую к сгенерированной параметрикой. Вариантов комбинаций фрагментов много, поэтому модель смотрела на два ключевых показателя. Первый — target-cost, точность соответствия найденного фрагмента гипотезе, то есть сгенерированному фрагменту. Второй показатель — join-cost, насколько два найденных соседних фрагмента соответствуют друг другу.
По сути, нужно было выбрать вариант, для которого сумма target-cost и join-cost минимальна. Эти параметры можно считать разными способами — для join-cost мы использовали нейросети на базе Deep Similarity Network, а для target-cost считали расстояние до сгенерированной параметрикой гипотезы. Сумму этих параметров, как и принято в unit selection, оптимизировали динамическим программированием. Кстати, подобный подход использовался и при создании Siri 2.
Схема конкатенативного синтеза У такого подхода тоже есть плюсы и минусы. Среди достоинств — более естественное звучание голоса, ведь исходный материал не синтезирован, а записан вживую. Правда, есть и обратная сторона: чем меньше данных, тем более грубо будут звучать места склейки фрагментов. Для шаблонных фраз всё более-менее хорошо, но шаг влево или вправо — и вы замечаете склейку.
Поэтому нужно очень много исходного материала, а это требует многих часов записи голоса диктора. К примеру, в первые несколько лет работы над Алисой нам пришлось записать несколько десятков часов. Это несколько месяцев непрерывной работы с актрисой Татьяной Шитовой в студии. При этом нужно не просто «прочитать текст по листочку».
Чем более нейтрально будет звучать голос, тем лучше. Обычно от актёров ждут эмоциональности, проявления темперамента в своей речи. У нас ровно обратная задача, потому что нужны универсальные «кубики» для создания произвольных фраз. Вот характерный пример работы синтеза: В этом главный недостаток метода unit selection: несмотря на все усилия, фрагменты речи не будут идеально соответствовать друг другу по эмоциям и стилю.
Из-за этого сгенерированная речь Алисы постоянно «переключалась» между ними. На коротких фразах это не всегда заметно, но если хотите услышать произвольный ответ длиной хотя бы в пару предложений например, быстрый ответ из поиска , то недостатки подхода становятся очевидны. В общем, unit selection перестал нас устраивать и нужно было развиваться дальше. Иногда они возвращаются: опять параметрический синтез В результате мы вернулись к архитектуре из двух последовательных блоков: акустическая модель и вокодер.
Правда, на более низком уровне обновилось примерно всё. Акустическая модель В отличие от старой параметрики, новую модель мы построили на основе seq2seq-подхода с механизмом внимания. Помните проблему с потерей контекста в нашей ранней параметрике? Если нет нормального контекста, то нет и нормальной интонации в речи.
Решение пришло из машинного перевода. Дело в том, что в машинном переводе как раз возникает проблема глобального контекста — смысл слов в разных языках может задаваться разным порядком или вообще разными структурами, поэтому порой для корректного перевода предложения нужно увидеть его целиком. Для решения этой задачи исследователи предложили механизм внимания — идея в том, чтобы рассмотреть всё предложение разом, но сфокусироваться через softmax-слой на небольшом числе «важных» токенов. При генерации каждого нового выходного токена нейросеть смотрит на обработанные токены фонемы для речевого синтеза или символы языка для перевода входа и «решает», насколько каждый из них важен на этом шаге.
Оценив важность, сеть учитывает её при агрегировании результатов и получает информацию для генерации очередного токена выхода. Таким образом нейросеть может заглянуть в любой элемент входа на любом шаге и при этом не перегружается информацией, поскольку фокусируется на небольшом количестве входных токенов. Для синтеза важна подобная глобальность, так как интонация сама по себе глобальна и нужно «видеть» всё предложение, чтобы правильно его проинтонировать. На тот момент для синтеза была хорошая seq2seq-архитектура Tacotron 2 — она и легла в основу нашей акустической модели.
Мел-спектрограмма Параметрическое пространство можно сжать разными способами. Более сжатые представления лучше работают с примитивными акустическими моделями и вокодерами — там меньше возможностей для ошибок. Более полные представления позволяют лучше восстановить wav, но их генерация — сложная задача для акустической модели. Кроме того, восстановление из таких представлений у детерминированных вокодеров не очень качественное из-за их нестабильности.
С появлением нейросетевых вокодеров сложность промежуточного пространства стала расти и сейчас в индустрии одним из стандартов стала мел-спектрограмма. Она отличается от обычного распределения частоты звука по времени тем, что частоты переводятся в особую мел-частоту звука. Другими словами, мел-спектрограмма — это спектрограмма, в которой частота звука выражена в мелах , а не герцах.
Например, на плейлист на «Яндекс.
Чтобы запустить программу, нужно сказать: «Алиса, включи утреннее шоу! Паузы между новостями и песнями голосовой помощник заполняет актуальной информацией. Например, сейчас это советы, как с пользой провести время дома, пояснили в компании.
Для этого достаточно открыть приложение Яндекс и сказать: «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей» - С умной колонкой можно слушать что угодно. А утреннее шоу — это такой формат, который позволяет собрать воедино то, что любишь.
Несложные манипуляции с настройками — и человек получает именно то, что хочет. Ему даже не нужно ничего говорить, кроме одной единственной фразы: "Алиса, включи утреннее шоу", - рассказывает руководитель голосового помощника Андрей Законов.
Читает ли Алиса последние новости? Настраиваем её на телефоне и на компьютере
К сожалению, слишком плавно: недостатком раннего параметрического синтеза было то, что полученный голос звучал неестественно. Он был слишком гладким, лишённым интонаций и эмоций, звенел металлом. Люди так не говорят. Вот как звучал голос при раннем параметрическом синтезе: Причина неестественности синтезированного голоса кроется в самой архитектуре. У акустической модели мало информации о тексте в целом.
Даже рекуррентная нейросеть, которая, казалось бы, умеет запоминать предыдущие состояния, очень быстро забывает их и фактически не учитывает полный текст. При этом человек обычно произносит речь, понимая, что только что прозвучало и что будет дальше по тексту. Кроме того, человеческая речь мультимодальна — есть несколько способов произнести текст, каждый из которых описывается сигналом и звучит более-менее нормально. Но среднее между этими способами звучит неестественно.
Проблема стандартных регрессионных методов глубокого обучения в том, что они ищут одну моду — «хорошее среднее» — и попадают в такие «провалы неестественности». В результате оказывается, что лучше случайно выбрать один из двух способов, чем попасть в среднее между ними. Впрочем, даже если акустическая модель и смогла бы разобраться в контексте и выдать обогащённое информацией промежуточное состояние, то с ним уже не мог справиться примитивный вокодер. Поэтому мы не остановились и стали искать более совершенные решения.
Конкатенативный синтез: рождение Алисы В 2016 году мы решили создать Алису — сразу было понятно, что это более амбициозная задача, чем всё, чем занимались раньше. Дело в том, что в отличие от простых TTS-инструментов, голосовой помощник должен звучать человечно, иначе люди просто не станут с ним или с ней общаться. Предыдущая архитектура совершенно не подходила. К счастью, был и другой подход.
Точнее, даже два. Тогда как раз набирал обороты нейропараметрический подход, в котором задачу вокодера выполняла сложная нейросетевая модель. Например, появился проект WaveNet на базе свёрточной нейросети, которая могла обходиться и без отдельной акустической модели. На вход можно было загрузить простые лингвистические данные, а на выходе получить приличную речь.
Первым импульсом было пойти именно таким путём, но нейросети были совсем сырые и медленные, поэтому мы не стали их рассматривать как основное решение, а исследовали эту задачу в фоновом режиме. На генерацию секунды речи уходило до пяти минут реального времени. Это очень долго: чтобы использовать синтез в реальном времени, нужно генерировать секунду звука быстрее, чем за секунду. Что же делать?
Если нельзя синтезировать живую речь с нуля, нужно взять крошечные фрагменты речи человека и собрать из них любую произвольную фразу. Напомню, что в этом суть конкатенативного синтеза, который обычно ассоциируется с методом unit selection. Пять лет назад он уже давал наилучшее качество при достаточном количестве данных в задачах, где была нужна качественная речь в реальном времени. И здесь мы смогли переиспользовать нейросети нашей старой параметрики.
Работало это следующим образом: На первом шаге мы использовали нейросетевую параметрику, чтобы синтезировать речь с нуля — подобному тому, как делали раньше. Напомню, что по качеству звучания результат нас не устраивал, но мог использоваться как референс по содержанию. На втором шаге другая нейросеть подбирала из базы фрагментов записанной речи такие, из которых можно было собрать фразу, достаточно близкую к сгенерированной параметрикой. Вариантов комбинаций фрагментов много, поэтому модель смотрела на два ключевых показателя.
Первый — target-cost, точность соответствия найденного фрагмента гипотезе, то есть сгенерированному фрагменту. Второй показатель — join-cost, насколько два найденных соседних фрагмента соответствуют друг другу. По сути, нужно было выбрать вариант, для которого сумма target-cost и join-cost минимальна. Эти параметры можно считать разными способами — для join-cost мы использовали нейросети на базе Deep Similarity Network, а для target-cost считали расстояние до сгенерированной параметрикой гипотезы.
Сумму этих параметров, как и принято в unit selection, оптимизировали динамическим программированием. Кстати, подобный подход использовался и при создании Siri 2. Схема конкатенативного синтеза У такого подхода тоже есть плюсы и минусы. Среди достоинств — более естественное звучание голоса, ведь исходный материал не синтезирован, а записан вживую.
Правда, есть и обратная сторона: чем меньше данных, тем более грубо будут звучать места склейки фрагментов. Для шаблонных фраз всё более-менее хорошо, но шаг влево или вправо — и вы замечаете склейку. Поэтому нужно очень много исходного материала, а это требует многих часов записи голоса диктора. К примеру, в первые несколько лет работы над Алисой нам пришлось записать несколько десятков часов.
Это несколько месяцев непрерывной работы с актрисой Татьяной Шитовой в студии. При этом нужно не просто «прочитать текст по листочку». Чем более нейтрально будет звучать голос, тем лучше. Обычно от актёров ждут эмоциональности, проявления темперамента в своей речи.
У нас ровно обратная задача, потому что нужны универсальные «кубики» для создания произвольных фраз. Вот характерный пример работы синтеза: В этом главный недостаток метода unit selection: несмотря на все усилия, фрагменты речи не будут идеально соответствовать друг другу по эмоциям и стилю. Из-за этого сгенерированная речь Алисы постоянно «переключалась» между ними. На коротких фразах это не всегда заметно, но если хотите услышать произвольный ответ длиной хотя бы в пару предложений например, быстрый ответ из поиска , то недостатки подхода становятся очевидны.
В общем, unit selection перестал нас устраивать и нужно было развиваться дальше. Иногда они возвращаются: опять параметрический синтез В результате мы вернулись к архитектуре из двух последовательных блоков: акустическая модель и вокодер. Правда, на более низком уровне обновилось примерно всё. Акустическая модель В отличие от старой параметрики, новую модель мы построили на основе seq2seq-подхода с механизмом внимания.
Происшествия, новости культуры, спорта, политики и экономики Лента новостей Севастополя Лента новостей Севастополя — последние новости Севастополя оперативно. Происшествия, новости культуры, спорта, политики и экономики Лента новостей Тольятти Лента новостей Тольятти — последние новости Тольятти оперативно. Следите за событиями Тольятти в режиме онлайн. Происшествия, новости культуры, спорта, политики и экономики.
Но для его работы необходимо иметь подписку на Яндекс Плюс. Можно сказать, что утреннее шоу от Алисы — это некая замена радиостанциям. Обратите внимание: В отличие от радиостанций, в утреннем шоу Алисы нет рекламы. Отметим, что включить утреннее шоу от Алисы можно не только утром. Оно доступно в любое время дня. При этом для шоу всегда подбираются актуальные к текущему моменту новости если в настройках указано, что шоу должно включать в себя новости. И тогда вместо мелодии будильника будет воспроизводиться шоу.
Тем более что там есть выбор. Сейчас в голосовом помощнике доступны 11 новостных тематик и 21 рубрика для подкастов. Всего у Алисы больше двух тысяч подкастов на разные темы. Выбрать тематику довольно просто. Для этого достаточно открыть приложение Яндекс и сказать: «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей» - С умной колонкой можно слушать что угодно.
Голосовой помощник Алиса начала вести свое утреннее шоу
| Голосовой помощник Алиса начала вести свое утреннее шоу - Российская газета | Виртуальный ассистент Алиса поставит утреннее шоу: слушайте музыку, новости, подкасты и настраивайтесь на день. |
| «Алиса» научилась вести утренние шоу | Утреннее шоу Алисы — как настроить и использовать Утреннее шоу Алисы позволяет ознакомиться с новейшими новостями, прослушать интересные подкаcты и. Для того чтобы настроить новости на колонке с Алисой Яндекс. |
| Как я делаю почти умный дом с Яндекс Станцией 2 — Железо на DTF | «Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу» и включать новости радиостанций. |
Вышло большое обновление Алисы. Смотри, что теперь умеет твоя Яндекс Станция
Вы можете посмотреть на доступные навыки Алисы, чтобы узнать больше о том, что вы можете сделать с помощью Алисы. Навык «Утреннее шоу» Алисы идеально подходит для людей, которые хотят быть в курсе всех новостей и интересных мероприятий. Вы можете активировать навык голосом и получать последние новости, прогноз погоды, мероприятия в вашем городе и музыкальные и книжные рекомендации.
Напомню, что по качеству звучания результат нас не устраивал, но мог использоваться как референс по содержанию. На втором шаге другая нейросеть подбирала из базы фрагментов записанной речи такие, из которых можно было собрать фразу, достаточно близкую к сгенерированной параметрикой. Вариантов комбинаций фрагментов много, поэтому модель смотрела на два ключевых показателя. Первый — target-cost, точность соответствия найденного фрагмента гипотезе, то есть сгенерированному фрагменту.
Второй показатель — join-cost, насколько два найденных соседних фрагмента соответствуют друг другу. По сути, нужно было выбрать вариант, для которого сумма target-cost и join-cost минимальна. Эти параметры можно считать разными способами — для join-cost мы использовали нейросети на базе Deep Similarity Network, а для target-cost считали расстояние до сгенерированной параметрикой гипотезы. Сумму этих параметров, как и принято в unit selection, оптимизировали динамическим программированием. Кстати, подобный подход использовался и при создании Siri 2. Схема конкатенативного синтеза У такого подхода тоже есть плюсы и минусы.
Среди достоинств — более естественное звучание голоса, ведь исходный материал не синтезирован, а записан вживую. Правда, есть и обратная сторона: чем меньше данных, тем более грубо будут звучать места склейки фрагментов. Для шаблонных фраз всё более-менее хорошо, но шаг влево или вправо — и вы замечаете склейку. Поэтому нужно очень много исходного материала, а это требует многих часов записи голоса диктора. К примеру, в первые несколько лет работы над Алисой нам пришлось записать несколько десятков часов. Это несколько месяцев непрерывной работы с актрисой Татьяной Шитовой в студии.
При этом нужно не просто «прочитать текст по листочку». Чем более нейтрально будет звучать голос, тем лучше. Обычно от актёров ждут эмоциональности, проявления темперамента в своей речи. У нас ровно обратная задача, потому что нужны универсальные «кубики» для создания произвольных фраз. Вот характерный пример работы синтеза: В этом главный недостаток метода unit selection: несмотря на все усилия, фрагменты речи не будут идеально соответствовать друг другу по эмоциям и стилю. Из-за этого сгенерированная речь Алисы постоянно «переключалась» между ними.
На коротких фразах это не всегда заметно, но если хотите услышать произвольный ответ длиной хотя бы в пару предложений например, быстрый ответ из поиска , то недостатки подхода становятся очевидны. В общем, unit selection перестал нас устраивать и нужно было развиваться дальше. Иногда они возвращаются: опять параметрический синтез В результате мы вернулись к архитектуре из двух последовательных блоков: акустическая модель и вокодер. Правда, на более низком уровне обновилось примерно всё. Акустическая модель В отличие от старой параметрики, новую модель мы построили на основе seq2seq-подхода с механизмом внимания. Помните проблему с потерей контекста в нашей ранней параметрике?
Если нет нормального контекста, то нет и нормальной интонации в речи. Решение пришло из машинного перевода. Дело в том, что в машинном переводе как раз возникает проблема глобального контекста — смысл слов в разных языках может задаваться разным порядком или вообще разными структурами, поэтому порой для корректного перевода предложения нужно увидеть его целиком. Для решения этой задачи исследователи предложили механизм внимания — идея в том, чтобы рассмотреть всё предложение разом, но сфокусироваться через softmax-слой на небольшом числе «важных» токенов. При генерации каждого нового выходного токена нейросеть смотрит на обработанные токены фонемы для речевого синтеза или символы языка для перевода входа и «решает», насколько каждый из них важен на этом шаге. Оценив важность, сеть учитывает её при агрегировании результатов и получает информацию для генерации очередного токена выхода.
Таким образом нейросеть может заглянуть в любой элемент входа на любом шаге и при этом не перегружается информацией, поскольку фокусируется на небольшом количестве входных токенов. Для синтеза важна подобная глобальность, так как интонация сама по себе глобальна и нужно «видеть» всё предложение, чтобы правильно его проинтонировать. На тот момент для синтеза была хорошая seq2seq-архитектура Tacotron 2 — она и легла в основу нашей акустической модели. Мел-спектрограмма Параметрическое пространство можно сжать разными способами. Более сжатые представления лучше работают с примитивными акустическими моделями и вокодерами — там меньше возможностей для ошибок. Более полные представления позволяют лучше восстановить wav, но их генерация — сложная задача для акустической модели.
Кроме того, восстановление из таких представлений у детерминированных вокодеров не очень качественное из-за их нестабильности. С появлением нейросетевых вокодеров сложность промежуточного пространства стала расти и сейчас в индустрии одним из стандартов стала мел-спектрограмма. Она отличается от обычного распределения частоты звука по времени тем, что частоты переводятся в особую мел-частоту звука. Другими словами, мел-спектрограмма — это спектрограмма, в которой частота звука выражена в мелах , а не герцах. Мелы пришли из музыкальной акустики, а их название — это просто сокращение слова «мелодия». Строение улитки уха из Википедии Эта шкала не линейная и основана на том, что человеческое ухо по-разному воспринимает звук различной частоты.
Вспомните строение улитки в ухе: это просто канал, закрученный по спирали. Высокочастотный звук не может «повернуть» по спирали, поэтому воспринимается достаточно короткой частью слуховых рецепторов. Низкочастотный же звук проходит вглубь. Поэтому люди хорошо различают низкочастотные звуки, но высокочастотные сливаются. Мел-спектрограмма как раз позволяет представить звук, акцентируясь на той части спектра, которая значимо различается слухом. Это полезно, потому что мы генерируем звук именно для человека, а не для машины.
Вот как выглядит мел-спектрограмма синтеза текста «Я — Алиса»: У мел-спектрограммы по одному измерению [X на рисунке выше] — время, по другому [Y] — частота, а значение [яркость на рисунке] — мощность сигнала на заданной частоте в определенный момент времени. Проще говоря, эта штуковина показывает, какое распределение по мощностям было у различных частот звука в конкретный момент. Мел-спектрограмма непрерывна, то есть с ней можно работать как с изображением. А так звучит результат синтеза: 3. Новый вокодер Вероятно, вы уже догадались, что мы перешли к использованию нового нейросетевого вокодера.
Навык «Утреннее шоу» Алисы идеально подходит для людей, которые хотят быть в курсе всех новостей и интересных мероприятий.
Вы можете активировать навык голосом и получать последние новости, прогноз погоды, мероприятия в вашем городе и музыкальные и книжные рекомендации. Кроме того, Алиса предлагает множество других навыков, которые вы можете использовать вместе с Утренним шоу.
Кроме этого, в голосовом помощнике появились новости радиостанций. Утреннее шоу - это развлекательная программа, в которой Алиса выступает в роли ведущей. Она читает новости, включает музыку и развлекает слушателей веселыми историями. Для того чтобы она ставила наиболее подходящий контент, стоит указать свои предпочтения в настройках.
Тем более что там есть выбор.
Новый формат контента в утреннем шоу Алисы: истории от навыков
- «Яндекс» научил «Алису» вести персональное утреннее шоу
- Содержание
- Сообщество
- Команды и сценарии для Алисы: покоряем умного помощника
На колонках с Алисой появилась функция Утреннего шоу
Обучена на 30-летней экспертизе в технике, умеет прогнозировать тренды, поможет подобрать гаджет. Рассказываю, на что теперь способна Алиса. Караоке на «ТВ Станциях» Обожаете петь, но текст любимых песен так и не выучили? Не беда! Просто попросите Алису показать текст и он появится на экране. Запрашивать можно текст как зарубежных, так и отечественных песен.
Утреннее шоу - это развлекательная программа, в которой Алиса выступает в роли ведущей. Она читает новости, включает музыку и развлекает слушателей веселыми историями. Для того чтобы она ставила наиболее подходящий контент, стоит указать свои предпочтения в настройках. Тем более что там есть выбор. Сейчас в голосовом помощнике доступны 11 новостных тематик и 21 рубрика для подкастов.
Например, это могут быть новостные сюжеты, информация об экономике, новые сведения о науке и так далее. Для настройки своего собственного утреннего шоу Алисы можно использовать официальное мобильное приложения Яндекс. Обратите внимание: В приложении Яндекс нужно авторизоваться с того аккаунта, к которому привязана Яндекс Станция. Здесь можно настроить информацию, которая будет попадать в утреннее шоу. Отметим, что настроить можно 3 типа информации: Новости. Новостной блок длится до 3 минут в рамках шоу. Тематический блок длится до 3 минут в рамках шоу.
Персонализация утреннего шоу Теперь пользователь может решать, каким будет ваше утреннее шоу. Например, можно выбрать, какой контент и в каком порядке будет воспроизводиться: подкасты на разные темы, прогноз погоды, конкретные навыки, музыкальные треки или новости из определённых источников. Афиша мероприятий и новости Анонсы интересных событий в городе будут отображаться на главном экране Станции Дуо Макс. Чтобы узнать о предстоящем событии больше, нужно нажать на кнопку «Подробнее», и Алиса покажет все детали во встроенном Браузере. Если во время прослушивания нужно перейти к новой рубрике, достаточно сказать Алисе «Дальше» — и она тут же перейдёт к следующему блоку.
Сообщество
- Как настроить новости в Алисе
- Ключевые особенности:
- На колонках с Алисой появилась функция Утреннего шоу
- Ключевые особенности:
Что умеет «Яндекс-станция»: 17 полезных функций и команд для Алисы
Помимо чтения актуальных новостей по утрам, «Алиса» также научилась отслеживать эфиры радиостанций. Утренние шоу впервые появились в апреле этого года. Утреннее шоу Алисы — как настроить и использовать Утреннее шоу Алисы позволяет ознакомиться с новейшими новостями, прослушать интересные подкаcты и. Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус. Для настройки новостей на умной колонке необходимо выполнить несколько простых шагов.
Что нового в апреле у Алисы и умных устройств
В конце 2020 года утреннее шоу Алисы стало персонализированным. До публикации этой новости я мельком слышал про существование Алисы (видео, когда 2 телефона общаются между собой). Выбрать тематику новостей и подкастов можно в приложении «Яндекс», сказав «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей». Теперь пользователи могут добавить новости в Утреннее шоу Алисы. Голосовой помощник «Алиса» научили проводить утренние шоу, которые подстраиваются под определённого пользователя. Умная лампочка Яндекс с Алисой, цоколь E27, белая (YNDX-00501). Чтобы настроить «Новости колонка Алиса», вам нужно открыть мобильное приложение или сайт Яндекс.
На колонках с Алисой появилась функция Утреннего шоу
Алиса с каждым днем становится лучше, и теперь у нее появилось собственное утреннее шоу! Каждое утро вас ждет коктейль из рассказа о погоде, персональной подборки новостей, выпуска классного подкаста и, специально подобранных под вас треков с комментариями Алисы! Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус. Для настройки новостей на умной колонке необходимо выполнить несколько простых шагов. Обновление Алисы также включает в себя улучшенное утреннее шоу: теперь там не только новости и музыка, но и короткие подкасты, даты в истории, мудрости и комплименты.