«Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу». Как настроить новости на Яндекс Алисе: шаг за шагом. Настройка новостей в Яндекс Алисе позволяет получать свежие новости по интересующим вас темам. Что сказать: «Алиса, запусти утреннее шоу», «Алиса, включи утреннее шоу». Эти программы помогают узнать нужную информацию в начале дня или рассказать о том, что вы могли пропустить.
Алиса запустила утреннее шоу с персональными рекомендациями
Чтобы выбрать тематику новостей и подкастов, нужно просто открыть приложение Яндекс и сказать: «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей». Чтобы выбрать источник новостей, откуда Алиса будет зачитывать информацию, воспользуйтесь одним из следующих способов: скажите голосовой помощнице в приложении Яндекс фразу «Алиса, настрой новости» — выберите источник вручную в приложении Яндекс. Утреннее шоу представляет собой некий “винегрет” из интересных публикаций и новостей с различных сайтов, навыков Алисы и музыки. Сделать это можно в приложении «Дом с Алисой»: Настройки → Контент → Шоу с Алисой. Афиша мероприятий и новости.
Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус
«Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу». Настройка частоты получения новостей позволит вам сделать использование навыка Алисы более удобным и эффективным, подстроив его под ваш ритм жизни. Шоу и новости доступны в «и», «Станции Мини» и других умных колонках, где есть голосовой помощник «Алиса». Добавьте в голосовой помощник Алису от Яндекса новые навыки на тему — Новости. Особенностью Алисы стала личность, разработанная коллективом Яндекса вместе с журналистом и бывшим руководителем группы маркетинга компании Владимиром Гуриевым.
Топовые фишки Яндекс.Станции, о которых вы могли не знать
Футбол», что позволит наслаждаться прямыми трансляциями важнейших спортивных событий. Расширенные возможности видео Видео, найденные через поиск, теперь можно сразу же воспроизводить на «ТВ Станции». Управление воспроизведением осуществляется голосом, что включает команды паузы, перемотки и выбора качества видео. Пользователи могут использовать команды, такие как: «Алиса, включи шоу» — для начала воспроизведения выбранного видео. Персонализация «Утреннего шоу» Пользователи могут настраивать порядок и тип контента, который будет воспроизводиться в «Утреннем шоу». Афиша мероприятий на главном экране «Станция Дуо Макс» научилась отображать анонсы мероприятий, проходящих в городе пользователя.
Через год родился SpeechKit.
Ещё через год мы научились синтезировать голос — возможно, вы помните YaC 2014 и экспериментальный проект Яндекс. С тех пор прогресс не останавливается. Исторически речевой синтез бывает двух видов: конкатенативный и параметрический. В случае с первым, есть база кусочков звука, размеченных элементами речи — словами или фонемами. Мы собираем предложение из кусочков, конкатенируя то есть склеивая звуковые сегменты. Такой метод требует большой базы звука, он очень дорогой и негибкий, зато до пришествия нейросетей давал самое высокое качество.
При параметрическом синтезе базы звука нет — мы рисуем его с нуля. Из-за большого прыжка в размерности end2end работает плохо даже сейчас. Лучше разделить это преобразование на два шага: сначала нарисовать звук в особом параметрическом отсюда название метода пространстве, а затем преобразовать параметрическое представление звука в wav-файл. В 2014 году нейросетевые методы речевого синтеза только зарождались. Тогда качеством правил конкатенативный синтез, но нам в эру SpeechKit было необходимо легковесное решение для Навигатора , поэтому остановились на простом и дешёвом параметрическом синтезе. Он состоял из двух блоков: Первый — акустическая модель.
Она получает лингвистические данные разбитые на фонемы слова и дополнительную разметку и переводит их в промежуточное состояние, которое описывает основные свойства речи — скорость и темп произнесения слов, интонационные признаки и артикуляцию — и спектральные характеристики звука. К примеру, в начале, до появления Алисы, в качестве модели мы обучали рекуррентную нейросеть RNN с предсказанием длительности. Она достаточно хорошо подходит для задач, где нужно просто последовательно проговаривать фонемы и не надо рисовать глобальную интонацию. Затем данные передаются на второй блок — вокодер — который и генерирует звук то есть создаёт условный wav по его параметрическому представлению. Вокодер определяет низкоуровневые свойства звука: sampling rate, громкость, фазу в сигнале. Наш вокодер в первой системе был детерминированным DSP-алгоритмом не обучался на данных — подобно декодеру mp3, он «разжимал» параметрическое представление звука до полноценного wav.
Естественно, такое восстановление сопровождалось потерями — искусственный голос не всегда был похож на оригинал, могли появляться неприятные артефакты вроде хрипов для очень высоких или низких голосов. Схема параметрического синтеза Это стандартная архитектура для любой ранней параметрики со своими достоинствами и недостатками. Главный плюс — для обучения модели нужно мало данных нам хватило 5-10 часов записей человеческой речи. Можно синтезировать любой произвольный текст, который даже будет плавно звучать. 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.
Кроме того, в голосовом помощнике появились новости радиостанций. Утреннее шоу — это развлекательная программа, где «Алиса» выступает в роли ведущей. Она читает новости, ставит людям музыку и развлекает историями на разные темы — почти как настоящий диджей. Чтобы она включала наиболее подходящий контент, нужно указать свои предпочтения в настройках. Сейчас в голосовом помощнике доступны 11 новостных тематик и 21 рубрика для подкастов.
Задача — не растерять доверие избирателей и привести себя к победе. Разумеется, навык сделан таким образом, чтобы победа в выборах не досталась легкой ценой. Поэтому не исключено, что игру не раз придется начинать заново. Но так ведь интереснее? А главное, вне зависимости от победы или поражения игроков никто потом не станет обвинять во вмешательстве в демократический процесс другой страны. Покупать и слушать аудиокниги можно в умных колонках «Яндекса». Просто попросите об этом Алису «ЛитРес» стал первым, кто интегрировал аудиокниги и возможность их оплаты в умные колонки «Яндекса». Навык «Аудиокниги ЛитРес» позволяет включать купленные в сервисе произведения, а также около 10 тысяч бесплатных аудиокниг и подкастов. Насчитывается 140 тысяч аудиокниг и подкастов из крупнейшего каталога, включая новинки и бестселлеры. Чтобы совершить покупку, достаточно выбрать понравившееся произведение и сказать: «Алиса, купи эту книгу» или «Оплати ЛитРес». После этого навык запускает сценарий оплаты, а пользователь получает на смартфон уведомление для ее подтверждения. Огромный плюс — синхронизация прогресса между всеми устройствами.
Утреннее шоу Алисы стало персональным
Персонализация утреннего шоу Порядок контента и его жанр можете выбрать и настроить под себя. Здесь можно выбрать мероприятия, которые хотели бы видеть у себя в рекомендациях. Радионяня mode on Теперь где бы вы ни были — в соседней комнате или отошли по делам, оставив ребенка с бабушкой, няней и т. Активируйте функцию «Радионяни» на «Яндекс Станции», чтобы слушать звуки из детской прямо на своем смартфоне, где бы вы ни находились. Пригласите в «Дом с Алисой» всех, кто сможет включать этот режим — для этого в приложении выберите нужную «Станцию» и зайдите в раздел «Радионяня». Точное место отправителя сообщения Теперь Алиса перед тем, как прочитать текст сообщения, которые родные отправили на вашу «Станцию», будет озвучивать и место, откуда пришло сообщение: из какой комнаты или «Дома».
Правда, только если он от «Яндекса». Источник: yandex. После каждого этапа Алиса будет делать паузу, чтобы вы успели выполнить ее советы. Чтобы перейти к следующему шагу, нужно сказать: «Дальше». В этом режиме Алиса будет сама ставить таймер.
Чтобы услышать историю в шоу, пользователь должен зайти в мобильное приложение Яндекса и выбрать в настройках шоу в разделе Навыки те, от которых хотел бы получать обновления. Если на момент запуска шоу у навыка есть новая история, которую пользователь еще не слышал, она будет рассказана вместе с другими интересующими его темами например, музыкой или новостями. Ключевые особенности: Участвовать в утреннем шоу могут все навыки общего типа. Пользователь услышит конкретную историю от навыка только один раз.
Станция включая версию Мини и других «умных колонках», поддерживающих Алису. Чтобы запустить данную программу, необходимо сказать кодовую фразу «Алиса, включи утреннее шоу».
Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус
В конце 2020 года утреннее шоу Алисы стало персонализированным. Какие новости нужно выбирать, чтобы быть в курсе последних событий, но не утомляться излишним потоком информации? Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус. Для настройки новостей на умной колонке необходимо выполнить несколько простых шагов. Чтобы настроить «Новости колонка Алиса», вам нужно открыть мобильное приложение или сайт Яндекс.
Утреннее шоу Алисы – получайте новости и полезную информацию каждое утро
«Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу». Как настроить новости в Алисе Можно дать ей обычную команду «Алиса, настрой новости». Особенностью Алисы стала личность, разработанная коллективом Яндекса вместе с журналистом и бывшим руководителем группы маркетинга компании Владимиром Гуриевым. «Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу». Как настроить новости на Яндекс Алисе: шаг за шагом. Настройка новостей в Яндекс Алисе позволяет получать свежие новости по интересующим вас темам. Кроме того, в голосовом помощнике появились новости радиостанций. Утреннее шоу — это развлекательная программа, где «Алиса» выступает в роли ведущей.