«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». Особенностью Алисы стала личность, разработанная коллективом Яндекса вместе с журналистом и бывшим руководителем группы маркетинга компании Владимиром Гуриевым. Тогда, услышав запрос «Расскажи новости», Алиса будет всегда включать новости нужного издания. Кроме этого, их можно добавить в утреннее шоу Алисы. «Утреннее шоу» и новости радиостанций доступны во всех умных колонках с поддержкой «Алисы». Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус. Для этого пользователь может сам выбрать тематику новостей и подкастов.
Вышло апрельское обновление Алисы и умных устройств Яндекса
Просто дайте Алисе нужную команду и она все сделает. 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».
Приложение «Яндекс Музыка» автоматически синхронизирует текст с исполняемой песней. Эта функция доступна как для российских, так и для зарубежных треков. Доступность функции, можно понять по кнопке «Т» в музыкальном плеере. Новые спортивные каналы по подписке Подписчики «Яндекс Плюса» получили доступ к новым спортивным каналам, таким как «Матч Премьер» и «Матч! Футбол», что позволит наслаждаться прямыми трансляциями важнейших спортивных событий.
Расширенные возможности видео Видео, найденные через поиск, теперь можно сразу же воспроизводить на «ТВ Станции».
По событиюСценарий запускается при срабатывании определенного датчика или устройства. Например, «Включить свет в коридоре, если датчик движения обнаружит движение». По уведомлениюСценарий запускается, если на телефон пользователя приходит уведомление от системы. Например, «Включить камеру, если на датчик движения поступил сигнал». По звукуСценарий запускается, если система распознает определенный звук. Например, «Включить музыку, если в доме слышен плач ребенка». Ранее мы рассказывали: Как усилить Wi-Fi сигнал в квартире или доме? Примеры интересных сценариев для голосового помощника Алисы Интересные сценарии для Алисы могут быть разными.
Важно, чтобы у пользователя были необходимые приборы, которые могут быть задействованы в выполнении сценария. Вы не сможете настроить включение света в определенной комнате, если у вас не установлены лампы, которые подключены к системе умного дома. Вы также не сможете регулировать уровень освещения, если лампы не позволяют это делать.
Куда жаловаться на управляющую компанию Пожаловаться на работу местных служб можно с помощью Яндекс. Станции То, что у Алисы есть навык, позволяющий пожаловаться на социально-бытовые проблемы — настоящее открытие для меня. Запустите навык «Инцидент менеджмент» и далее следуйте инструкциям.
Алиса направит жалобу на дороги, благоустройство или здравоохранение в местный орган власти, отвечающий за ее решение. Как посчитать калории для себя Не знаете, сколько калорий в пище? Скажите Алисе: она посчитает все за вас и даже подскажет меню на следующий день Яндекс. Станция — хороший помощник для тех, кто следит за своей фигурой. Скажите Алисе «Попроси умный счетчик калорий записать» и уточните блюдо. В ответ ассистент вам расскажет о содержании белков, жиров и углеводов в пище.
Если фиксировать с помощью Алисы съеденное за день, то вечером она сообщит, сколько калорий вы употребили за день и даже рассчитает меню на следующий день. Алиса точно знает названия блюд и подскажет, что употреблять из напитков. Остались вопросы по статье? Задать их можете в нашем Telegram-чате! Как начать тренироваться дома Тренажерный зал — это круто, но кто сказал, что тренировки дома чем-то хуже? Скажите: «Алиса, запусти навык фитнес-наставник«.
Вышло апрельское обновление Алисы и умных устройств Яндекса
| Что умеет «Яндекс-станция»: 17 полезных функций и команд для Алисы | В Алису от Яндекса добавили функцию Утреннее шоу. |
| Утреннее шоу от Алисы на Яндекс Станции: как включить и настроить | Друзья Алисы и пользователи сервисов Яндекса, общаясь с Алисой, смогут узнавать актуальные новости из мира мотоциклов. |
| «Алиса» научилась вести утренние шоу | Умные колонки с голосовым помощником "Алиса" научились проводить утренние шоу, которые подбираются под конкретных пользователей. |
| Утреннее шоу — бодрящий навык Алисы | Чтобы запустить программу, нужно сказать: «Алиса, включи утреннее шоу!». Паузы между новостями и песнями голосовой помощник заполняет актуальной информацией. |
| Что умеет «Яндекс-станция»: 17 полезных функций и команд для Алисы | В конце 2020 года утреннее шоу Алисы стало персонализированным. Это означает, что вы можете настроить его в соответствии с вашими интересами, указав предпочтительные темы новостей и подкастов. |
Утреннее шоу Алисы стало персональным
Помимо чтения актуальных новостей по утрам, «Алиса» также научилась отслеживать эфиры радиостанций. Утренние шоу впервые появились в апреле этого года. Друзья Алисы и пользователи сервисов Яндекса, общаясь с Алисой, смогут узнавать актуальные новости из мира мотоциклов. 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. Навык «Утреннее шоу» Алисы идеально подходит для людей, которые хотят быть в курсе всех новостей и интересных мероприятий. Теперь пользователи могут добавить новости в Утреннее шоу Алисы.
На колонках с Алисой появилась функция Утреннего шоу
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.
Заявлено, что все это будет очень персонализировано, а не по какому-то одному определенному шаблону для всех пользователей. Но будет и общая полезная информация — например, прогноз погоды на день, а сейчас — подборки актуальных материалов, которые могут быть полезными в режиме самоизоляции у себя дома. Руководитель проекта "Алиса" Андрей Законов отмечает, что данное нововведение было сделано с той целью, чтобы Алису стали воспринимать не только как умного помощника с голосовым «интерфейсом», а как некоего виртуального компаньона, который может не только быть полезным в конкретных задачах, но и помогать приятно провести время в своей компании, тем более, в условиях сокращения социальных контактов.
Сценарии можно создавать самостоятельно или использовать готовые шаблоны. 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.
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. 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.
Слушать утреннее и вечернее шоу Алисы на Станции
Чтобы выбрать тематику новостей и подкастов, нужно просто открыть приложение Яндекс и сказать: «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей». Виртуальный ассистент Алиса поставит утреннее шоу: слушайте музыку, новости, подкасты и настраивайтесь на день. «Яндекс» добавил возможность персональной настройки утреннего шоу голосового помощника «Алиса». Функция появилась в ассистенте в апреле этого года. «Алиса» по-прежнему умеет зачитывать по утрам актуальные новости. Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус, указав тематику новостей и подкастов.
Вышло большое обновление Алисы. Смотри, что теперь умеет твоя Яндекс Станция
Возникли проблемы? Следите за событиями Севастополя в режиме онлайн. Происшествия, новости культуры, спорта, политики и экономики Лента новостей Благовещенска Лента новостей Благовещенска — последние новости Благовещенска оперативно. Происшествия, новости культуры, спорта, политики и экономики Лента новостей Горного Алтая Лента новостей Горного Алтая — последние новости Горного Алтая оперативно. Происшествия, новости культуры, спорта, политики и экономики Лента новостей Хакасии Лента новостей Хакасии — последние новости Хакасии оперативно.
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.
Радионяня для каждого Режим радионяни на «Яндекс Станции» теперь доступен для каждого члена семьи. Сообщения между «Станциями» Функция отправки сообщений между устройствами улучшена тем, что теперь «Алиса» указывает, откуда именно пришло сообщение — с какой комнаты или «Дома».
Прокомментировать 100 Четыре года назад мы запустили Алису. С самого начала она обладала собственным, узнаваемым голосом. Хотя проблемы тоже были: интонации хромали, эмоции скакали от слова к слову, а омонимы и вовсе ставили синтез в тупик. Алиса звучала пусть и не как робот, но ещё и не как человек. Исследования показывают , что желание общаться с голосовым помощником напрямую зависит от того, насколько точно он имитируют речь людей. Поэтому мы постоянно работаем над «очеловечениванием» голоса Алисы.
С тех пор сменилось несколько поколений нашего голосового синтеза. Мы научились расставлять интонации, отличать «замОк» от «зАмка» и многое другое. Сейчас мы переходим на следующий уровень: учим Алису управлять эмоциями и стилем своей речи, распознавать шёпот и отвечать на него шёпотом. Казалось бы, что в этом сложного и почему всё это было невозможно ещё несколько лет назад? Вот об этом я и расскажу сегодня сообществу Хабра. Ранний параметрический синтез: эпоха до Алисы Мы начали заниматься голосовыми технологиями в 2012 году. 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.
Есть серьёзные недостатки. Об этом я написал в конце. Этот пост конкретно не про Яндекс Станцию 2 и какими "фишками" она обладает.
Для себя. Это не умный дом. Я называю это - удобным домом. В данный опыт инвестировал 41100 руб. Когда только начал изучать как у других устроены умные дома увидел на ютубе множество подобных решений от 200000 руб. Никогда не думал, что в этой квартире буду делать умный дом.
Следовательно: у меня не было нулей в выключателях, квадратных подрозетников и т. Да и сейчас нет. Вступление Всем привет. Сразу после анонса и просмотра множества рекламных видео - я купил Яндекс Станцию 2 подарок на день рождения После покупки принял решение, что надо начать делать удобный умный дом на экосистеме "Умный Дом Яндекса". Почему я выбрал Яндекс Станцию 2 Я насмотрелся множества рекламы. Но это оказалось не так..
Как только вы открываете дверь - срабатывает датчик открытия входной двери, включается свет в коридоре. Дополнительно в коридоре установлена умная кнопка, нажимаете один раз - включается свет на кухне, это помогает сразу занести пакеты с продуктами. В коридоре дополнительно висит датчик движения - если нет движения, то через некоторое время свет в коридоре выключится. Вы прошли на кухню, разгружаете пакеты с продуктами - стало жарко. Вы голосом попросили Алису Яндекс Станцию Мини которая расположена на кухне включить кондиционер. Она запускает кондиционер.
Вы также могли этого избежать - если бы заранее установили сценарий температура в комнате выше 26, включается кондиционер на 20 минут. После того как вы расставили продукты по местам - время принять душ. Был тяжелый день, пришло время немного расслабиться. Вы заходите в ванную комнату, свет включился самостоятельно. Попросили Алису Яндекс Станцию Мини которая расположена в ванной включить музыку. Пока моетесь Вы заметили, что в ванной повысилась влажность и вентиляционная вытяжка в ванной заработала.
Время отдыха и чиллить. Куранты на Яндекс Станциях пробили 11 часов. Голосовым управлением запустили телевизор я обычно включаю когда нахожусь на кухне и собираюсь спать и включаю китайскую светодиодную ленту. Пока телевизор запускается - можно пошарить экранчики с графиками. Время просмотра фильмов, но экран слишком яркий? Голосовым управлением или с помощью телефона запустился сценарий "яркость для ночного режима".
День закончился, голосом или возможно установленной кнопкой возле кровати - вы выключили все в квартире. Вам снятся электроовцы. Наступил следующий день. Вас разбудил будильник установленный заранее на Яндекс Станции. Можно поставить и какую-то определенную музыку для пробуждения. Не хватает здесь настройки будильников через приложение Умный Дом Яндекса.
Кажется, мы уже проснулись?
Утреннее шоу Алисы стало персональным
Оказалось, что люди выбирают синтезированный вариант Алисы, несмотря на более плохое качество по сравнению с реальной речью человека. Утреннее шоу представляет собой некий “винегрет” из интересных публикаций и новостей с различных сайтов, навыков Алисы и музыки. Больше настроек для моего Утреннего шоу: выбирайте комфортный порядок из подкастов на интересные темы, прогноза погоды, рассказа о навыках, музыки и новостей из выбранных источников. Запущу, как обычно, по фразе: «Алиса, доброе утро!» Радионяню смогут. Чтобы запустить программу, нужно сказать: «Алиса, включи утреннее шоу!». Паузы между новостями и песнями голосовой помощник заполняет актуальной информацией.
Вышло апрельское обновление Алисы и умных устройств Яндекса
В этой статье мы рассмотрим, что такое утреннее шоу от Алисы, как включить его на Яндекс Станции и как настроить. Как включить новости в Яндекс Браузере. Новости — подборка навыков Алисы, голосового помощника от Яндекса. Утреннее шоу — это развлекательная программа, где «Алиса» выступает в роли ведущей. Как включить новости в Яндекс Браузере. Утреннее шоу Алисы — как настроить и использовать Утреннее шоу Алисы позволяет ознакомиться с новейшими новостями, прослушать интересные подкаcты и.
Алиса запустила утреннее шоу с персональными рекомендациями
| Команды и сценарии для Алисы: покоряем умного помощника | Утреннее шоу Алисы – получайте новости и полезную информацию каждое утро. |
| Умные колонки с "Алисой" научились вести персонализированные утренние шоу | «Утреннее шоу» и новости радиостанций доступны во всех умных колонках с поддержкой «Алисы». |
| Новые функции «Алисы» и «Яндекс Станций» за апрель 2024 года | Яндекс Станция включает Шоу Алисы (погода, новости, музыка и т.п.). Об этом я рассказываю ниже. Для утреннего сценария использую автоматизацию охлаждения кухни кондиционером. |
Топовые фишки Яндекс.Станции, о которых вы могли не знать
Оказалось, что люди выбирают синтезированный вариант Алисы, несмотря на более плохое качество по сравнению с реальной речью человека. Пользователи умных колонок с голосовым помощником «Алиса» теперь могут послушать новости технологий от портала Утреннее шоу. «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. Как включить новости в Яндекс Браузере. Для настройки новостей на колонке Алиса Яндекс, найдите раздел «Новости» или «Информация» и выберите его.