Чтобы выбрать тематику новостей и подкастов, нужно просто открыть приложение Яндекс и сказать: «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей». «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. Утреннее шоу Алисы – получайте новости и полезную информацию каждое утро.
Рекомендации
- Новые функции «Алисы» и «Яндекс Станций» за апрель 2024 года
- На колонках с Алисой появилась функция Утреннего шоу
- Что такое сценарии и чем они отличаются от команд?
- Новые функции «Алисы» и «Яндекс Станций» за апрель 2024 года
- Топовые фишки Яндекс.Станции, о которых вы могли не знать -
Новые функции «Алисы» и «Яндекс Станций» за апрель 2024 года
| Утренняя Алиса. У голосового помощника Яндекса теперь своё шоу | Навык «Утреннее шоу» Алисы идеально подходит для людей, которые хотят быть в курсе всех новостей и интересных мероприятий. |
| Утреннее шоу Алисы стало персональным | «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 такое сценарии и чем они отличаются от команд?
- Утреннее шоу от Алисы на Яндекс Станции
- «Яндекс» научил «Алису» вести персональное утреннее шоу
- Умные колонки с "Алисой" научились вести персонализированные утренние шоу
- Что умеет «Яндекс-станция»: 17 полезных функций и команд для Алисы
- У "Алисы" от Яндекса появилась новая функция - теперь она ведет "утреннее шоу"
Голосовой помощник Алиса начала вести свое утреннее шоу
Сделать это можно в приложении «Дом с Алисой»: Настройки → Контент → Шоу с Алисой. Афиша мероприятий и новости. «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. «Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу». Как настроить новости в Алисе Можно дать ей обычную команду «Алиса, настрой новости». 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, указав тематику новостей и подкастов. 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.
Утреннее шоу от Алисы на Яндекс Станции
| «Алиса» научилась вести утренние шоу — Игромания | В умных колонках с Алисой появилось персональное утреннее шоу: теперь можно слушать полезную информацию и музыку, подобранную специально для слушателя. |
| Что умеет Яндекс-станция: 17 функций и навыков Алисы | Оказалось, что люди выбирают синтезированный вариант Алисы, несмотря на более плохое качество по сравнению с реальной речью человека. |
| «Алиса» научилась вести утренние шоу — Игромания | Мы расскажем, что такое сценарии для Алисы, чем они отличаются от команд и какие хорошие команды уже придумали пользователи. |
| Вышло большое обновление Алисы. Смотри, что теперь умеет твоя Яндекс Станция | | «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». |
8 новых фишек «Яндекс Станций» и «Яндекс ТВ Станций», которые появились в апреле
Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус, указав тематику новостей и подкастов. Пользователи умных колонок с голосовым помощником «Алиса» теперь могут послушать новости технологий от портала Утреннее шоу. Умная лампочка Яндекс с Алисой, цоколь E27, белая (YNDX-00501). Утреннее шоу Алисы поможет настроиться на день и не забыть о важном. Алиса расскажет о погоде, представит персональную подборку новостей, включит короткий подкаст, специально подобранный трек или плейлист.
Шёпот и эмоции в Алисе: история развития голосового синтеза Яндекса
Тогда, услышав запрос «Расскажи новости», Алиса будет всегда включать новости нужного издания. Кроме этого, их можно добавить в утреннее шоу Алисы. Как настроить новости Яндекс Алиса. «Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу». Голосовой помощник «Алиса» научили проводить утренние шоу, которые подстраиваются под определённого пользователя. 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.
Как взглянуть на «Алису» по-новому? 5 необычных навыков для «Яндекс.Станции»
| «Яндекс» научил «Алису» вести персональное утреннее шоу | Канобу | 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! |
| Вышло апрельское обновление «Алисы» и умных устройств «Яндекса» / Хабр | Для этого достаточно открыть приложение Яндекс и сказать: «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей». |
Читает ли Алиса последние новости? Настраиваем её на телефоне и на компьютере
В русском языке эти слова пишутся одинаково, но в английском написание отличается, например, castle и lock, proteins и squirrels. Из этого представления легко выделить информацию о том, как произносить омограф, ведь перевод должен различать формы для корректного подбора английского варианта. Буквально на 20 примерах можно выучить классификатор для нового омографа, чтобы по эмбеддингу перевода понимать, какую форму нужно произнести. Летом 2020 года допилили паузер для расстановки пауз внутри предложения. Язык — хитрая штука. Не все знаки препинания в речи выражаются паузами Например, после вводного слова «конечно» на письме мы ставим запятую, но в речи обычно не делаем паузу.
А там, где знаков препинания нет, мы часто делаем паузы. Если эту информацию не передавать в акустическую модель, то она пытается её выводить и не всегда успешно. Первая модель Алисы из-за этого могла начать вздыхать в случайных местах длинного предложения. Для этого мы взяли датасет, разметили его детектором активности голоса, сгруппировали паузы по длительности, ввели класс длины паузы, на каждое слово навесили тэг и на этом корпусе обучили ещё одну голову внимания из тех же нейросетевых эмбеддингов, что использовались для детекции омографов. Осенью 2020 года мы перевели на трансформеры нормализацию — в синтезе она нужна, чтобы решать сложные случаи, когда символы читаются не «буквально», а по неким правилам.
Например, «101» нужно читать не как «один-ноль-один», а как «сто один», а в адресе yandex. Обычно нормализацию делают через комбинацию взвешенных трансдьюсеров FST — правила напоминают последовательность замен по регулярным выражениям, где выбирается замена, имеющая наибольший вес. Мы долго писали правила вручную, но это отнимало много сил, было очень сложно и не масштабируемо. Тогда решили перейти на трансформерную сеть, «задистиллировав» знания наших FST в нейронку. Теперь новые «правила раскрытия» можно добавлять через доливание синтетики и данных, размеченных пользователями Толоки, а сеть показывает лучшее качество, чем FST, потому что учитывает глобальный контекст.
Итак, мы научили Алису говорить с правильными интонациями, но это не сделало ее человеком — ведь в нашей речи есть еще стиль и эмоции. Работа продолжалась. С чувством, толком, расстановкой: стили голоса Алисы Один и тот же текст можно произнести десятком разных способов, при этом сам исходный текст, как правило, никаких подсказок не содержит. Если отправить такой текст в акустическую модель без дополнительных меток и обучить её на достаточно богатом различными стилями и интонациями корпусе, то модель сойдёт с ума — либо переусреднит всё к металлическому «голосу робота», либо начнёт генерировать случайный стиль на каждое предложение. Это и произошло с Алисой: в начале она воспроизводила рандомные стили в разговоре.
Казалось, что у неё менялось настроение в каждом предложении. Вот пример записи с явными перебоями в стилях: Чтобы решить проблему, мы добавили в акустическую модель стили: в процессе обучения нейросети специально ввели «утечку». Суть в том, что через очень lossy-пространство всего 16 чисел на всё предложение разрешаем сетке посмотреть на ответ — истинную мел-спектрограмму, которую ей и нужно предсказать на обучении. За счёт такой «шпаргалки» сеть не пытается выдумывать непредсказуемую по тексту компоненту, а для другой информации не хватит размерности шпаргалки. На инференсе мы генерируем стилевую подсказку, похожую на те, что были в обучающем сете.
Это можно делать, взяв готовый стиль из обучающего примера или обучив специальную подсеть генерировать стили по тексту. Если эту подсеть обучить на особом подмножестве примеров, можно получить специальные стили для, скажем, мягкого или дружелюбного голоса. Или резкого и холодного. Или относительно нейтрального. Чтобы определиться со стилем по умолчанию, мы устроили турнир, где судьями выступали пользователи Толоки.
Там не было разметки, мы просто нашли кластеры стилей и провели между ними соревнование. Победил кластер с очень мягкой и приятной интонацией. Дальше началось самое интересное. Мы взяли образцы синтезированной «мягкой» речи Алисы и фрагменты речи актрисы Татьяны Шитовой, которые относились к более резкому стилю. Затем эти образцы с одним и тем же текстом протестировали вслепую на толокерах.
Оказалось, что люди выбирают синтезированный вариант Алисы, несмотря на более плохое качество по сравнению с реальной речью человека. В принципе, этого можно было ожидать: уверен, многие предпочтут более ласковый разговор по телефону то есть с потерей в качестве живому, но холодному общению. К примеру, так звучал резкий голос: А так — мягкий: Результаты турниров позволили нам выделить во всем обучающем датасете данные, которые относятся к стилю-победителю, и использовать для обучения только их. Благодаря этому Алиса по умолчанию стала говорить более мягким и дружелюбным голосом. Этот пример показывает, что с точки зрения восприятия важно работать не только над качеством синтеза, но и над стилем речи.
После этого оставалось только обогатить Алису новыми эмоциями. Бодрая или спокойная: управляем эмоциями Алисы Когда вы включаете утреннее шоу Алисы или запускаете автоматический перевод лекции на YouTube, то слышите разные голоса — бодрый в первом случае и более флегматичный в другом. Эту разницу сложно описать словами, но она интуитивно понятна — люди хорошо умеют распознавать эмоции и произносить один и тот же текст с разной эмоциональной окраской. Мы обучили этому навыку Алису с помощью той же разметки подсказок, которую применили для стилей. У языка есть интересное свойство — просодия , или набор элементов, которые не выражаются словами.
Это особенности произношения, интенсивность, придыхание и так далее. Один текст можно произнести со множеством смыслов. Как и в случае со стилями речи, можно, например, выделить кластеры «веселая Алиса», «злая Алиса» и так далее. Поскольку стилевой механизм отделяет просодию «как говорим» от артикуляции «что говорим» , то новую эмоцию можно получить буквально из пары часов данных. По сути, нейросети нужно только выучить стиль, а информацию о том, как читать сочетания фонем, она возьмёт из остального корпуса.
Прямо сейчас доступны три эмоции. Например, часть пользователей утреннего шоу Алисы слышат бодрую эмоцию. Кроме того, её можно услышать, спросив Алису «Кем ты работаешь? Флегматичная эмоция пригодилась для перевода видео — оказалось, что голос по умолчанию слишком игривый для этой задачи. Наконец, радостная эмоция нужна для ответов Алисы на специфические запросы вроде «Давай дружить» и «Орёл или решка?
Ещё есть негативная эмоция, которую пока не знаем, как использовать — сложно представить ситуацию, когда людям понравится, что на них ругается робот.
Несложные манипуляции с настройками — и человек получает именно то, что хочет. Думаю, новую возможность особенно оценят авторы подкастов, у которых появилась ещё одна площадка», — отметил Андрей Законов, руководитель продукта голосового помощника «Алиса».
Помимо чтения актуальных новостей по утрам, «Алиса» также научилась отслеживать эфиры радиостанций.
По словам руководителя продукта Андрея Законова, проведение утренних шоу — это первый шаг, чтобы сделать «Алису» не только помощником, но и другом, с которым приятно проводить время. Новая функция доступна пока что на умных колонках с голосовым помощником. О поддержке её на смартфонах и PC пока ничего не говорится.
Ключевые особенности: Участвовать в утреннем шоу могут все навыки общего типа. Пользователь услышит конкретную историю от навыка только один раз. Если у навыка несколько актуальных историй, пользователю будет рассказана самая свежая. В утреннее шоу не попадут истории старше семи дней.
Новый формат контента в утреннем шоу Алисы: истории от навыков
- Утреннее шоу от Алисы на Яндекс Станции: как включить и настроить
- Еще по теме
- У "Алисы" от Яндекса появилась новая функция - теперь она ведет "утреннее шоу"
- Как взглянуть на «Алису» по-новому? 5 необычных навыков для «Яндекс.Станции» | MAXIM
- Утренняя Алиса. У голосового помощника Яндекса теперь своё шоу
Утренняя Алиса. У голосового помощника Яндекса теперь своё шоу
Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус. Для настройки новостей на умной колонке необходимо выполнить несколько простых шагов. Голосовой помощник «Алиса» научили проводить утренние шоу, которые подстраиваются под определённого пользователя. 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. Мы расскажем, что такое сценарии для Алисы, чем они отличаются от команд и какие хорошие команды уже придумали пользователи.
Что нового в апреле у Алисы и умных устройств
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. Именно он в реальном времени превращает мел-спектрограмму в голос. Наиболее близкий аналог нашего первого решения на основе нейросетей, которое вышло в 2018 году — модель WaveGlow.
Архитектура WaveGlow основана на генеративных потоках — довольно изящном методе создания генеративных сетей, впервые предложенном в статье про генерацию лиц. Сеть обучается конвертировать случайный шум и мел-спектрограмму на входе в осмысленный wav-сэмпл. За счёт случайного шума на входе обеспечивается выбор случайной wav-ки — одной из множества соответствующих мел-спектрограмме. Как я объяснил выше, в домене речи такой случайный выбор будет лучше детерминированного среднего по всем возможным wav-кам. В отличие от WaveNet, WaveGlow не авторегрессионен, то есть не требует для генерации нового wav-сэмпла знания предыдущих.
Его параллельная свёрточная архитектура хорошо ложится на вычислительную модель видеокарты, позволяя за одну секунду работы генерировать несколько сотен секунд звука. Главное отличие, за счёт которого HiFi-GAN обеспечивает гораздо лучшее качество, заключается в наборе подсетей-дискриминаторов. Они валидируют натуральность звука, смотря на сэмплы с различными периодами и на различном масштабе. Как и WaveGlow, HiFi-GAN не имеет авторегрессионной зависимости и хорошо параллелится, при этом новая сеть намного легковеснее, что позволило при реализации ещё больше повысить скорость синтеза. Кроме того, оказалось, что HiFi-GAN лучше работает на экспрессивной речи, что в дальнейшем позволило запустить эмоциональный синтез — об этом подробно расскажу чуть позже.
Схема HiFi-GAN из статьи авторов модели Комбинация этих трёх компонентов позволила вернуться к параметрическому синтезу голоса, который звучал плавно и качественно, требовал меньше данных и давал больше возможностей в кастомизации и изменении стиля голоса. Параллельно мы работали над улучшением отдельных элементов синтеза: Летом 2019 года выкатили разрешатор омографов homograph resolver — он научил Алису правильно ставить ударения в парах «зАмок» и «замОк», «белкИ» и «бЕлки» и так далее. Здесь мы нашли остроумное решение. В русском языке эти слова пишутся одинаково, но в английском написание отличается, например, castle и lock, proteins и squirrels. Из этого представления легко выделить информацию о том, как произносить омограф, ведь перевод должен различать формы для корректного подбора английского варианта.
Буквально на 20 примерах можно выучить классификатор для нового омографа, чтобы по эмбеддингу перевода понимать, какую форму нужно произнести.
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.
По ключевой фразеПользователь произносит определенную фразу — и сценарий запускается. Например, «Алиса, включи свет в гостиной». По расписаниюСценарий запускается в определенное время или по определенным дням недели. Например, «Включить кофеварку в 7 утра».
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».
Причём их зачитывает ведущий. Голосовой помощник следит за новостными выпусками девяти радиостанций. А утреннее шоу — это такой формат, который позволяет собрать воедино то, что любишь. Несложные манипуляции с настройками — и человек получает именно то, что хочет. Думаю, новую возможность особенно оценят авторы подкастов, у которых появилась ещё одна площадка», — рассказал Андрей Законов, руководитель голосового помощника.
Теперь она может вести «утреннее шоу» - так назвали программу, при которой Алиса будет ставить различные треки из плейлиста пользователя на Яндекс.
Музыке, дополняя их различными комментариями во время пауз, а также сообщая новости на интересующую тематику. Заявлено, что все это будет очень персонализировано, а не по какому-то одному определенному шаблону для всех пользователей.