Помимо чтения актуальных новостей по утрам, «Алиса» также научилась отслеживать эфиры радиостанций. Теперь голосовой помощник может запускать новостные блоки с девяти станций, включая «Хит ФМ» и «Коммерсантъ FM». Утренние шоу впервые появились в апреле этого года. 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.
Что нового в апреле у Алисы и умных устройств
| Голосовой помощник Алиса начала вести свое утреннее шоу | О сервисе Прессе Авторские права Связаться с нами Авторам Рекламодателям Разработчикам. |
| Топовые фишки Яндекс.Станции, о которых вы могли не знать | «Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу» и включать новости радиостанций Вслед за появлением интерактивных рецептов голосовой помощник «Алиса». |
| Утренняя Алиса. У голосового помощника Яндекса теперь своё шоу | Помимо чтения актуальных новостей по утрам, «Алиса» также научилась отслеживать эфиры радиостанций. Теперь голосовой помощник может запускать новостные блоки с девяти станций, включая «Хит ФМ» и «Коммерсантъ FM». Утренние шоу впервые появились в апреле этого года. |
| «Алиса» начала проводить персональные утренние шоу в «умных» колонках — Сервисы на | 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. |
| Утренняя Алиса. У голосового помощника Яндекса теперь своё шоу | — Выбирайте, что и в каком порядке слушать в Утреннем шоу Алисы: подкасты на избранные темы, прогноз погоды, навыки, треки или новости из определённых источников. |
Утреннее шоу от Алисы на Яндекс Станции
Настройте Утреннее шоу для себя: выберите источники новостей, подкасты и даже гороскоп Зайдите в приложение Яндекс и выберите «Устройства»; Нажмите на вкладку «Настройки»; Выберите «Шоу Алисы». Выбрать тематику новостей и подкастов можно в приложении «Яндекс», сказав «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей». И тогда возникает вопрос: «Читает ли Алиса последние новости так, как она это делала раньше?».
Как взглянуть на «Алису» по-новому? 5 необычных навыков для «Яндекс.Станции»
Толоки , участникам которого требовалось определить черты характера девушки по имени. В итоговом опросе с большим отрывом победило имя «Алиса». В тестировании имени, которое проходило в течение пяти месяцев, приняли участие несколько десятков тысяч человек. Для семей, в которых есть другие Алисы, голосовому ассистенту добавили опциональную активацию по команде «Слушай, Яндекс» [2]. Технологии Алиса встроена в разные приложения Яндекса: поисковое приложение, Яндекс. Навигатор , Лончер и в мобильную и десктопную версии Яндекс. Браузера [2]. Общение с ассистентом возможно голосом и вводом запросов с клавиатуры. Алиса отвечает или прямо в диалоговом интерфейсе, либо же показывает поисковую выдачу по запросу или нужное приложение.
Анализ запроса и формирование ответа Распознать голосовой запрос Алисе помогает технология SpeechKit. На этом этапе происходит отделение голоса от фоновых шумов. Разобраться с акцентами, диалектами, сленгами и англицизмами алгоритмам позволяет накопленная Яндексом база из миллиарда произнесённых в разных условиях фраз [11] [12]. На следующем этапе наделить запрос смыслом и подобрать правильный ответ позволяет технология Turing, своим названием отсылающая к Алану Тьюрингу и его тесту. Благодаря ей «Алиса» может не только давать ответы на конкретные вопросы, но и общаться с пользователем на отвлечённые темы. Для этого текст запроса дробится на токены, как правило, это отдельные слова, которые в дальнейшем отдельно анализируются. Для максимально точного ответа Алиса учитывает историю взаимодействия с ней, интонацию запроса, предыдущие фразы и геопозицию. Это объясняет тот факт, что на один вопрос разные пользователи могут получить разные ответы [11] [12].
Первоначально нейросеть Алисы обучали на массиве текстов из классики русской литературы , включая произведения Льва Толстого , Фёдора Достоевского , Николая Гоголя , а затем — на массивах живых текстов из Интернета [13]. Как рассказывал глава управления машинного обучения Яндекса Михаил Биленко в интервью изданию Meduza , в ходе ранних тестов в манере общения Алисы появилась дерзость, которая удивляла и забавляла пользователей. Чтобы дерзость не перешла в хамство и чтобы ограничить рассуждения Алисы на темы, связанные с насилием, ненавистью или политикой, в голосового помощника была внедрена система фильтров и стоп-слов [14]. Последний этап — озвучивание ответа — реализуется с помощью технологии Text-to-speech. Основой служат записанные в студии 260 тысяч слов и фраз, которые затем были «порезаны» на фонемы. Из этой аудиобазы нейросеть собирает ответ, после чего интонационные перепады в готовой фразе сглаживаются нейросетью, что приближает речь «Алисы» к человеческой [11] [12] [15]. Навыки Помимо сервисов Яндекса, в Алису могут быть интегрированы сторонние сервисы. В 2018 году компания расширила возможности Алисы через систему навыков, использующих платформу голосового помощника для взаимодействия с пользователем.
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.
Лента новостей Архангельска Лента новостей Архангельска — последние новости Архангельска оперативно. При помощи навыка вы можете узнать о самых актуальных событиях — просто запустите его и скажите «Свежая новость». Чтобы узнать популярные новости за сутки — скажите «Популярная новость». Если вы хотите послушать текст статьи — скажите «Подробнее». Хотите начать заново — скажите "Меню".
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. 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.
Утреннее шоу Алисы стало персональным 😎
| Что нового в апреле у Алисы и умных устройств | Добавьте в голосовой помощник Алису от Яндекса новые навыки на тему — Новости. |
| Новости — подборка навыков Алисы, голосового помощника от Яндекса. | Утреннее шоу представляет собой некий “винегрет” из интересных публикаций и новостей с различных сайтов, навыков Алисы и музыки. |
Умные колонки с "Алисой" научились вести персонализированные утренние шоу
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. Сделать это можно в приложении «Дом с Алисой»: Настройки → Контент → Шоу с Алисой. Афиша мероприятий и новости. Помимо чтения актуальных новостей по утрам, «Алиса» также научилась отслеживать эфиры радиостанций. Теперь голосовой помощник может запускать новостные блоки с девяти станций, включая «Хит ФМ» и «Коммерсантъ FM». Утренние шоу впервые появились в апреле этого года. К слову, Алиса теперь умеет вести "утренние шоу". Шаг 3: Выберите раздел «Новости». Слушать утреннее шоу Алисы Утреннее шоу Алисы поможет настроиться на день и не забыть о важном. 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.
Вышло большое обновление Алисы. Смотри, что теперь умеет твоя Яндекс Станция
| Слушать утреннее и вечернее шоу Алисы на Яндекс Станции — Справка | Чтобы выбрать тематику новостей и подкастов, нужно просто открыть приложение Яндекс и сказать: «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей». |
| Умные колонки с "Алисой" научились вести персонализированные утренние шоу - ТАСС | 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. |
| Новые функции «Алисы» и «Яндекс Станций» за апрель 2024 года | 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. |
| Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус | Шаг 3: Выберите раздел «Новости». Слушать утреннее шоу Алисы Утреннее шоу Алисы поможет настроиться на день и не забыть о важном. |
Читает ли Алиса последние новости? Настраиваем её на телефоне и на компьютере
В Алису от Яндекса добавили функцию Утреннее шоу. Тогда, услышав запрос «Расскажи новости», Алиса будет всегда включать новости нужного издания. Кроме этого, их можно добавить в утреннее шоу Алисы. 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? «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 теперь можно настроить на свой вкус. Для этого пользователь может сам выбрать тематику новостей и подкастов. Шоу и новости доступны в и, Станции Мини и других умных колонках, где есть голосовой помощник Алиса.
Утреннее шоу Алисы стало персональным 😎
«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. Кроме того, в голосовом помощнике появились новости радиостанций. Утреннее шоу — это развлекательная программа, где «Алиса» выступает в роли ведущей. 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? «Алиса, включи шоу» — для начала воспроизведения выбранного видео. первый шаг в этом направлении".
На колонках с Алисой появилась функция Утреннего шоу
А может, вы только готовитесь к их появлению? Тогда говорим вот какую команду: «Алиса, запусти навык «Больше мурррчаний с Whiskas». Это поможет котородителям сделать так, чтобы питомец был счастлив. Навык включает в себя пять разделов с рекомендациями по уходу и заботе: котокухня, котомузыка, котоигры, котоуход и котомассаж. Все это с озвучкой от Николая Дроздова. Ну а чей еще голос можно было представить, когда речь идет о животных? Алиса дает полезные советы о том, как обустроить уютное и безопасное пространство для игр и отдыха, провести расслабляющий сеанс котомассажа и приучить питомца к тактильности или подобрать котенку оптимальный рацион.
Также есть забавный раздел с комплиментами для кошек: пусть даже они не понимают речь, но чувствуют интонации и любят слова с шипящими и свистящими звуками. Самое необычное — раздел котомузыки. Музыкант Дэвид Тейе изучил влияние акустических вибраций на настроение кошек и записал альбом, который доступен пользователям «Станции» и на сайте Whiskas. Фото Николая Дроздова с его личной страницы в Instagram запрещенная в России экстремистская организация Автор текста:Скромные работники редакции.
Поэтому мы учим её следить за новостями, развлекать пользователей и создавать приятную атмосферу в доме, и утреннее шоу — первый шаг в этом направлении. А для тех, кто сидит на самоизоляции, голосовой помощник даёт советы о том, как провести время с пользой. Работает это примерно так: сначала Алиса рассказывает сводку погоды, потом переходит к самым актуальным новостям, перемешивая их с музыкой. И иногда добавляет к ним подкасты.
Кнопка «Т» в музыкальном плеере даст понять, для каких треков доступен текст. 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.
К примеру, включить музыку, лампочку или другие приборы по установленной ключевой фразе. Теперь запустить сценарий на колонке с Алисой можно без слов: например, отправит уведомление на телефон, а не на колонку, выключит свет, если никто не будет говорить поблизости и так далее. Фактически Алиса будет слушать вас постоянно, но использоваться это будет для дела. Зайдите в Дом с Алисой и перейдите на вкладку со сценариями. Создайте новый и нажмите «Добавить условие». Алиса умеет запускать сценарии без вашего участия Затем выберите нужную Станцию и нажмите «Слышит голос». Укажите период работы сценария. Установите «Разовый запуск», чтобы функция срабатывала только один раз в день. Сохраните сценарий. Мы опробовали функцию — пока она работает достаточно странно. Например, сценарий срабатывает, когда в комнате слышно телевизор или музыку, не отличая от человеческого голоса.
Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус
Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус. Для настройки новостей на умной колонке необходимо выполнить несколько простых шагов. — Выбирайте, что и в каком порядке слушать в Утреннем шоу Алисы: подкасты на избранные темы, прогноз погоды, навыки, треки или новости из определённых источников. Теперь навыки смогут отправлять короткий регулярный контент в утреннее шоу Алисы. 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. 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. Тогда, услышав запрос «Расскажи новости», Алиса будет всегда включать новости нужного издания. Кроме этого, их можно добавить в утреннее шоу Алисы.