Пользователи умных колонок с голосовым помощником «Алиса» теперь могут послушать новости технологий от портала Утреннее шоу.

Для настройки новостей на Яндекс Алисе необходимо открыть раздел «Интеграция» в настройках приложения. 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). Команды и сценарии для Алисы: покоряем умного помощника. Поэтому мы учим её следить за новостями, развлекать пользователей и создавать приятную атмосферу в доме, и утреннее шоу — первый шаг в этом направлении», — говорит руководитель продукта Андрей Законов. Голосовой помощник «Алиса» научили проводить утренние шоу, которые подстраиваются под определённого пользователя. Шоу и новости доступны в и, Станции Мини и других умных колонках, где есть голосовой помощник Алиса.

Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус

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. 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.

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. А утреннее шоу — это такой формат, который позволяет собрать воедино то, что любишь. Несложные манипуляции с настройками — и человек получает именно то, что хочет.

Если у навыка несколько актуальных историй, пользователю будет рассказана самая свежая. В утреннее шоу не попадут истории старше семи дней.

Разработчик навыка сможет указать дату, до которой история актуальна. Длительность истории не должна превышать одной минуты.

Также "Яндекс" обучил своего голосового помощника ориентироваться в происходящем и говорить о том, что волнует людей. Например, сейчас в паузах между новостями и песнями "Алиса" рассказывает, как с пользой и удовольствием провести время дома. Поэтому мы учим её следить за новостями, развлекать пользователей и создавать приятную атмосферу в доме, и утреннее шоу - первый шаг в этом направлении", - отметил руководитель продукта Андрей Законов. Утреннее шоу доступно в "Яндекс.

«Алиса» научилась вести утренние шоу

Хотите начать заново — скажите "Меню". 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.

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.

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». 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?

Ещё больше интересных видео на YouTube канале Игромании! 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.

Утреннее шоу Алисы – получайте новости и полезную информацию каждое утро

— Выбирайте, что и в каком порядке слушать в Утреннем шоу Алисы: подкасты на избранные темы, прогноз погоды, навыки, треки или новости из определённых источников. 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. Для того чтобы настроить новости на колонке с Алисой Яндекс. Умные колонки с голосовым помощником "Алиса" научились проводить утренние шоу, которые подбираются под конкретных пользователей.

Новые функции Яндекс Станции

8 новых фишек «Яндекс Станций» и «Яндекс ТВ Станций», которые появились в апреле
Что умеет Яндекс-станция: 17 функций и навыков Алисы
Еще по теме
Вышло апрельское обновление Алисы и умных устройств Яндекса | The GEEK
Утреннее шоу «Алисы» стало персональным

Слушать утреннее и вечернее шоу Алисы на Станции

Теперь пользователи могут добавить новости в Утреннее шоу Алисы. Умная лампочка Яндекс с Алисой, цоколь E27, белая (YNDX-00501). После работы можно послушать вечернее шоу — Алиса поделится новостями и погодой на следующий день и поставит расслабляющую музыку. Утреннее шоу Алисы теперь можно настроить на свой вкус, указав тематику новостей и подкастов.

Вышло апрельское обновление Алисы и умных устройств Яндекса

Пользователи умных колонок с голосовым помощником «Алиса» теперь могут послушать новости технологий от портала Утреннее 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. первый шаг в этом направлении". Для этого достаточно 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. 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.

Утренняя Алиса. У голосового помощника Яндекса теперь своё шоу

Но сейчас, прежде чем начать читать текст, Алиса ещё и оповестит получателя, из какой именно комнаты или Дома пришло сообщение. Звонки без постороннего шума Улучшилось шумоподавление внешних шумов во время звонка. Сейчас функция доступна на Станции Миди, Станции Макс и Станции 2, поддержка других моделей появится позже. Обновление уже доступно пользователям Станций с сегодняшнего дня. Розыгрыш в нашем Телеграм-канале!

Слушателей ждут новости, прогноз погоды, музыка и короткие подкасты. Алиса выступает диджеем: ставит и комментирует песни из персонального плейлиста дня на Яндекс.

Музыке — в нем собраны треки, отобранные для пользователя.

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. Первый корпус эмоций мы записали ещё при WaveGlow, но результат нас не устроил и выкатывать его не стали. С переходом на HiFi-GAN стало понятно, что он хорошо работает с эмоциями, это позволило запустить полноценный эмоциональный синтез.

Наконец, мы решили внедрить шёпот. Когда люди обращаются к Алисе шёпотом, она должна и отвечать шёпотом — это делает её человечнее. При этом шёпот — не просто тихая речь, там слова произносятся без использования голосовых связок.

Спектр звука получается совсем другим. С одной стороны, это упрощает детекцию шёпота: по «картинке» мел-спектрограммы можно понять, где заканчивается обычная речь и начинается шепот. С другой стороны, это усложняет синтез шёпота: привычные механизмы обработки и подготовки речи перестают работать.

Поэтому шёпотный синтез нельзя получить детерминированным преобразованием сигнала из речи. Так выглядят мел-спектрограммы обычной речи и шёпота при произнесении одной и той же фразы: Так звучит обычная речь: А так — шёпот: Сначала мы научили Алису понимать шёпот. Для этого обучили нейросеть различать спектры звука для обычного голоса и шёпота.

Система смотрит на спектр звука и решает, когда говорят шёпотом, а когда — голосом. В процессе обучения оказалось, что спектры шёпота и речи курильщиков похожи, так что пришлось научить нейросеть их различать. Для этого собрали больше пограничных данных с речью курильщиков и простуженных людей и донастроили нейросеть на них.

Чтобы научить Алису говорить шёпотом, мы записали несколько часов шёпота речи в исполнении Татьяны Шитовой. Сложности начались уже на предобработке данных: наш VAD детектор тишины в речи сломался на шёпотных гласных — трудно отличить сказанное шёпотом «а! Починить его удалось, только совместив признаки энергии сигнала и данные от распознавания речи, при этом под шёпот конструкцию пришлось калибровать отдельно.

Затем записанные данные добавили в обучающий корпус акустической модели. Мы решили рассматривать шёпот как еще один «стиль» речи или, в терминах нашего синтеза, «эмоцию». Добавив данные в трейнсет, мы дали акустической модели на вход дополнительную информацию — шёпот или эмоцию она сейчас проигрывает.

По этому входу модель научилась по команде пользователя переключаться между генерацией речи и шёпота. Сгенерированный шёпот по качеству не отличался от обычной речи. Оказалось, что ряд ошибок интонации в шёпотной речи были значительно менее ярко выражены.

Этот голос будет полезен при общении с Алисой ночью, чтобы не мешать близким.

Тексты песен любимых исполнителей на «ТВ Станциях» Когда играет трек, скажите: «Алиса, покажи текст песни», — и она выведет слова песни на экране «ТВ Станции». И теперь они могут устроить с их помощью караоке прямо у себя дома. Кнопка «Т» в музыкальном плеере даст понять, для каких треков доступен текст.

Теперь там доступны «Матч Премьер» и «Матч! Ещё больше видео Любой контент, который найдётся в поиске по видео, сразу воспроизведется в удобном плеере «ТВ Станции».

Вышло большое обновление Алисы. Смотри, что теперь умеет твоя Яндекс Станция

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.

Теперь у них появилась возможность выбирать темы новостей и подкастов. На данный момент в базе ассистента 11 рубрик для новостей и 21 рубрика для подкастов. Telegram-канал создателя Трешбокса про технологии «С умной колонкой можно слушать что угодно.

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. В общей сложности у «Алисы» больше двух тысяч подкастов на разные темы. Новости радиостанций можно слушать как в утреннем шоу, так и отдельно.

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. Утренние шоу впервые появились в апреле этого года.

Новости что такое шоу алисы

Популярное