Сделать это можно в приложении «Дом с Алисой»: Настройки → Контент → Шоу с Алисой. Афиша мероприятий и новости. Чтобы выбрать тематику новостей и подкастов, нужно просто открыть приложение Яндекс и сказать: «Алиса, открой настройки шоу» или «Алиса, открой настройки новостей».
Утреннее шоу Алисы – получайте новости и полезную информацию каждое утро
Для настройки новостей на колонке Алиса Яндекс, найдите раздел «Новости» или «Информация» и выберите его. Чтобы выбрать источник новостей, откуда Алиса будет зачитывать информацию, воспользуйтесь одним из следующих способов: скажите голосовой помощнице в приложении Яндекс фразу «Алиса, настрой новости» — выберите источник вручную в приложении Яндекс. Умная лампочка Яндекс с Алисой, цоколь E27, белая (YNDX-00501). 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.
Утреннее шоу Алисы – получайте новости и полезную информацию каждое утро
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. Происшествия, новости культуры, спорта, политики и экономики Лента новостей Севастополя Лента новостей Севастополя — последние новости Севастополя оперативно. Происшествия, новости культуры, спорта, политики и экономики Лента новостей Тольятти Лента новостей Тольятти — последние новости Тольятти оперативно.
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. Если во время прослушивания нужно перейти к новой рубрике, достаточно сказать Алисе «Дальше» — и она тут же перейдёт к следующему блоку. Радионяня для каждого в семье Теперь каждый пользователь может включить режим радионяни на Яндекс Станции и получать звуки из детской прямо на телефон.
Разработчик навыка сможет указать дату, до которой история актуальна. Длительность истории не должна превышать одной минуты. Чтобы подключить навык к утреннему шоу Алисы, оставьте заявку через форму: А теперь — подробнее о работе функциональности. Диалогов: он содержит состояния, поверхность запуска и другие важные параметры.
Что ещё появилось на ТВ Станциях? Управлять можно голосом: поставить на паузу, продолжить, перемотать назад, выбрать качество или включить субтитры. Новое на Станциях — 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 Алисы стало персональным
В компании обещают персонализированные программы с полезной информацией, любимой музыкой, новостями и прочим интересным каждому пользователю контентом. Чтобы активировать новую функцию нужно сказать: «Алиса, включи утреннее шоу! После этого голосовой помощник запустит прогноз погоды, расскажет, как провести время дома с пользой, включит подкасты, новости и музыку.
Новый формат контента в утреннем шоу Алисы Новый формат контента в утреннем шоу Алисы: истории от навыков 19 Июня, 2021 Автор: Яндекс Теперь навыки смогут отправлять короткий регулярный контент в утреннее шоу Алисы. Чтобы услышать историю в шоу, пользователь должен зайти в мобильное приложение Яндекса и выбрать в настройках шоу в разделе Навыки те, от которых хотел бы получать обновления. Если на момент запуска шоу у навыка есть новая история, которую пользователь еще не слышал, она будет рассказана вместе с другими интересующими его темами например, музыкой или новостями. Ключевые особенности: Участвовать в утреннем шоу могут все навыки общего типа.
Звучит живо и увлекательно. Интереснее, чем на многих новостных ТВ-каналах. Для запуска функции достаточно сказать «Алиса, включи утреннее шоу».
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. 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.
Новые функции «Алисы» и «Яндекс Станций» за апрель 2024 года
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. «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. Голосовой помощник «Алиса» научили проводить утренние шоу, которые подстраиваются под определённого пользователя.
«Алиса» научилась вести утренние шоу
Запрашивать можно текст как зарубежных, так и отечественных песен. Кстати, кнопка «Т» рядом с треком сразу подскажет, что у Алисы есть текст для этой песни. Новые спортивные каналы Фанаты спорта, ликуйте! Можно даже смотреть прямые трансляции Российской Премьер-Лиги, Лиги чемпионов и не только. Управляем голосом любым видео на «ТВ Станции» Управлять перематывать, переключать, включать субтитры и т. Просто дайте Алисе нужную команду и она все сделает.
Алиса запустила утреннее шоу с персональными рекомендациями 17 апреля 2020 1 мин В умных колонках с Алисой появилось персональное утреннее шоу: теперь можно слушать полезную информацию и музыку, подобранную специально для слушателя. Слушателей ждут новости, прогноз погоды, музыка и короткие подкасты. Алиса выступает диджеем: ставит и комментирует песни из персонального плейлиста дня на Яндекс.
В случае с первым, есть база кусочков звука, размеченных элементами речи — словами или фонемами. Мы собираем предложение из кусочков, конкатенируя то есть склеивая звуковые сегменты. Такой метод требует большой базы звука, он очень дорогой и негибкий, зато до пришествия нейросетей давал самое высокое качество. При параметрическом синтезе базы звука нет — мы рисуем его с нуля. Из-за большого прыжка в размерности end2end работает плохо даже сейчас. Лучше разделить это преобразование на два шага: сначала нарисовать звук в особом параметрическом отсюда название метода пространстве, а затем преобразовать параметрическое представление звука в wav-файл. В 2014 году нейросетевые методы речевого синтеза только зарождались. Тогда качеством правил конкатенативный синтез, но нам в эру SpeechKit было необходимо легковесное решение для Навигатора , поэтому остановились на простом и дешёвом параметрическом синтезе. Он состоял из двух блоков: Первый — акустическая модель. Она получает лингвистические данные разбитые на фонемы слова и дополнительную разметку и переводит их в промежуточное состояние, которое описывает основные свойства речи — скорость и темп произнесения слов, интонационные признаки и артикуляцию — и спектральные характеристики звука. К примеру, в начале, до появления Алисы, в качестве модели мы обучали рекуррентную нейросеть RNN с предсказанием длительности. Она достаточно хорошо подходит для задач, где нужно просто последовательно проговаривать фонемы и не надо рисовать глобальную интонацию. Затем данные передаются на второй блок — вокодер — который и генерирует звук то есть создаёт условный wav по его параметрическому представлению. Вокодер определяет низкоуровневые свойства звука: sampling rate, громкость, фазу в сигнале. Наш вокодер в первой системе был детерминированным DSP-алгоритмом не обучался на данных — подобно декодеру mp3, он «разжимал» параметрическое представление звука до полноценного wav. Естественно, такое восстановление сопровождалось потерями — искусственный голос не всегда был похож на оригинал, могли появляться неприятные артефакты вроде хрипов для очень высоких или низких голосов. Схема параметрического синтеза Это стандартная архитектура для любой ранней параметрики со своими достоинствами и недостатками. Главный плюс — для обучения модели нужно мало данных нам хватило 5-10 часов записей человеческой речи. Можно синтезировать любой произвольный текст, который даже будет плавно звучать. К сожалению, слишком плавно: недостатком раннего параметрического синтеза было то, что полученный голос звучал неестественно. Он был слишком гладким, лишённым интонаций и эмоций, звенел металлом. Люди так не говорят. Вот как звучал голос при раннем параметрическом синтезе: Причина неестественности синтезированного голоса кроется в самой архитектуре. У акустической модели мало информации о тексте в целом. Даже рекуррентная нейросеть, которая, казалось бы, умеет запоминать предыдущие состояния, очень быстро забывает их и фактически не учитывает полный текст. При этом человек обычно произносит речь, понимая, что только что прозвучало и что будет дальше по тексту. Кроме того, человеческая речь мультимодальна — есть несколько способов произнести текст, каждый из которых описывается сигналом и звучит более-менее нормально. Но среднее между этими способами звучит неестественно. Проблема стандартных регрессионных методов глубокого обучения в том, что они ищут одну моду — «хорошее среднее» — и попадают в такие «провалы неестественности». В результате оказывается, что лучше случайно выбрать один из двух способов, чем попасть в среднее между ними. Впрочем, даже если акустическая модель и смогла бы разобраться в контексте и выдать обогащённое информацией промежуточное состояние, то с ним уже не мог справиться примитивный вокодер. Поэтому мы не остановились и стали искать более совершенные решения. Конкатенативный синтез: рождение Алисы В 2016 году мы решили создать Алису — сразу было понятно, что это более амбициозная задача, чем всё, чем занимались раньше. Дело в том, что в отличие от простых TTS-инструментов, голосовой помощник должен звучать человечно, иначе люди просто не станут с ним или с ней общаться. Предыдущая архитектура совершенно не подходила. К счастью, был и другой подход. Точнее, даже два. Тогда как раз набирал обороты нейропараметрический подход, в котором задачу вокодера выполняла сложная нейросетевая модель. Например, появился проект WaveNet на базе свёрточной нейросети, которая могла обходиться и без отдельной акустической модели. На вход можно было загрузить простые лингвистические данные, а на выходе получить приличную речь. Первым импульсом было пойти именно таким путём, но нейросети были совсем сырые и медленные, поэтому мы не стали их рассматривать как основное решение, а исследовали эту задачу в фоновом режиме. На генерацию секунды речи уходило до пяти минут реального времени. Это очень долго: чтобы использовать синтез в реальном времени, нужно генерировать секунду звука быстрее, чем за секунду. Что же делать? Если нельзя синтезировать живую речь с нуля, нужно взять крошечные фрагменты речи человека и собрать из них любую произвольную фразу. Напомню, что в этом суть конкатенативного синтеза, который обычно ассоциируется с методом unit selection. Пять лет назад он уже давал наилучшее качество при достаточном количестве данных в задачах, где была нужна качественная речь в реальном времени. И здесь мы смогли переиспользовать нейросети нашей старой параметрики. Работало это следующим образом: На первом шаге мы использовали нейросетевую параметрику, чтобы синтезировать речь с нуля — подобному тому, как делали раньше. Напомню, что по качеству звучания результат нас не устраивал, но мог использоваться как референс по содержанию. На втором шаге другая нейросеть подбирала из базы фрагментов записанной речи такие, из которых можно было собрать фразу, достаточно близкую к сгенерированной параметрикой. Вариантов комбинаций фрагментов много, поэтому модель смотрела на два ключевых показателя. Первый — target-cost, точность соответствия найденного фрагмента гипотезе, то есть сгенерированному фрагменту. 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.
Не забудьте подписаться! Краткий пересказ книги Читать полезно, но иногда жизненно необходимо быстро узнать краткое содержание Если бы Алиса существовала в мои школьные годы, то я бы сэкономил кучу времени! Вы знали, что голосовой ассистент имеет навык «Умный пересказ»? В ней доступны две категории: Лучшее и книги школьной программы. Для этого вам необходимо сказать «Алиса, запусти умный пересказ» и далее выбрать категорию. Я, например, с удовольствием ознакомился с содержанием нескольких книг из школьной программы, которые читал очень давно. Зачем нужны две Яндекс. Кажется, я понял Как отправить сообщение на электронную почту Иногда вставать с рабочего места бывает лень — в некоторых делах мне помогает Яндекс. Точнее, навык «Говорящая почта». Это удобный способ отправить сообщение в прямом смысле без рук. Для этого скажите колонке «Алиса, запусти навык Говорящая почта»: запомните свой идентификатор и отправляйте сообщение другому пользователю. Послушать войс можно на смартфоне, компьютере или колонке. Еще вы можете познакомиться с кем-либо, отправив голосовое сообщение на специальный номер — об этом Алиса подробно рассказывает при запуске навыка. 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.
Голосовой помощник Алиса начала вести свое утреннее шоу
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. Виртуальный ассистент Алиса поставит утреннее шоу: слушайте музыку, новости, подкасты и настраивайтесь на день. Чтобы настроить «Новости колонка Алиса», вам нужно открыть мобильное приложение или сайт Яндекс. 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. Тогда, услышав запрос «Расскажи новости», Алиса будет всегда включать новости нужного издания. Кроме этого, их можно добавить в утреннее шоу Алисы.
Голосовой помощник Алиса начала вести свое утреннее шоу
Новая функция доступна пока что на умных колонках с голосовым помощником. О поддержке её на смартфонах и PC пока ничего не говорится.
Кажется, я понял Как отправить сообщение на электронную почту Иногда вставать с рабочего места бывает лень — в некоторых делах мне помогает Яндекс. Точнее, навык «Говорящая почта». Это удобный способ отправить сообщение в прямом смысле без рук. Для этого скажите колонке «Алиса, запусти навык Говорящая почта»: запомните свой идентификатор и отправляйте сообщение другому пользователю.
Послушать войс можно на смартфоне, компьютере или колонке. Еще вы можете познакомиться с кем-либо, отправив голосовое сообщение на специальный номер — об этом Алиса подробно рассказывает при запуске навыка. 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.
Как настроить утреннее шоу от Алисы Что такое утреннее шоу от Алисы Утреннее шоу от Алисы — это эксклюзивная функция для Яндекс Станций. Несмотря на то, что голосовой помощник Алиса присутствует на многих устройствах, включить шоу от него получится только на колонке.
Обратите внимание: Утреннее шоу доступно на любой Яндекс Станции. Но для его работы необходимо иметь подписку на Яндекс Плюс. Можно сказать, что утреннее шоу от Алисы — это некая замена радиостанциям. Обратите внимание: В отличие от радиостанций, в утреннем шоу Алисы нет рекламы. Отметим, что включить утреннее шоу от Алисы можно не только утром.
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.
Что нового в апреле у Алисы и умных устройств
Утреннее шоу представляет собой некий “винегрет” из интересных публикаций и новостей с различных сайтов, навыков Алисы и музыки. «Алиса» научилась персонализировать «Утреннее шоу». Как настроить новости в Алисе Можно дать ей обычную команду «Алиса, настрой новости». 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.
Алиса запустила утреннее шоу с персональными рекомендациями
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. Умная лампочка Яндекс с Алисой, цоколь E27, белая (YNDX-00501). 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". В умных колонках с Алисой появилось персональное утреннее шоу: теперь можно слушать полезную информацию и музыку, подобранную специально для слушателя. 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.