Эта инструкция поможет вам подготовить код на Node.js или Python, запустить его и протестировать навык.
Для примера создадим навык «Попугай» : он повторяет все, что написал или сказал пользователь.
Создайте функцию
Если вы не работали с Yandex Cloud
Перейдите по ссылке. Примите условия и нажмите кнопку Войти.
Введите название нового облака и нажмите кнопку Создать.
Создайте в Yandex Cloud функцию для навыка:
Выберите Cloud Functions .
Нажмите кнопку Создать функцию .
длина — от 3 до 63 символов;
может содержать строчные буквы латинского алфавита, цифры и дефисы;
первый символ — буква, последний — не дефис.
Нажмите кнопку Создать .
Если у вас нет платежного аккаунта, зарегистрируйте его.
Платежный аккаунт необходим для любых сервисов Yandex Cloud, даже бесплатных. Функции Cloud Functions для навыков Алисы не тарифицируются — Yandex Cloud не будет списывать деньги с вашей карты.
Сразу после создания функция содержит только метаинформацию: имя, описание, уникальный идентификатор и т. д. Вы добавите в функцию код навыка на следующем шаге.
Я сделал КЕШУ 2.0 | Голосовой ассистент на Python
Создайте версию функции
Каждая версия функции — это исходный код на языке программирования. Поддерживаются Node.js, Python, Go, Java, .NET Core, PHP, R, Bash.
- Node.js
- Python
Источник: yandex.ru
EnjiRouz/Voice-Assistant-App
This commit does not belong to any branch on this repository, and may belong to a fork outside of the repository.
Switch branches/tags
Branches Tags
Could not load branches
Nothing to show
Could not load tags
Nothing to show
Name already in use
A tag already exists with the provided branch name. Many Git commands accept both tag and branch names, so creating this branch may cause unexpected behavior. Are you sure you want to create this branch?
Cancel Create
- Local
- Codespaces
HTTPS GitHub CLI
Use Git or checkout with SVN using the web URL.
Work fast with our official CLI. Learn more about the CLI.
Sign In Required
Please sign in to use Codespaces.
Launching GitHub Desktop
If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.
Launching GitHub Desktop
If nothing happens, download GitHub Desktop and try again.
Launching Xcode
If nothing happens, download Xcode and try again.
Launching Visual Studio Code
Your codespace will open once ready.
There was a problem preparing your codespace, please try again.
Latest commit
Git stats
Files
Failed to load latest commit information.
Latest commit message
Commit time
README.md
Voice Assistant Python App for Windows, Linux
Для быстрой установки всех требуемых зависимостей можно воспользоваться командой:
Как сделать Jarvis: Знакомство с нужным софтом для создания виртуального ассистента.
pip install requirements.txt
Настройка синтеза и анализа речи с возможностью offline-работы
Голосовой ассистент использует для синтеза речи встроенные в операционные системы возможности (т.е. голоса зависят от настроек операционной системы). Для этого используется библиотека pyttsx3 . Подробнее здесь
Для корректной работы системы распознавания речи в сочетании с библиотекой SpeechRecognition используется библиотека PyAudio для получения звука с микрофона.
В целом, решение работает на Windows, Linux и MacOS с незначительными различиями при установке библиотек PyAudio и Google.
Для установки PyAudio на Windows можно найти и скачать нужный в зависимости от архитектуры и версии Python whl-файл здесь в папку с проектом. После чего его можно установить при помощи подобной команды:
pip install PyAudio-0.2.11-cp38-cp38m-win_amd64.whl
В случае проблем с установкой PyAudio на MacOS может помочь данное решение.
Для использования SpeechRecognition в offline-режиме (без доступа к Интернету), потребуется дополнительно установить Vosk (качество моделей близко к Google) В проекте преимущественно используется Google при наличии доступа в Интернет и предусмотрено переключение на Vosk в случае отсутствия доступа к сети.
Для избежания проблем с установкой Vosk на Windows, я предлагаю скачать whl-файл в зависимости от требуемой архитектуры и версии Python. Его можно найти здесь. Загрузив файл в папку с проектом, установку можно будет запустить с помощью подобной команды:
pip install vosk-0.3.7-cp38-cp38-win_amd64.whl
Модели для распознавания речи с помощью Vosk можно найти здесь. Я использовала в проекте ru и en модели
Настройка получения прогноза погоды от OpenWeatherMap
Для получения данных прогноза погоды мною был использован сервис OpenWeatherMap , который требует API-ключ. Получить API-ключ и ознакомиться с документацией можно после регистрации (есть Free -тариф) здесь. Примеры использования можно найти здесь
Команды для установки прочих сторонних библиотек:
| pip install google | Поисковые запросы в Google |
| pip install SpeechRecognition | Распознавание речи (Speech-To-Text) |
| pip install vosk | Offline распознавание речи (Speech-To-Text) |
| pip install pyttsx3 | Offline синтез речи на Windows (Text-To-Speech) |
| pip install wikipedia-api | Wikipedia API |
| pip install googletrans | Google Translate |
| pip install pyowm | Получение данных погоды с помощью OpenWeatherMap |
| pip install python-dotenv | Работа с .env -файлами для хранения API-ключей |
| pip install scikit-learn | Машинного обучение для угадывания намерений |
Дополнительную информацию по установке и использованию библиотек можно найти здесь
У меня на Windows не возникало проблем с установкой библиотек, перечисленных в таблице выше, потому прилагаю только команды для установки. В случае возникновения проблем с установкой на Windows, вы можете воспользоваться тем же способом, который я предлагала для установки PyAudio выше.
About
Python Voice Assistant project can: recognize and synthesize speech without Internet access; report the weather forecast anywhere in the world; make a search in the Google; make a video search in the YouTube; make a search for a definition in Wikipedia and read it; translate from the target language to the user’s native language, and much more
Источник: github.com
Оставайтесь на линии: как создать идеального голосового помощника
Пользователям с каждым днем становится все сложнее отличить голосовых роботов от реальных людей: многие спорят с ботами, пытаются научить их правильно выполнять свою работу и даже заигрывают с ними – все как у людей. Как же создается тонкая душевная организация этих невидимых помощников, способная запутать даже самого продвинутого пользователя – предлагаем разобраться вместе.
Компания Voximplant
Из чего состоит голосовой бот?
Развитие искусственного интеллекта можно сравнить с процессом познания окружающего мира человеком. Так, с момента рождения мы начинаем воспринимать визуальные, аудиальные и другие образы так же, как бот воспринимает информацию через свои «уши» или технологии распознавания речи.
Следующим шагом становится изучение слов и самостоятельное формирование фраз и предложений для общения. Бот на лету схватывает все, чему его учат. За это отвечает его «мозг» и дизайнеры голосовых интерфейсов, которые составляют словари для робота. Чтобы озвучить сформированные мысли, человек использует язык, а бот – синтез речи.
Безусловно, существует множество различных дополнительных сервисов, которые могут максимально приблизить поведение и звучание бота к человеческому. Но для начала рассмотрим те, без которых бот не сможет связать ни слова.
Распознавание речи
Одним из основных этапов на пути к полноценной речи бота является распознавание речи. Это многоуровневый процесс восстановления сказанного по акустическим сигналам. Система структурирует полученный результат в слова, фразы и отдельные предложения и преобразует в текстовый формат.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Первый этап – анализ сигнала. Компьютер отправляет полученный запрос на сервер, где он проходит очистку от помех и посторонних шумов. После чего запись сжимается и делится на фрагменты, длина каждого — 25 миллисекунд. Полученные фрагменты пропускаются через акустическую модель – карту голоса по отношению к напечатанным словам, которая создается путем сравнения произнесенного звука с текстом сказанных слов. Эта модель и определяет, какие именно звуки были произнесены, для последующего распознавания.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Второй этап – это распознавание сигнала. В акустической модели хранятся эталонные звуки, с которыми и сравниваются буквы, слоги и слова. С помощью машинного обучения система подбирает варианты произнесенных слов и их контекст, а также собирает из звуков предполагаемые слова.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Заключительным этапом распознавания является преобразование сигнала в текст. На данном этапе система определяет верный порядок слов, основываясь на языковые модели, и подбирает нераспознанные слова по смыслу. Эта информация поступает в декодер, где аудиоданные преобразуются в текст.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Проработанный сценарий
Насколько развит будет ваш бот, зависит лишь от запросов пользователей и опыта дизайнеров голосовых интерфейсов, которые разрабатывают возможные варианты развития диалога. Отвечая на тот или иной вопрос, робот задействует свой «мозг» или центр принятия решений, который работает в соответствии с заданными сценариями. Так, сначала разрабатываются ветки диалога.
Например, если цель бота – верифицировать ответившего, он должен задать вопрос, ответом на который будет либо согласие, либо отрицание. Далее в ветки положительного и отрицательного ответа добавляются всевозможные формы согласия и отказа: да, угу, конечно, еще бы/ нет, не-а, не, ни за что и т.д. Здесь же дизайнеры голосовых интерфейсов продумывают варианты диалога на случай, если ответивший гневно просит больше не звонить ему или если бот набрал в неудобное время.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Надо отметить одну важную делать. Бизнесу эффективнее делать «тупого» бота: выбор понижает эффективность коммуникации. К примеру, как только мы говорим клиенту «если хотите изменить время или адрес доставки, назовите удобную дату и новый адрес», он начинает размышлять, удобна ли ему доставка в эту дату или лучше поменять данные.
В итоге процесс затягивается на неопределенный срок. Более того, чтобы создать «умного» бота, то есть обучить нейросеть и «закрыть» хотя бы одну ветку диалога, потребуется большое количество референсного материала – диалоги пользователей с живыми операторами – и масса времени. Как правило, предоставляемой информации недостаточно для качественного обучения нейросети.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Синтез речи
Технологии синтеза речи – неотъемлемая и, пожалуй, самая важная с пользовательской стороны часть голосового робота. Благодаря синтезу речи можно озвучить любой текст голосом, максимально приближенным к естественному. Чтобы сделать синтезированную речь «живой», необходимо отработать ее тембр, плавность звучания, расстановку ударений и пауз, а также интонацию.
Сам процесс синтеза речи происходит в три этапа. Сначала система преобразовывает распознанный ранее текст в удобный для чтения формат – на данном этапе числа записываются словами, а сокращения расшифровываются. Также в рамках первого этапа алгоритм разделяет текст на отдельные предложения и фразы для дальнейшего чтения с правильной интонацией.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
На следующем этапе алгоритм выполняет фонетическую транскрипцию. Чтобы понять, как правильно произносить слова и где ставить ударения, система использует встроенные словари. Если компьютер не находит ответа в словаре, он транскрибирует слова самостоятельно, опираясь на академические правила.
Если и это не помогает, то используются записи дикторов, которые заранее записываются реальными людьми и добавляются в «речевую базу». После этого система воссоздает подходящую интонацию с помощью данных о фразах и предложениях. На завершающем этапе система озвучивает транскрибированный текст, используя акустическую модель. Чтобы озвучить текст, робот использует генератор звуковых волн, в который загружаются все характеристики о частотных фразах, полученные от акустической модели.
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
3 главные ошибки новичков
Плохо проработанные словари
Поверхностная работа со словарями может запутать робота и вызвать негативную реакцию у пользователя, если последний слышит ответы невпопад. Поэтому, работая над словарями, убедитесь, что в ветку положительных ответов вы добавили не только, например, «да», но и «конечно», «удобно» и даже «ну».
0 РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Непродуманный сценарий
Робота нужно всему учить, особенно это касается вежливости. Так, при проработке сценариев есть очевидные варианты ответов: да/нет/перезвоните. Однако, порой робот не может распознать ответ пользователя из-за сильных фоновых шумов, тихого голоса и других факторов. Новички часто в этом случае просто обрывают звонок, а бот, соответственно, бросает трубку, не попрощавшись с пользователем и не выполнив цель звонка. Поэтому всегда ставьте себя на место ответившего: лучше переспросить, чем улыбнуться, не разобрав вопроса, правда?
Отключенная клавиатура
Если цель вашего звонка – проведение опроса, обязательно позаботьтесь о том, чтобы пользователь мог ставить оценку нажатием клавиши. Несмотря на развитость и повсеместность голосовых технологий, многим до сих пор привычнее кликнуть, чем произнести ответ вслух. Более того, без возможности ввода с клавиатуры обзвон будет лишь наполовину полезен: при прослушивании вы будете слышать звук нажатой клавиши, но не узнаете результата.
Голосовые боты совершенствуются с каждым годом, а значит в скором времени коммуникация станет намного более эффективной и комфортной для пользователей. В будущем благодаря эффективным и развивающимся системам разработки боты смогут чувствовать эмоциональный настрой человека и с легкостью отвечать на темы, не прописанные в сценарии. Материал подготовлен совместно с Voximplant
Источник: www.techinsider.ru