Привет, это команда ответов на вопросы Маруси. Мы все привыкли к тому, что голосовые помощники отвечают на любые вопросы. Не всегда правильно, но обычно вполне толково и с пользой. А вы когда-нибудь задумывались, как это устроено? Сейчас расскажем на примере нашей Маруси.

Материал состоит из двух частей, это первая часть. В ней мы дадим поверхностный обзор того как устроена Маруся, локализуем место навыка «ответов на вопросы» и расскажем на концептуальном уровне, как можно решать эту задачу.

https://habr.com/ru/post/713124/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713124

Наконец-то пришло время обновить наше исследование качества систем распознавания русского языка. Лучше поздно, чем никогда! С момента прошлого исследования утекло много воды … и мы думали, что мы не добежим до обновления, но таки добежали.

По сравнению с предыдущим исследованием изменилось следующее:

https://habr.com/ru/post/711738/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711738

Сегодня поговорим о кастомных решениях для видеоконференцсвязи (далее — ВКС) с минимальными затратами человеко-часов и финансов на их создание. Я параноик Брать готовый open-source – меня не устраивает, всем известны случаи встраивания bad code в проекты с открытым исходным кодом с целью нанести ущерб пользователям из России. Поэтому за основу берём что-то отечественное с корпоративным уклоном, с открытым API и подходом «без регистрации и смс».

https://habr.com/ru/post/710524/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710524

Сегодня поговорим о кастомных решениях для видеоконференцсвязи (далее — ВКС) с минимальными затратами человеко-часов и финансов на их создание. Я параноик Брать готовый open-source – меня не устраивает, всем известны случаи встраивания bad code в проекты с открытым исходным кодом с целью нанести ущерб пользователям из России. Поэтому за основу берём что-то отечественное с корпоративным уклоном, с открытым API и подходом «без регистрации и смс».

https://habr.com/ru/post/710524/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=710524

Привет, Хабр! Меня зовут Анна Дегтева, я — лингвист и антрополог. Почти 20 лет провела на кафедре математической лингвистики СПбГУ, из которых 15 преподавала. Начала заниматься разработкой голосовых интерфейсов, когда только прошёл релиз Siri, а компания i-Free взялась за разработку русскоязычных аналогов. В какой-то момент моих знаний о языке стало недостаточно. Я поняла, что речь нужно исследовать в комплекте с её носителями и поступила на факультет антропологии Европейского университета в Санкт-Петербурге. Там изучала, чем люди отличаются от роботов, как сделать так, чтобы нас было почти не отличить, и нужно ли это делать.

Сегодня расскажу, как правильно делать то, чему обычные люди обучаются к пяти годам — разговаривать. Это понимание поможет вам при проектировании диалоговых интерфейсов и UX-тестировании пользовательских устройств. Поговорим о разработке детского устройства, которое помогло мне получить опыт, пригодный для использования в любом диалоговом агенте.

https://habr.com/ru/post/704558/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=704558

ChatGPT от OpenAI, запущенный 30 ноября 2022 года, произвел настоящий фурор в IT-сообществе, поразив многих точностью ответов на специальные вопросы. Посмотрим, как можно использовать этого чат-бота, в том числе в сочетании с другими программными продуктами.

Я заинтересовался технологией, чтобы применять её в каких-то своих рабочих задачах и изучил все возможные на сегодня способы работы с ChatGPT и попробовал представить, как это внедрить в коммуникации в бизнесе.

https://habr.com/ru/post/711052/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=711052

Голосовые технологии повсюду: Siri, Алиса, Alexa, финансовые помощники в приложениях банков, например, Альф. Они есть в колонках, телефонах, даже в автомобилях. Но что насчёт браузеров? Когда я начала заниматься разработкой голосового помощника для личного кабинета банка в браузере, то заметила, что не могу вспомнить никаких голосовых интерфейсов в них. Кроме Web Speech API ничего больше и нет — «готовые» нативные возможности в браузере отсутствуют как класс. Поэтому так получается, что создавать пользовательский опыт взаимодействия голосом с браузерами приходится альтернативными способами.

Привет! Меня зовут Ольга Болотова. Я работаю в Альфа-Банке JavaScript-разработчицей, где работаю над голосовым помощником Альфом, и я немного расскажу о голосовых помощниках в браузере.

https://habr.com/ru/post/706700/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706700

Голосовые технологии повсюду: Siri, Алиса, Alexa, финансовые помощники в приложениях банков, например, Альф. Они есть в колонках, телефонах, даже в автомобилях. Но что насчёт браузеров? Когда я начала заниматься разработкой голосового помощника для личного кабинета банка в браузере, то заметила, что не могу вспомнить никаких голосовых интерфейсов в них. Кроме Web Speech API ничего больше и нет — «готовые» нативные возможности в браузере отсутствуют как класс. Поэтому так получается, что создавать пользовательский опыт взаимодействия голосом с браузерами приходится альтернативными способами.

Привет! Меня зовут Ольга Болотова. Я работаю в Альфа-Банке JavaScript-разработчицей, где работаю над голосовым помощником Альфом, и я немного расскажу о голосовых помощниках в браузере.

https://habr.com/ru/post/706700/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706700

Привет, Хабр! Меня зовут Оля, и я работаю QA-инженером в команде лингвистов Just AI. Для лингвистов-разработчиков каждый чат-бот — это отдельный проект со своими фичами, иногда с собственным характером и всегда — с особым подходом к тестированию. В тестировании ботов, помимо проектной специфики (a.k.a. конкретные требования и «хотелки» заказчика), которую обобщить едва ли возможно, есть еще и неочевидные вещи, связанные со спецификой самого типа бота. В этом материале я постаралась аккумулировать наш опыт запуска голосовых и текстовых ботов в продакшен (десятков ботов!) и собрать рекомендации о том, как их тестировать.

https://habr.com/ru/post/706904/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706904

Привет, меня зовут Анатолий Попко. Последние 15 лет (или около того) я работаю над тем, чтобы технологии становились доступнее для пользователей с различными ограничениями. Участвовал и продолжаю участвовать в работе разных групп и организаций, которые объясняют разработчикам технологий реальные потребности людей, пишут гайды, стандарты и так далее.

Уже много лет я сотрудничаю с Яндексом, а с прошлого года мы вместе строим единые процессы улучшения доступности в сервисах. Это бесконечный путь, всегда можно сделать лучше — текущее состояние продуктов Яндекса тоже не отражает идеальную картину. Я бы хотел рассказать об этой работе и поделиться примерами, которые можно брать и реализовывать где угодно. Поговорим о мифах, о моей работе тестировщиком цифровой доступности, да и в целом о восприятии окружающего мира.

https://habr.com/ru/post/700596/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=700596

Я хочу поделиться с вами особенностями внедрения и работы автоматизированного обзвона роботом на примере мониторинга здоровья пациентов, еще расскажу о том, что нужно учесть при выборе провайдера звонков, анализе и мониторинге системы.

Поговорим о провайдере

В нашем проекте нет своей телефонии – мы арендуем ресурсы у двух провайдеров и при необходимости можем переключать провайдера у одного или сразу нескольких пациентов.

Провайдер также должен предоставлять качественные услуги – обработка речи человека в режиме реального времени для нас крайне важна при его выборе. Система сбора и обработки должна уметь выделять существенную информацию при разговоре. Например, могут быть следующие реплики:

Суть работы сервиса дистанционного мониторинга заключается в получении показателей здоровья пациентов при помощи обзвона роботом или устройств, обработке информации, внесении её в электронный дневник здоровья и передаче лечащему врачу. Врач видит все данные в динамике и если замечает отклонения, то связывается с пациентом и консультирует его онлайн, рекомендует обратиться очно или вызвать врача на дом.

На нашем сервисе метрики здоровья собираются разными способами: через веб-версию, носимые устройства, звонки и приложение. Пациент сам выбирает, как ему удобнее вносить показания, но автообзвон всегда назначает врач. Сбор данных через звонок – один из наиболее удобных «продуктов» для пациентов: робот автоматически звонит в назначенные врачом дни, спрашивает о самочувствии и вносит показания в его «дневник здоровья»

https://habr.com/ru/post/702220/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=702220

Голосовые ассистенты были любимым проектом лично Безоса. Он в них отчаянно верил, тратил любые бюджеты. А компания жгла прилично - в 2018 убыток был $5 млрд, в 2022 уже $10 млрд. Подразделение набрало больше 10 000 человек. Безос выверял каждую рекламную кампанию сам.Но теперь он прекратил следить за проектом. В подразделении - сокращения, уволились даже топ-менеджеры, ветераны.

Умные колонки с голосовым ассистентом были хитом 2018 года. Сейчас в США почти 210 миллионов устройств с голосовыми ассистентами, у Amazon - 71 млн.

Окей, вы поставили их у людей дома, а что с заработком?

https://habr.com/ru/post/701158/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=701158

Привет, Хабр! Меня зовут Дарима Мылзенова, я инженер-исследователь Just AI.

В компании я работаю над задачами синтеза речи. Возможно, вы слышали, как мы синтезировали голос Кроша из Смешариков. В этой статье я хочу поделиться современными методами управления просодией в синтезе речи. Если вас интересует вопрос о том, как можно сделать синтез более реалистичным, то, надеюсь, вам будет полезен этот материал.

https://habr.com/ru/post/701140/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=701140

https://habr.com/ru/post/697894/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=697894