Голосовые интерфейсы *

Новая порция выпускных проектов, на этот раз — студентов нашего образовательного проекта в МГТУ им. Баумана. Ребята сами опишут свои разработки, а посмотреть видео с защиты можно здесь. Если вы хотите попасть на учебу в образовательные центры VK, информацию об открытых наборах и курсах можно найти здесь.

Привет, это команда ответов на вопросы Маруси.

Этот материал состоит из двух частей. Это вторая часть (первая часть). В ней мы чуть глубже копнём технический аспект того, как устроены ответы на вопросы Маруси.

В первой части мы поверхностно рассмотрели механизм, позволяющий нашему голосовому помощнику понимать вопросы и реагировать на них. Теперь поговорим о том, как мы некоторое время назад создавали систему ответов на вопросы, и с помощью каких решений достигался результат, соответствующий как требованиям пользователей, так и техническим ограничениям.

Материал может быть интересен тем, кто только начинает свой путь в NLP или разрабатывает аналогичные решения, но не обладает несколькими стойками c DGX.

В этой статье мы, расскажем, как сделали первое действительно бесплатное облачное распознавание речи и как им воспользоваться.

Разработчики систем распознавания речи, как правило, используют поминутную тарификацию распознавания. В одной из прошлых статей я уточнял почему считаю это далеко не всегда правильным (если кратко, то при такой тарификации вендоры округляют длительность в большую сторону, а значит, за распознавание коротких записей вы заметно переплачиваете, а при большом трафике это очень дорого).  

Давайте теперь разберемся, действительно ли для вендоров экономически оправданно брать деньги с хобби-проектов и небольших компаний, которым нужно распознавать не миллионы, а всего лишь десятки или сотни минут в день.

Всем привет! В прошлый раз мы начали работать с готовыми переменными, научились использовать их в сценариях и в блоках. Сегодня задача будет чуть сложнее: рассмотрим три типичных сценария, в которых будем записывать в переменные ответы абонентов. Как и обычно, любой из этих сценариев вы затем сможете легко изменить под свои задачи.

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.

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:

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».

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.

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. 

Сценарии для чат-ботов обычно создаются в виде блок-схем. Это удобно для проектирования — понятно, за какой репликой следует ответ и что происходит дальше. Но чтобы разобраться в схеме, команда тратит десятки часов: при больших сценариях результат выглядит крайне запутанным и похож на лабиринт. Это затягивает разработку, а её стоимость растёт. Проблем становится ещё больше, когда в схеме что-то нужно поменять.

Меня зовут Кирилл Богатов, я дизайнер разговорных продуктов в KODE. Я нашёл способ упрощать сложные схемы при помощи языка ДРАКОН. В статье расскажу о том, как я к нему пришёл, чем он так хорош и как с его помощью мы стали тратить на проектирование почти вдвое меньше времени.

Приветствую, друзья! В предыдущих статьях мы создавали простые сценарии в интерфейсе конструктора голосовых роботов Voicebox. Сегодня возьмем тему чуть посложнее и рассмотрим пару сценариев с переменными. Один из них будет имитировать работу оператора маркетплейса: бот позвонит покупателю и попросит у него подтвердить или отменить заказ. Второй сценарий будет посвящен нелегкому труду сотрудников медицинской клиники. Облегчим им этот труд: теперь напоминать пациентам о приеме у врача будет бот.

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.

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.

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»

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:

SberDevices сегодня перезапустили собственную платформу умного дома, отказавшись от сторонних инфраструктурных решений и сделав ее полностью автономной. Также с сегодняшнего дня в продажу поступило первое устройство умного дома Sber нового поколения – самая популярная лампа А60.

В этой статье мы хотим рассказать, как устроена наша платформа и как с её помощью мы выпускаем свои устройства и интегрируем устройства партнёров.

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?

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.

Всем привет ? . Зовут меня Илюша Кр, и сегодня я вам расскажу, как же все-таки попросить ассистента принести чипсов сделать поисковый запрос внутри вашего приложения.

Для начала скажу пару слов о себе: я такой же обычный парень, как и вы, работаю разработчиком под Android в онлайн-кинотеатре PREMIER. Но, когда я взял задачу по внедрению голосового помощника Сбера в приложение, моя жизнь разделилась на «до» и «после». Заинтриговал? Тогда читай дальше!

Привет, Хабр! Я уже давно интересуюсь темой личной эффективности и перепробовал много способов её увеличить: тайм-менеджмент, физические нагрузки, питание и другие приёмы и методики. В том числе я затронул тему сна, а особенно то, как именно я просыпаюсь ежедневно.

По утрам большинство людей либо резко встаёт под громкую мелодию будильника, либо по несколько раз откладывает пробуждение, успевая погрузиться в прерывистый сон. Оба варианта негативно влияют на наше здоровье – как физическое, так и ментальное. Поэтому я решил найти формулу идеального пробуждения. С этого началось моё погружение в тему умного дома и в то, как грамотно его организовать.