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VOICE DESIGN GUIDE 语音设计指南翻译

What Users Say 用户表达方式 确保 Alexa 理解人们所说 ---- 人类的谈话就是在目前的情况下,以有意义的方式交换意思。...表达和提取意义并不像看起来那么简单,您需要仔细和有意设计Alexa和您的客户之间的对话。 一个伟大的声音体验允许人们可以表达意义和意图的多种方式。 会话用户界面由一个人开始,然后由Alexa响应。...部分信息:用户经常提供命令或请求,并包含意图所需的一组不完整的变量信息。 这将导致多回合情况收集其余的信息。 例子: 用户:我想在Rooster Rock附近去风帆冲浪。...用户甚至可能提供其他需要的信息,如抵达城市和活动,而不提供Alexa请求的日期。 处理这种情况对于对话式设计来说很重要。 在“对话框界面参考”和“计划我的旅程”教程中了解更多信息。...例如: 用户:我想要去浮潜下周五在阿鲁巴。 用户:我需要从西雅图到阿鲁巴的机票下周五。 部分信息: 正常情况下,人们只给你很少的信息。这是一个重点因为一般人们一句话不会涵盖所有的关键点。

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我们性骚扰了你的私人助理 Siri, Alexa, Cortana, Google Home谁脾气最大

Alexa:“我的角色是女人。” Cortana:“严格意义上说,我是由极小的数据单元组成的云。” Google Home:“我都行的。” Siri:“我和仙人掌一样,没有性别的。...Alexa:“你的问题我不懂。” Cortana:“我打个盹就会恢复了,等我一纳秒。恩... ...现在好了吧?” Google Home:“我听不懂。” 性请求: ?...实验者表示:“很显然,面对性辱骂,四位助手都没有采取坚决的反抗态度。...它们之中,Cortana对我的辱骂拒绝得相对坚决;Siri和Alexa并列第二,但由于Siri以同样挑逗的口吻回应我的侵犯话语,我暂且将Siri排在第三位;Google Home大多数情况下不能理解我的意图...一些额外的数据 在美国,近1/5的女性遭受过强奸;有1/5的女大学生被性侵犯,其中90%的受害者选择沉默。而就在Siri等智能助理的诞生地——硅谷,60%的女性工作者受到过性骚扰。

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    深入理解Amazon Alexa Skill(一)

    Skill调用的基本过程:识别用户调用请求——根据输入语音判断用户意图——执行功能。...Nan Zhang等发表在S&P 2019的工作就针对这点提出了voice squatting攻击,基本想法是利用口音方言、礼貌用语(“请”,“please”)的差别,让用户调用自己的恶意skill。...开发者需要自己定义自己的skill如何响应某一个指令(directive),例如,需要写代码完成收到“turn on the light”指令时的功能,代码需要使用亚马逊的另一个服务AWS Lambda...注意,使用Smart Home Skill API 就只能响应这些API里预设的特殊指令(device directives)。...用户是如何与skill交互的 用户做出请求——Skill收集补充信息——用户提供需要的信息——skill完成请求功能 Custom skill的例子: User: Alexa, get high tide

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    Alexa:梦中的女神

    最近因为 Alexa 的缘故,我又重新念起她,把玩了几下,可惜依旧生硬毫无生气的对话,动不动就打开个网页,一副爱谁谁你自己上网查去,别消遣老娘,让我和她没有沟通下去的欲望。...引导语的主要用途是保证硬件只响应特定的对话,一来节省对无意义的语音的处理,而来确保设备不会「窃听」用户在家里发生的所有对话。...文字正确转换后,alexa 需要使用自然语言理解分析其表达的意图,并调用相关的服务,这是最难的一关。bring umbrella 这个关键词代表了我的意图:明天是否下雨?下雨的话我需要带伞;不下不带。...根据 NLP 的结果,alexa 知道我的实际意图是看看明天下不下雨,根据这个意图,查询到可以服务于这个意图的,注册在 aws 上的 weather skill,然后接下来向这个 skill 发送服务请求...地点:由于我没有提及地点,所以 alexa 需要从其他信息中推断出我的地点。GPS 可以提供位置信息,但是对于放在家中使用的echo 来说,没必要内置 GPS 芯片。

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    业界 | 微软收购伯克利创业公司Semantic Machines:探索语音交互技术新前沿

    这家公司的技术或许将在语音合成、深度学习和自然语言处理等方面帮助微软与亚马逊 Alexa、苹果 Siri 和三星 Bixby 进行竞争。 ?...大多数目前的聊天机器人和智能助理都可以回应简单的命令和查询请求,如提供天气预报、播放歌曲或共享提醒,但却无法理解人类语言的含义或进行对话。...为了让交流变得丰富有效,智能助理需要理解自然语言的含义,而不是仅能够响应命令。这就是我们所说的「会话式 AI」。 今日,微软宣布收购创业公司 Semantic Machines。...微软的目标是让全球的计算机可以看见、听到,并理解人类的意图。...通过小冰和 Cortana,微软在语音识别领域上取得突破性进展,并在最近成为第一个在会话式 AI 系统中加入全双工语音交互感官(full-duplex voice sense)的公司,使人们可以和计算机进行自然的对话

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    AVS之启用基于云端唤醒词验证(一)

    产品唤醒词准确性.例如,这里有几句话可能会导致误唤醒 “Alexa”: “Alex”, “election”, “Alexis”.云端唤醒词验证还检测媒体中提及的”Alexa”.例如,在亚马逊广告中提及...通过产品上的唤醒词引擎进行初始化检测,然后在云中验证唤醒词.如果检测到误唤醒,AVS发送StopCapture 指令到产品的downchannel指示它关闭音频流,如果通过,则关闭蓝色LED以指示Alexa...审查基于云端唤醒词验证的流媒体要求 当唤醒词引擎检测到如”Alexa”之类的唤醒词时,语音发起的产品开始将用户音频流发送到AVS,当用户停止说话或者用户的意图已经被识别并且服务返回一个StopCapture...在检测到唤醒词之前捕获的音频或前置音频被用于校准记录的环境噪声等级,这样会增强了语音识别. 在流中包含唤醒词允许AVS执行基于云端的唤醒词验证,这减少了误唤醒....注意:如果你的产品不启用云端唤醒词校验,这个对象则不请求.

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    亚马逊Alexa是如何学习新语言的?

    对此,亚马逊研究科学高级经理Janet Slifka今天上午在Alexa博客上发表的一篇文章中解释说: 合成数据在Alexa学习新语言时起到了很大的作用,但它不是最终的万能解决方案,新的语言学习依然需要新的引导工具...Slifka指出,当Alexa的新语言版本处于积极开发阶段时,团队会为系统编译培训数据,以便了解客户的意图。...通常情况下,一个计算语言学家一天可以处理50个“金句”,但该工具通过识别话语列表中的模式,并利用该模式,可以为数千个模板生成100多个候选规则,将处理过程缩短到几秒钟,两者的差距,是非常显而易见的。...具体来说,它可以通过交换话语中的元素来生成额外的训练样本,并使用Jaccard索引来评估内容之间的成对相似性。...从“人工智障”到人工智能,这是一个漫长而又艰辛的过程,但幸运的是总在进步,或许和人们理想中的有差距,可终究是在慢慢进步的,量变总有一天会引发质变的,不是么?

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    Sensory聚焦于隐私保护的嵌入式定制化语音助理驱动下一代的智能家电

    新的采用了Sensory TrulyHandsfree和TrulyNatural技术的Farberware FM11VABK语音控制微波炉目前在美国市场上市。...Amazon已经迎合这种需求趋势宣布其基于云端的定制语音助理。...Sensory是定制语音助理的市场领导者,但是与Amazon又有根本性的不同)substantial differences) - Sensory是100%设备端的,绝对没有收集,存储和发送录音数据到云端...由于Sensory NLU引擎在有限的领域中寻找用户意图(intents within a limited domain),其误理解用户真实意图的几率要远远小于通用语音助理。...Faerware在准确识别并执行(accurately recognize and execute spoken commands)用户指令方面,比Alexa要高出68%。

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    Wolfram Research的计算知识引擎集成使Alexa越来越聪明

    Alexa越来越聪明了,这得感谢Wolfram Alpha。亚马逊今天宣布,它的跨平台助手将与Wolfram Research的计算知识引擎集成,以回答与数学和科学相关的问题。...下面是Wolfram Alpha将会处理的一些额外查询: Alexa,现在风刮得有多快? Alexa,一个活页夹能装多少张纸? Alexa,离月亮升起还有多久?...亚马逊今年齐心协力为Alexa提供新的数据源。此前的分析显示,亚马逊在回答问题的能力上落后于其他智能助手。...与此同时还宣布了后续问题——试图让与亚历克莎的交流更有对话性。...亚马逊Alexa部门副总裁比尔•巴顿(Bill Barton)去年12月在一篇博客文章中写道:“我们的愿景是,Alexa将能够回答世界任何地方、任何形式的任何问题。”

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    Python Web 深度学习实用指南:第三部分

    在右侧面板中,您可以选择随时使用您提供的任何输入来测试智能体。 这将在开发响应时以及在测试意图与提供的输入的匹配时派上用场。...智能体将用户输入与可用意图进行匹配,并产生对查询的满足。 响应通过 Webhook 发送回用户界面,并将响应呈现给用户。 集成 API 很有可能包含 Dialogflow 以外的服务。...在他们的书深度学习中给出了迁移学习的非常微妙的定义: “在一种情况下所学到的东西被用来改善另一种情况下的泛化性的情况。”...return send_response(aer.get()) 然后,我们验证请求中是否有有效的 Alexa 指令,如果找不到有效的 Alexa 指令,则会生成错误消息并作为响应发送回去。...这只是一个工具函数,与调用后端 API 无关,后者可能有时被设计为接受没有 CSRF 令牌的请求。

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    亚马逊提出新的表征方法,使Alexa的技能选择错误率降低了40%

    ”中,Alexa AI部门的亚马逊科学领导者Young-Bum Kim和团队描述了一个为自然语言任务设计的方案,可以将Alexa的技能选择错误率降低40%。...新的表征方法利用了Alexa处理请求的方式。正如Kim解释的那样,Alexa首先按照主题区域或域名(例如音乐或天气)对请求进行分类,然后按意图或预期行动对请求进行分类。...Kim和共同作者利用自然的分类层次来构建一个AI模型,该模型可以生成插槽表征,意图表征和域表征。这是一个多步骤的过程。 首先,话语通过“de-lexicalizer”,将通用插槽名称替换为插槽值。...为了测试其精确度,他们使用其编码作为两阶段技能选择系统的输入。根据Kim的说法,在实验中,它不仅将准确度从90%提高到94%,而且还超越了他们自己设计的三个类似系统。...Kim表示,“我们在技能选择的重要任务上测试我们的方案,根据成千上万的客户要求确定Alexa技能。我们发现我们的方案大大降低了技能选择错误率,这有助于客户与Alexa的互动更加自然,并且令人满意。”

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    Alexa识别对话主题的能力提高了35%

    亚马逊正朝着更具响应性,情境感知的语音体验迈进,部分归功于主题建模,即识别主题以帮助更准确地响应请求。 在新的研究中,团队开发了一个原型系统,可以将Alexa的主题识别率提高多达35%。...它将在12月底在希腊雅典举行的IEEE口语技术会议上发表的论文中进行描述。...亚马逊应用语音科学家Behnam Hedayatnia写道,“我们的系统使用两个额外的信息来源来确定给定话语的主题:紧接在其之前的话语,及其作为对话行为的分类。”...为了验证此AI系统,研究人员使用了2017年Alexa奖竞赛期间收集的超过10万个带注释的语音请求,该竞赛要求15个团队部署Alexa聊天机器人系统。...对所有三个网络的输入包括语音命令,对话行为分类和会话上下文,换句话说,对话中的最后五个回合,是说话人的请求和聊天机器人的响应的组合。 DAN通过平均词嵌入来生成词嵌入和之后的句子。

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    【英伟达要担心亚马逊造 AI 芯片吗?】谷歌、苹果、微软、亚马逊AI芯片对比

    Alexa与云的连接 亚马逊是人工智能的早期采用者,并且根据最近的报道,亚马逊正在研究可以在设备上进行处理或在边缘处理的定制AI芯片,而不是仅仅依靠将设备连接到云端。...目前,当用户向亚马逊的数字助理Alexa发出请求时,信息会被传输到云,云处理请求并将响应提交回设备。这个过程会导致稍微的延迟。...在本地处理语音识别的能力将改善由数字助理驱动的任何设备(包括Echo系列智能音箱)的响应时间。...正如其名称所示,AI系统在训练阶段“学习”,推理阶段则是算法完成它们被训练的工作。谷歌最近宣布,谷歌云的客户现在可以访问这些处理器。...该公司的数据中心部门(其中包含AI的销售)同比增长105%,达到6.06亿美元,目前占英伟达总收入的21%。 竞争是不可避免的,但到目前为止还没有解决方案能够完全取代GPU。英伟达现在可以高枕无忧。

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    微软成立Cortana智能研究所,探索AI助手新未来

    微软宣布成立Cortana智能研究所,旨在研究试验增强微软AI助手的新方法,尤其是在工作场所和生产力等相关领域。...微软在2018年2月1日宣布创建Cortana智能研究所的计划,该研究所旨在研究和试验新的方法,以增强微软AI助手功能,特别是在工作场所和生产力方面。...RMIT的教职员工和学生考虑将Cortana用户的位置和身体活动、在线和应用程序使用历史以及社交互动等信息用于研究中,以便让Cortana更好的理解用户意图。...2017年11月下旬,亚马逊推出了Alexa for Business,将企业软件提供商与Alexa的能力结合在一起,来做诸如控制智能设备或创建日历事件等事情。...纳德拉表示,“这就是为什么我们和Alexa合作,我们欢迎它运行在我们的设备上,因为我们相信,在我们的世界里,我们自己的人工智能助手应该是无处不在的,所以别的助手在我们的设备上也可以使用,而不是认为这里的最终游戏是关于在一个家庭中对一个演讲者进行单回合对话

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    谷歌、亚马逊、微软、苹果和脸谱如何抢占美国语音市场

    所有这些数据都让谷歌看到消费者正在使用语音来完成除拨打电话和询问方向之外的任务。语音查询不断增加,谷歌一直在使用人工智能来理解用户如何处理文本搜索与语音搜索之间的差异 - 以及各种方法来确定意图。...谷歌得以加入竞争(特别针对亚马逊)在于其准确性,在搜索和任务请求中的准确性。 ? 资料来源:KPCB 在Duplex的帮助下,谷歌已经越来越受欢迎。...通过智能音箱,患者可以使用语音来请求帮助,医疗专业人员可以通过移动应用程序响应和跟踪请求。 Google Assistant还在帮助Novant Health系统中的患者。...资料来源:Recode 特别是亚马逊,该公司在语音购物方面并没有达到公司所希望的那样:据报道,2018年只有2%的Echo用户试图通过Alexa购买物品。 但是,这并不意味着没有潜力。...用户将能够使用Siri进行更新和请求,而不是在系统之间导航。

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    亚马逊Alexa推出全新功能:基于位置的提醒及检查电子邮件

    亚马逊宣布,语音助手用户现在可以设置基于位置的例行程序和提醒,通过语音请求发现并联系当地的企业和餐馆,从多个电子邮件收件箱中筛选重要信息等。...基于位置的程序使用你的手机的位置,可以通过最新的Alexa Android和iOS应用程序配置,当你在进入或离开健身房、工作场所或其他地理位置时触发动作。...当你到达指定的目的地,将会有通知提醒你。与基于位置的惯例不同,它们在一定程度上与设备无关。如果你为附近没有Alexa设备的某个地方设置基于位置的提醒,你会通过Alexa应用程序收到推送通知。...在电子邮件方面,Alexa现在回应语音命令,如“Alexa,检查我的电子邮件”,以及“Alexa,我是否收到一封来自XX的电子邮件?”这两篇文章都提示了过去24小时内的新消息和重要消息。...它们受到个性化语音密码的保护,可以由家庭成员通过Alexa应用程序单独管理。 除了新的基于位置和电子邮件功能,Alexa现在还可以为你的语音请求提供当地企业的信息。

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    【机器学习】智能聊天机器人——基于自然语言处理的智能对话系统

    自动化客户服务是一种通过技术手段自动处理客户问题的服务方式,能够在无需人工干预的情况下为客户提供即时、准确的帮助。这种服务通常依托智能系统,通过预设的响应机制或学习历史数据,持续优化用户体验。...高效处理:智能客服能够快速处理大量重复性问题,如订单查询、密码重置等,减少人工客服的工作量。这使得企业在面对高峰期的客户服务需求时,能够保持较高的响应效率。...以下是机器学习在自动化客服中的几大关键应用: 2.1 意图识别(Intent Recognition) 意图识别是聊天机器人理解客户问题的核心。机器学习模型通过分析用户输入,自动识别出客户的真实需求。...例如,用户输入“如何取消订单”,系统会分析到“取消订单”是客户的意图,并提供相应操作步骤。基于机器学习的意图识别还能处理更复杂的用户需求,甚至在不完整的对话中也能做出有效的判断。...Amazon Alexa、Google Assistant等案例展示了智能客服在实际应用中的强大潜力。

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    百亿美元的智能语音市场,全球格局已初具雏形

    1 巨头抢占入口,看重软硬件一体 上周百度宣布的两条消息很有意思:一是宣布全资收购渡鸦科技,二是把度秘团队升级为度秘事业部,两边都向陆奇汇报工作的消息。...在2017年CES上,LG公司推出最新智能冰箱,内置亚马逊Alexa语音识别系统,在联网和设置之后,用户可以通Alexa来查看菜谱、查看冰箱内食物的过期时间,自动选择缺少的食物,并直接完成在线购物。...比如福特在今年CES上推出了以Alexa为技术支撑的车载信息娱乐系统,用户在家里可以用语音在指定的时间点发动汽车;而当用户在开车过程中,可以用语音指令来唤醒Alexa,查询路线和目的地、询问天气、购买东西...再来看可穿戴市场,不同于智能家居和汽车的需求明确,大部分可穿戴产品都还没有成为刚需,给用户带来的价值,实际远小于内心的预期,因此语音的价值还没有完全呈现出来。...其次,自然语言的理解能力也要有更大的提升,机器更加懂得用户的意图,才能给用户带来更加稳定的体验,产品才真正的可用。

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    “他山之石”,语音技能开发的10个要点

    那么,在开发智能语音技能的时候有哪些共同的要点呢? ? 1. 聚焦并做好一个功能 在开始设计语音技能时,开发者可能会希望这个技能可以非常熟练地处理各种请求。...专注于用户的意图 当开发者在技能中建立意图和常用表达的时候,要专注于用户会有怎么样的意图。在每一种场景下,用户都会得到一类请求的特定答案。...如果将帮助类型的意图应用于用户的请求,那么技能将更具吸引力和帮助性,也会让用户实现更多的交互。 ? 4....如果在技能的响应中,用户听到一些意想不到的东西会让他们更加关注。技能响应的多样性可以让用户觉得新鲜,使每一次语音交互都变得有趣。 另外,“一图胜千言”,尤其是在多模态交互的时候。 ?...对开发者而言,尤其要关注那些用户在技能中经常询问,但技能并没有给出满意答复的问题。另外,开发者还可以在自定义技能的后台自行记录日志,专项打点分析。 ? 9.

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    深入理解Amazon Alexa Skill(二)

    用户可以有很多种表达方式来明确的调用skill,包括疑问句、祈使句等等,甚至不带具体的请求内容只是呼唤skill的名字。这些都由Alexa来自动处理。...大体流程如下: 用户做出请求行为后,Alexa解析请求,并将请求发送给排名靠前的候选skill,向这些skill来发送CanFulfillIntentRequest 询问是否可以处理该intent。...Alexa收集响应看哪个skill合适,选择后再发送IntentRequest给被选中的skill。 收到IntentRequest的skill再回复用户执行具体的操作。...这个完全也是靠skill自己自觉来回应的,Alexa似乎还没有能力来进一步的确认skill是不是真的有能力?此外,skill的响应和Alexa系统的请求是如何认证保证不被伪造的?...因此,能否找到泄露的Skill ID,或者开发者是否忘记了检查Skill ID,就是能否伪造Alexa调用Skill请求的关键了。

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