Yandex voice assistant грузит систему windows 10 как отключить

Voice assistant — что это за процесс в автозагрузке? (SearchBand)

Приветствую. Voice assistant — процесс Алисы от Яндекса. Алиса — голосовой помощник, может ответить на некоторые вопросы, можно и пообщаться с ней. Имеет проблески примитивного искусственного интеллекта, однако развивается в этом направлении, надеюсь в будущем поумнеет.

Начинаем разбираться

Voice assistant в диспетчере задач:

В колонке пишется что программа от Yandex LLC, что намекает. Если нажать правой кнопкой по процессу > выбрать Открыть расположение файла:

Откроется папка с выделенным файлом searchbandapp64.exe:

Возможно SearchBand — внутреннее название Алисы.

Можно ли отключить?

Отключить можно спокойно:

Можно убрать из панели задач. Откройте Яндекс браузер, перейдите по адресу:

Найдите на старание Алису — передвиньте ползунок в положение Откл:

Можно ли удалить полностью с компьютера?

Можно. Откройте окно Программы и компоненты:

Зажмите Win + R, укажите команду appwiz.cpl, нажмите ОК.

В списке установленных программ найдите Голосовой помощник Алиса.

Нажмите правой кнопкой > Удалить.

Появится окошко, подтвердите удаление.

Вывод

Мы выяснили — Voice assistant это процесс Алисы. Нужна она или нет — решать вам. В принципе грузить ПК не должна.

Удалить достаточно просто, можно и просто отключить.

Попадает на ПК при установке Яндекс Браузера.

При наличии микрофона возможно и правда будет полезной.

Надеюсь информация помогла. Удачи.

Добавить комментарий Отменить ответ

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.

Источник

Как работает голосовой поиск и какой помощник лучше всех

Технологии распознавания голоса плотно внедрились в нашу жизнь. В смартфонах и даже бытовой технике появились виртуальные помощники, которые готовы выполнить команды, стоит только сказать слово. Что собой представляет данная технология, и какие компании представили свои решения — разбираемся вместе.

Как это появилось

Первые системы распознавания речи в 60-70-х годах определяли только цифры с невысокой точностью, поскольку многое зависело от диктора. Среди ведущих разработчиков были IBM и Bell.

В 70-80-х годах системы научились распознавать до 1000 слов, а точность определения повысилась до 80-90 %. С новым тысячелетием в гонку «речевиков» вступили Microsoft, Google и Apple, представив своих голосовых помощников.

Как работает распознавание речи

Каждая компания имеет свои авторские технологии, но в целом можно выделить несколько общих видов систем:

А еще могут использоваться методы скрытых Марковских моделей, блок распознавания на элементах ассоциативной осцилляторной среды и другое. Это сложные математические алгоритмы, в которые мы не будем углубляться.

Если рассматривать общую схему преобразования для современных голосовых помощников, то можно выделить несколько этапов.

Гаджеты слышат только звуковые колебания (волны) различных частот и амплитуд. Задача алгоритмов распознавания — выделить среди этого сигнала отдельные слова и распознать их. Вы заметили, что голосовой помощник Google и некоторые другие не работают без доступа к интернету? Все потому, что распознавание вашего голоса выполняется непосредственно на удаленных серверах.

Сигнал очищается от помех и выделяется значимая часть. Далее следует разделение на небольшие фрагменты — фреймы, которые накладываются друг на друга с определенным шагом. Длина такого «окошка» обычно 25 мс при шаге в 10 мс. Перекрытие необходимо для того, чтобы уловить не только звуки, но и момент перехода. В среднем для хорошего уровня распознавания требуется до 100 фреймов на одно слово.

После система начинает выделять признаки. Выполняется анализ спектральных и динамических характеристик речевого сигнала. Алгоритмы учитывают динамику и тембр речи.

Далее каждый фрейм пропускается через акустическую модель, в которой выделяются отдельные слова. Ориентиром служат небольшие паузы, которые мы обычно делаем между словами. Алгоритм высчитывает специальный порог (уровень сигнала). Все, что выше него, считается речью, ниже — тишиной (молчанием во время паузы).

Выделив предполагаемые слова, каждый фрейм обрабатывается нейронной сетью для поиска фонем — минимальных смыслоразличительных единиц языка. Система пытается определить, что конкретно было сказано в каждом фрейме и, сравнивая с базой, выдает наиболее вероятный результат.

Финальный шаг — граф-декодирование. Собранные вероятности анализируются, и выдается результат с учетом языковых особенностей. Система также учитывает вероятности перехода. Например, шанс, что два предлога будут стоять друг за другом, достаточно небольшой. Плохо распознанные слова также могут быть восстановлены по смыслу с учетом собранной статистики.

При использовании нейронных сетей распознавание речи даже с акцентом выполняется с точностью более 90 %.

Популярные голосовые помощники на смартфонах

Google Assistant — самый популярный помощник на Android, который базово вшит в ОС. Для работы нужно установить приложение Google (если его по каким-то причинам еще нет) и загрузить языковую базу. Для этого в главном меню приложения нажмите пункт «Еще» и зайдите в «Настройки». Откройте раздел «Голосовой ввод».

В этом разделе вы можете загрузить языки и включить активацию помощника по фразе «Окей Google». Дополнительно вызвать помощника также можно по нажатию центральной кнопки, если вы не хотите каждый раз произносить эту фразу.

Google Assistant умеет:

Siri — помощник от Apple. Его также можно включить или отключить в основных настройках гаджета. Чтобы активировать помощника, необходимо произнести фразу «Привет, Siri». Альтернативный вариант — нажать и отпустить боковую кнопку или клавишу «Домой». Siri способна делать поисковые запросы, управлять настройками смартфона, работать с картой и напоминаниями, открывать различные приложения.

Amazon Alexa — альтернативный помощник, доступный также на английском, немецком и японском языках. Его главная особенность — возможность интеграции в умный дом и управление гаджетами.

Cortana — голосовая помощница с элементами ИИ от Microsoft. Софт можно загрузить на устройства с Windows 10, Android, iOS, а также на консоль Xbox One. Помощник способен работать с личными данными и поддерживать беседу.

Алиса (Яндекс) — голосовой помощник, интегрированный в фирменный поиск от «Яндекс». В возможности Алисы входит включение музыки и видео, взаимодействие с другими сервисами «Яндекса», настройка будильника, напоминаний, чтение текста, QR-кодов многое другое. Алиса также может сыграть с вами в различные игры и поддержать беседу.

Маруся (Mail.ru) — самый молодой голосовой помощник, поэтому в программе могут быть баги и недоработки. Несмотря на это, Маруся имеет несколько особенностей. Например, она достаточно точно понимает завуалированные запросы вроде «Мне будет жарко сегодня на улице?» и способна запоминать все комментарии. Постепенно появляется интеграция с сервисами Mail.ru.

Для интеграции помощников в умный дом используются специальные станции.

Алиса присутствует не только в фирменных решениях от «Яндекса» — «Яндекс.Станции» и «Яндекс.Станции Мини», но и в умных колонках от LG, Dexp, Elari, Irbis и Prestigio. Маруся пока встречается только в оригинальной «капсуле» от Mail.ru.

Какой голосовой помощник лучше

Компания Loup Ventures в 2019 году провела подробное тестирование между Google, Siri, Alexa и Cortana. Каждому из помощников были заданы запросы в нескольких категориях:

В большинстве тестов лидером стал Google Assistant и лишь в разделе управляющих команд его опередила система от Apple.

Голосовой помощник на ПК

Пользоваться голосовым помощником можно и на персональных компьютерах и ноутбуках. Для этого понадобится доступ в интернет и подключенный микрофон.

В Windows доступна Cortana, которую можно скачать в Windows Store. Однако в списке поддерживаемых языков нет русского, а также приложение не будет работать на старых версиях ОС.

Cortana на ПК позволяет общаться с людьми, управлять расписанием, находить свободное время в графике, устанавливать напоминания и добавлять задачи. Чтобы включить Кортану, вам придется поставить в настройках Windows регион США, сменить язык на английский и перезагрузить компьютер. После этого в интерфейсе появится соответствующий тумблер.

В Google Chrome доступен поиск по голосу — достаточно на стартовой странице нажать иконку микрофона и произнести нужный запрос. Это не полноценный помощник — пользователи смогут голосом только запускать поиск в Google.

Алиса — наиболее продвинутое решение для ПК. Она уже встроена в последнюю версию Яндекс-браузера. Помимо стандартных возможностей, тут она может еще открывать каталоги на компьютере и даже запускать программы. Алиса автоматически распознает запрос, как только вы начнете говорить или произнесете ее имя, нажимать дополнительно на кнопку не нужно.

Siri уже предустановлена на Macbook. Для ее включения необходимо нажать аппаратную или программную кнопку. Также работает фирменная фраза «Привет, Siri».

К другим программам голосового управления компьютером относится:

Голосовое управление на ПК еще не столь востребовано, поскольку необходим микрофон, а большинство команд намного быстрее и удобнее выполнить с помощью привычной клавиатуры с мышкой.

Источник

Исследовательский практикум. Голосовые виртуальные ассистенты – что с ними не так?

Введение

Аналитики, исследующие сервисы чат-ботов и виртуальных ассистентов, обещают рост рынка как минимум 30% в год. В абсолютных цифрах, по состоянию на 2019 год, рынок оценивался более чем в 2 миллиарда долларов в год. Виртуальных голосовых помощников выпустили практически все ведущие мировые IT-компании, а основную работу по их популяризации уже провели Apple, Google и Amazon.

На российском рынке тоже наметились свои лидеры в этой области. Первым крупным игроком, запустивших собственного голосового ассистента в России, стал «Яндекс». По данным компании, публикуемым официально, Алисой пользуется 45 миллионов пользователей в месяц, а число ежемесячных запросов к ассистенту – составляет более 1 млрд. По мнению специалистов, 2020 год может стать для рынка голосовых ассистентов переломным – конкуренция платформ и брендов приведет к росту узнаваемости ассистентов.

В общем, то, что рынок голосовых ассистентов – интересная ниша, сомневаться не приходится. И первая идея, которая приходит в голову – взять любой из доступных сервисов ASR (Automatic Speech Recognition) и TTS (Text To Speech), связать их с конструктором ботов, имеющим поддержку NLU (Natural Language Understanding), и все! Тем более что все это довольно легко и быстро можно реализовать в облачных платформах, таких как Twilio и VoxImplant.

Проблема только в том, что полученный результат будет весьма посредственным. В чем же причина этого? Прежде всего попробуем понять почему совокупность довольно-таки неплохих технологий, собранных вместе дают такой посредственный результат. Это важно, т.к. в реальной жизни клиент всегда будет отдавать предпочтение тому сервису, чей голосовой сервис удобнее, интереснее, умнее и быстрее прочих.

Как работает типичный голосовой ассистент

Прежде всего отметим, что наша речь представляет из себя последовательность звуков. Звук в свою очередь — это наложение звуковых колебаний (волн) различных частот. Волна же, как нам известно из физики, характеризуются двумя атрибутами — амплитудой и частотой.

Речевой сигнал

Алгоритм работы ассистента:

После этого начинается процесс распознавания, и первой задачей, которую приходится решать, является разбиение всего аудио-фрагмента на отдельные слова. Речь содержит в себе некоторые паузы (промежутки тишины), которые можно считать «разделителями» слов. В итоге получается, что нам необходимо найти некоторое значение, порог — значения выше которого являются словом, ниже — тишиной. Вариантов тут может быть несколько, но это уже детали реализации, которые нам сейчас не особо интересны. Важно только понимать, что это не константа, а динамически вычисляемая величина, например, на основе анализа энтропии.

Далее происходит выделение фонем, работа с фонетическом алфавитом и в общем много чего еще, включая работу с вариантами произношения, морфологией и семантикой, причем исходя из контекста и статистики. Итогом становится то, что сервис ASR переводит набор фонем в слово.

Выделение набора слов в предложения и целые смысловые фразы, происходит аналогично делению речи на слова – по интервалам между словами. Только в этом случае величина интервала принимается большей, чем в случае деления на слова.

Возникающие проблемы

Несмотря на кажущуюся очевидную правильность реализуемого подхода, в случае голосового ассистента он несет массу проблем. Вот основные из них:

Я не просто так на первые три места поставил одну и туже проблему. Считается, что для комфортного общения ответ должен быть озвучен, примерно через 500 миллисекунд после того, как собеседник закончил формулировать свое сообщение.

Исходя из реальной практики по реализации голосовых ассистентов, в случае задержки более чем в 1 сек. голосовой ассистент довольно часто будет слышать от собеседника-человека характерные для «проверки связи» фразы: «Алло!» или «Меня слышно?». Это особенно свойственно для случаев, когда разработчики пытаются скрыть тот факт, что с человеком общается робот, особенно при исходящих телефонных обзвонах, используя вместо синтеза речи набор заранее предзаписанных аудио-файлов, сделанных реальным человеком.

Основная сложность здесь состоит в том, что в указанный интервал времени должно уместиться выполнение следующих действий:

— В каком отделении Банка вам будет удобно забрать готовую кредитную карту?
— На Ленинском проспекте. А кстати, когда оно работает? Там далеко от остановки?

— А-а-а-а… ну-у-у-у…
— Ну, как бы вам сказать, типа того как… э-э-э…
— Сейчас, одну минутку, да-а-а… Надо подумать, сразу так и не скажешь…

Что же делать?

Во-первых, при реализация голосового ассистента следует обязательно обеспечить «слушание» собеседника в т.ч. в те моменты, когда виртуальный ассистент сам озвучивает исходящее сообщение. Вариант: либо слушаем, либо отвечаем, является крайне плохой реализацией, которую следует избегать в реальной работе.

Во-вторых, следует провести оптимизацию по скорости работы всех компонентов системы. Однако, в какой-то момент времени мы обязательно упремся в пределы возможного сокращения задержек и усложнения сценариев обработки естественного языка. Поэтому, к нам приходит понимание, что требуется принципиально изменить подход к реализации голосового сервиса.

Основная идея, которая лежит в основе нового подхода, – брать пример с процесса реализуемого человеческим мозгом. Вы замечали, что человек, в процессе разговора, начинает анализировать сообщение, которое проговаривает собеседник, не в тот момент, как оно было полностью закончено, а практически сразу, в момент самого начала его звучания, уточняя с каждым новым словом? По этой причине мы, часто, готовы выдать ответ еще до того, как собеседник закончил свое сообщение.

Если вернуться к алгоритму, который должен реализовывать голосовой виртуальный ассистент, то он может выглядеть следующим образом (для иллюстрации рассмотрим входящий вопрос: «Где находится ближайший банкомат?»):

a) Запрос: «где». Результат: намерение не определено
b) Запрос: «где находится». Результат: интент «Расположение отделения» с вероятностью 50%, «Расположение банкомата» с вероятностью 50%
c) Запрос: «где находится ближайший». Результат: интент «Расположение отделения» с вероятностью 50%, «Расположение банкомата» с вероятностью 50%, сущность «Точка привязки» = «Текущее местоположение»
d) Запрос: «где находится ближайший банкомат». Результат: интент «Расположение банкомата» с вероятностью 100%, сущность «Точка привязки» = «Текущее местоположение»

Способы повысить качество работы ассистента

Давайте рассмотрим какие есть методы, что бы еще больше повысить качество работы нашего голосового виртуального ассистента:

Под этим усовершенствованием понимается возможность определять для некоторых интентов включение «перебивание» собеседника, когда содержимое выходного буфера начинает озвучиваться до того, как пользователь закончил свой рассказ. Данная настройка хорошо работает с предыдущей опцией, когда «перебивающий» ответ получает максимальный приоритет для озвучания из выходного буфера.

Очень желательно выявлять в выходном буфере ответы, которые противоречат друг-другу. В этом случае следует ответ с меньшим приоритетом просто удалять из выходного буфера.

В обычном разговоре двух и более людей, собеседники, как правило довольно точно могут определить эмоциональное состояние друг друга. Причем делается это не только по содержанию используемой лексики, например, факту наличия или отсутствия в речи ругательств, но и по тембру и скорости речи. Будет просто отлично, если ассистент сможет особым образом обслужить рассерженного пользователя.

Современные системы речевой аналитики достаточно хорошо справляются с задачей определения гендерной принадлежности и эмоционального состояния человека. Осталось только приспособить их к анализу разговора в режиме online.

Особенность реализации бизнес-кейсов

До сих пор мы рассматривали лишь технические особенности реализации виртуальных голосовых ассистентов. Но надо понимать, что не всегда успех зависит только от совершенства технической реализации. Давайте проанализируем уже рассмотренный пример: «Где находится ближайший банкомат?» и поймем, в чем есть особенность для его реализации в голосовом интерфейсе.

Знаете, есть такое правило, справедливое для менеджеров по продажам – «То, что нельзя продать по телефону, не следует продавать по телефону». По этой самой причине ответ вида «Ближайший банкомат находится по адресу …» является не информативным для человека. Если бы он хорошо знал район где сейчас находится, т.е. знал бы названия всех близлежащих улиц и номера домов, то скорее всего он и так бы знал где здесь находится ближайший банкомат. Так что такой ответ скорее всего сразу вызовет формирование другого вопроса: «А где тогда находится названный только что адрес?». Гораздо более информативным ответом будет вариант: «Ближайший банкомат находится примерно в ста метрах от вас по направлению на юго-восток», а еще лучше так же дополнительно отправить человеку сообщение типа location на Yandex или Google карты.

Универсальное правило здесь такое – если для дальнейшего использования информации требуется ее перевод в другой канал восприятия, то этот вариант является неудачным выбором для прямой реализацию в рамках голосового интерфейса. Требуется переформулировать ответ в форму, удобную для восприятия «на слух».

Для ряда сервисов, их реализация в рамках именно голосового ассистента – вообще самое удачное решение. Например, если человек находится в стрессовой ситуации, то ему как правило бывает сложно сконцентрироваться и быстро описать проблему текстом в чате, и он всегда предпочтет все высказать голосом. Это может стать важным критерием при выборе бизнес-кейсов для реализации в рамках виртуального голосового ассистента.

Второй очевидный выбор кейсов на реализацию «голосом» – необходимость их использования в ситуациях, когда есть либо законодательные ограничения на этот счет (например, находясь за рулем автомобиля запрещено вести текстовую переписку), либо просто неудобно использовать другие каналы коммуникации (например, в процессе работы или занятий спортом, когда руки человека попросту заняты).

Совершенству нет предела

Голос удобнее, чем любой другой интерфейс тогда, когда пользователю нужна очень конкретная функция для решения вполне конкретной задачи. Почему так? Очень просто – в такой ситуации необходимость ожидания загрузки сайта, скроллинг по странице, поиск по меню приложения, нажатие кнопок и т.д. всегда неудобнее, чем быстро произнесенная голосовая команда. Сайты и приложения многофункциональны. И в этом их достоинство и недостаток одновременно. Голосовой же навык должен быть заточен под функцию «здесь и сейчас».

Важно помнить, что следует избегать ситуаций, когда голосовые команды требуется сопровождать еще какими-либо дополнительными действиями в других интерфейсах. В противном случае это делает голосовой канал нерабочим т.к. нарушается принцип eyes-free, так как надо читать, и hands-free, если надо еще что-то зажимать.

Еще одна важная рекомендация – не стоит пытаться учить человека говорить. Он это и без нас умеет отлично, т.к. язык – это и так привычный и понятный интерфейс. Наглядный пример плохого стиля: «Чтобы прослушать данное сообщение еще раз, скажите: Прослушать заново». Мы ведь с вами в обычной жизни так не говорим. Разве нет? Лучше просто спросить: «Послушать сообщение ещё раз или перейти к следующему?»

Хорошим стилем реализации голосового виртуального ассистента будет вообще избегать открытых вопросов. Желательно направлять собеседника к конкретным действиям. Особенная ценность появляется там, где ассистент выступает в качестве навигатора или рекомендательной системы. Голосовой ассистент не должен требовать от человека слишком подробной информации. Уточняйте ее по ходу течения разговора.

И на конец, хотелось бы отметить, что персонализация – это, пожалуй, главное, чего не хватает существующим голосовым диалоговым интерфейсам. Без этого невозможно вести более-менее продолжительный диалог. Ассистент должен собирать данные о собеседнике, структурировать и проверять полученную информацию. Важно не терять нить диалога, сохранять и учитывать контекст разговора. Это важно. Иначе ассистент способен будет реализовать только короткие и довольно простые запросы, и, как итог, – это не позволит выйти на по настоящему живой диалог при общении голосового ассистента с пользователем.

Источник