история развития голосового синтеза Яндекса / Хабр

Четыре года назад мы запустили Алису. С самого начала она обладала собственным, узнаваемым голосом. Хотя проблемы тоже были: интонации хромали, эмоции скакали от слова к слову, а омонимы и вовсе ставили синтез в тупик. Алиса звучала пусть и не как робот, но ещё и не как человек.

Исследования показывают, что желание общаться с голосовым помощником напрямую зависит от того, насколько точно он имитирует речь людей. Поэтому мы постоянно работаем над «очеловечениванием» голоса Алисы. С тех пор сменилось несколько поколений нашего голосового синтеза. Мы научились расставлять интонации, отличать «замОк» от «зАмка» и многое другое.

Сейчас мы переходим на следующий уровень: учим Алису управлять эмоциями и стилем своей речи, распознавать шёпот и отвечать на него шёпотом. Казалось бы, что в этом сложного и почему всё это было невозможно ещё несколько лет назад? Вот об этом я и расскажу сегодня сообществу Хабра.

Ранний параметрический синтез: эпоха до Алисы

Мы начали заниматься голосовыми технологиями в 2012 году. Через год родился SpeechKit. Ещё через год мы научились синтезировать голос — возможно, вы помните YaC 2014 и экспериментальный проект Яндекс.Диктовка. С тех пор прогресс не останавливается.

Исторически речевой синтез бывает двух видов: конкатенативный и параметрический. В случае с первым, есть база кусочков звука, размеченных элементами речи — словами или фонемами. Мы собираем предложение из кусочков, конкатенируя (то есть склеивая) звуковые сегменты. Такой метод требует большой базы звука, он очень дорогой и негибкий, зато до пришествия нейросетей давал самое высокое качество.

При параметрическом синтезе базы звука нет — мы рисуем его с нуля. Из-за большого прыжка в размерности end2end работает плохо даже сейчас. Лучше разделить это преобразование на два шага: сначала нарисовать звук в особом параметрическом (отсюда название метода) пространстве, а затем преобразовать параметрическое представление звука в wav-файл.

В 2014 году нейросетевые методы речевого синтеза только зарождались. Тогда качеством правил конкатенативный синтез, но нам в эру SpeechKit было необходимо легковесное решение (для Навигатора), поэтому остановились на простом и дешёвом параметрическом синтезе. Он состоял из двух блоков:

• Первый — акустическая модель. Она получает лингвистические данные (разбитые на фонемы слова и дополнительную разметку) и переводит их в промежуточное состояние, которое описывает основные свойства речи — скорость и темп произнесения слов, интонационные признаки и артикуляцию — и спектральные характеристики звука. К примеру, в начале, до появления Алисы, в качестве модели мы обучали рекуррентную нейросеть (RNN) с предсказанием длительности. Она достаточно хорошо подходит для задач, где нужно просто последовательно проговаривать фонемы и не надо рисовать глобальную интонацию.
• Затем данные передаются на второй блок — вокодер — который и генерирует звук (то есть создаёт условный wav) по его параметрическому представлению. Вокодер определяет низкоуровневые свойства звука: sampling rate, громкость, фазу в сигнале. Наш вокодер в первой системе был детерминированным DSP-алгоритмом (не обучался на данных) — подобно декодеру mp3, он «разжимал» параметрическое представление звука до полноценного wav. Естественно, такое восстановление сопровождалось потерями — искусственный голос не всегда был похож на оригинал, могли появляться неприятные артефакты вроде хрипов для очень высоких или низких голосов.

^{Схема параметрического синтеза}

Это стандартная архитектура для любой ранней параметрики со своими достоинствами и недостатками. Главный плюс — для обучения модели нужно мало данных (нам хватило 5-10 часов записей человеческой речи). Можно синтезировать любой произвольный текст, который даже будет плавно звучать. К сожалению, слишком плавно: недостатком раннего параметрического синтеза было то, что полученный голос звучал неестественно. Он был слишком гладким, лишённым интонаций и эмоций, звенел металлом. Люди так не говорят.

Вот как звучал голос при раннем параметрическом синтезе:

Причина неестественности синтезированного голоса кроется в самой архитектуре. У акустической модели мало информации о тексте в целом. Даже рекуррентная нейросеть, которая, казалось бы, умеет запоминать предыдущие состояния, очень быстро забывает их и фактически не учитывает полный текст. При этом человек обычно произносит речь, понимая, что только что прозвучало и что будет дальше по тексту.

Кроме того, человеческая речь мультимодальна — есть несколько способов произнести текст, каждый из которых описывается сигналом и звучит более-менее нормально. Но среднее между этими способами звучит неестественно. Проблема стандартных регрессионных методов глубокого обучения в том, что они ищут одну моду — «хорошее среднее» — и попадают в такие «провалы неестественности». В результате оказывается, что лучше случайно выбрать один из двух способов, чем попасть в среднее между ними.

Впрочем, даже если акустическая модель и смогла бы разобраться в контексте и выдать обогащённое информацией промежуточное состояние, то с ним уже не мог справиться примитивный вокодер. Поэтому мы не остановились и стали искать более совершенные решения.

Конкатенативный синтез: рождение Алисы

В 2016 году мы решили создать Алису — сразу было понятно, что это более амбициозная задача, чем всё, чем занимались раньше. Дело в том, что в отличие от простых TTS-инструментов, голосовой помощник должен звучать человечно, иначе люди просто не станут с ним (или с ней) общаться. Предыдущая архитектура совершенно не подходила. К счастью, был и другой подход. Точнее, даже два.

Тогда как раз набирал обороты нейропараметрический подход, в котором задачу вокодера выполняла сложная нейросетевая модель. Например, появился проект WaveNet на базе свёрточной нейросети, которая могла обходиться и без отдельной акустической модели. На вход можно было загрузить простые лингвистические данные, а на выходе получить приличную речь.

Первым импульсом было пойти именно таким путём, но нейросети были совсем сырые и медленные, поэтому мы не стали их рассматривать как основное решение, а исследовали эту задачу в фоновом режиме.

На генерацию секунды речи уходило до пяти минут реального времени. Это очень долго: чтобы использовать синтез в реальном времени, нужно генерировать секунду звука быстрее, чем за секунду.

Что же делать? Если нельзя синтезировать живую речь с нуля, нужно взять крошечные фрагменты речи человека и собрать из них любую произвольную фразу. Напомню, что в этом суть конкатенативного синтеза, который обычно ассоциируется с методом unit selection. Пять лет назад он уже давал наилучшее качество (при достаточном количестве данных) в задачах, где была нужна качественная речь в реальном времени. И здесь мы смогли переиспользовать нейросети нашей старой параметрики. Работало это следующим образом:

• На первом шаге мы использовали нейросетевую параметрику, чтобы синтезировать речь с нуля — подобному тому, как делали раньше. Напомню, что по качеству звучания результат нас не устраивал, но мог использоваться как референс по содержанию.
• На втором шаге другая нейросеть подбирала из базы фрагментов записанной речи такие, из которых можно было собрать фразу, достаточно близкую к сгенерированной параметрикой.
  Вариантов комбинаций фрагментов много, поэтому модель смотрела на два ключевых показателя. Первый — target-cost, точность соответствия найденного фрагмента гипотезе, то есть сгенерированному фрагменту. Второй показатель — join-cost, насколько два найденных соседних фрагмента соответствуют друг другу. По сути, нужно было выбрать вариант, для которого сумма target-cost и join-cost минимальна. Эти параметры можно считать разными способами — для join-cost мы использовали нейросети на базе Deep Similarity Network, а для target-cost считали расстояние до сгенерированной параметрикой гипотезы. Сумму этих параметров, как и принято в unit selection, оптимизировали динамическим программированием.

Кстати, подобный подход использовался и при создании Siri 2.0, согласно опубликованной в 2017 году статье разработчиков Apple, которую мы нашли после того, как запустили прототип Алисы.

^{Схема конкатенативного синтеза}

У такого подхода тоже есть плюсы и минусы. Среди достоинств — более естественное звучание голоса, ведь исходный материал не синтезирован, а записан вживую. Правда, есть и обратная сторона: чем меньше данных, тем более грубо будут звучать места склейки фрагментов. Для шаблонных фраз всё более-менее хорошо, но шаг влево или вправо — и вы замечаете склейку. Поэтому нужно очень много исходного материала, а это требует многих часов записи голоса диктора. К примеру, в первые несколько лет работы над Алисой нам пришлось записать несколько десятков часов. Это несколько месяцев непрерывной работы с актрисой Татьяной Шитовой в студии.

При этом нужно не просто «прочитать текст по листочку». Чем более нейтрально будет звучать голос, тем лучше. Обычно от актёров ждут эмоциональности, проявления темперамента в своей речи. У нас ровно обратная задача, потому что нужны универсальные «кубики» для создания произвольных фраз.

Вот характерный пример работы синтеза:

В этом главный недостаток метода unit selection: несмотря на все усилия, фрагменты речи не будут идеально соответствовать друг другу по эмоциям и стилю. Из-за этого сгенерированная речь Алисы постоянно «переключалась» между ними. На коротких фразах это не всегда заметно, но если хотите услышать произвольный ответ длиной хотя бы в пару предложений (например, быстрый ответ из поиска), то недостатки подхода становятся очевидны.

В общем, unit selection перестал нас устраивать и нужно было развиваться дальше.

Иногда они возвращаются: опять параметрический синтез

В результате мы вернулись к архитектуре из двух последовательных блоков: акустическая модель и вокодер. Правда, на более низком уровне обновилось примерно всё.

1. Акустическая модель

В отличие от старой параметрики, новую модель мы построили на основе seq2seq-подхода с механизмом внимания.

Помните проблему с потерей контекста в нашей ранней параметрике? Если нет нормального контекста, то нет и нормальной интонации в речи. Решение пришло из машинного перевода.

Дело в том, что в машинном переводе как раз возникает проблема глобального контекста — смысл слов в разных языках может задаваться разным порядком или вообще разными структурами, поэтому порой для корректного перевода предложения нужно увидеть его целиком. Для решения этой задачи исследователи предложили механизм внимания — идея в том, чтобы рассмотреть всё предложение разом, но сфокусироваться (через softmax-слой) на небольшом числе «важных» токенов.

При генерации каждого нового выходного токена нейросеть смотрит на обработанные токены (фонемы для речевого синтеза или символы языка для перевода) входа и «решает», насколько каждый из них важен на этом шаге. Оценив важность, сеть учитывает её при агрегировании результатов и получает информацию для генерации очередного токена выхода.

Таким образом нейросеть может заглянуть в любой элемент входа на любом шаге и при этом не перегружается информацией, поскольку фокусируется на небольшом количестве входных токенов. Для синтеза важна подобная глобальность, так как интонация сама по себе глобальна и нужно «видеть» всё предложение, чтобы правильно его проинтонировать.

На тот момент для синтеза была хорошая seq2seq-архитектура Tacotron 2 — она и легла в основу нашей акустической модели.

2. Мел-спектрограмма

Параметрическое пространство можно сжать разными способами. Более сжатые представления лучше работают с примитивными акустическими моделями и вокодерами — там меньше возможностей для ошибок. Более полные представления позволяют лучше восстановить wav, но их генерация — сложная задача для акустической модели. Кроме того, восстановление из таких представлений у детерминированных вокодеров не очень качественное из-за их нестабильности. С появлением нейросетевых вокодеров сложность промежуточного пространства стала расти и сейчас в индустрии одним из стандартов стала мел-спектрограмма.

Она отличается от обычного распределения частоты звука по времени тем, что частоты переводятся в особую мел-частоту звука. Другими словами, мел-спектрограмма — это спектрограмма, в которой частота звука выражена в мелах, а не герцах. Мелы пришли из музыкальной акустики, а их название — это просто сокращение слова «мелодия».

^{Строение улитки уха (из Википедии)}

Эта шкала не линейная и основана на том, что человеческое ухо по-разному воспринимает звук различной частоты. Вспомните строение улитки в ухе: это просто канал, закрученный по спирали. Высокочастотный звук не может «повернуть» по спирали, поэтому воспринимается достаточно короткой частью слуховых рецепторов. Низкочастотный же звук проходит вглубь. Поэтому люди хорошо различают низкочастотные звуки, но высокочастотные сливаются.

Мел-спектрограмма как раз позволяет представить звук, акцентируясь на той части спектра, которая значимо различается слухом. Это полезно, потому что мы генерируем звук именно для человека, а не для машины.

Вот как выглядит мел-спектрограмма синтеза текста «Я — Алиса»:

У мел-спектрограммы по одному измерению [X на рисунке выше] — время, по другому [Y] — частота, а значение [яркость на рисунке] — мощность сигнала на заданной частоте в определенный момент времени. Проще говоря, эта штуковина показывает, какое распределение по мощностям было у различных частот звука в конкретный момент. Мел-спектрограмма непрерывна, то есть с ней можно работать как с изображением.

А так звучит результат синтеза:

3. Новый вокодер

Вероятно, вы уже догадались, что мы перешли к использованию нового нейросетевого вокодера. Именно он в реальном времени превращает мел-спектрограмму в голос. Наиболее близкий аналог нашего первого решения на основе нейросетей, которое вышло в 2018 году — модель WaveGlow.

Архитектура WaveGlow основана на генеративных потоках — довольно изящном методе создания генеративных сетей, впервые предложенном в статье про генерацию лиц. Сеть обучается конвертировать случайный шум и мел-спектрограмму на входе в осмысленный wav-сэмпл. За счёт случайного шума на входе обеспечивается выбор случайной wav-ки — одной из множества соответствующих мел-спектрограмме. Как я объяснил выше, в домене речи такой случайный выбор будет лучше детерминированного среднего по всем возможным wav-кам.

В отличие от WaveNet, WaveGlow не авторегрессионен, то есть не требует для генерации нового wav-сэмпла знания предыдущих. Его параллельная свёрточная архитектура хорошо ложится на вычислительную модель видеокарты, позволяя за одну секунду работы генерировать несколько сотен секунд звука.

Затем вышла модель HiFi-GAN, которая сильно выигрывала по качеству у других решений. HiFi-GAN — доработка генеративно-состязательной сети MelGAN, создающей wav-сэмплы на основе мел-спектрограммы.

Главное отличие, за счёт которого HiFi-GAN обеспечивает гораздо лучшее качество, заключается в наборе подсетей-дискриминаторов. Они валидируют натуральность звука, смотря на сэмплы с различными периодами и на различном масштабе. Как и WaveGlow, HiFi-GAN не имеет авторегрессионной зависимости и хорошо параллелится, при этом новая сеть намного легковеснее, что позволило при реализации ещё больше повысить скорость синтеза. Кроме того, оказалось, что HiFi-GAN лучше работает на экспрессивной речи, что в дальнейшем позволило запустить эмоциональный синтез — об этом подробно расскажу чуть позже. Летом 2021 года мы полностью перешли на HiFi-GAN.

^{Схема HiFi-GAN из статьи авторов модели}

Комбинация этих трёх компонентов позволила вернуться к параметрическому синтезу голоса, который звучал плавно и качественно, требовал меньше данных и давал больше возможностей в кастомизации и изменении стиля голоса.

Параллельно мы работали над улучшением отдельных элементов синтеза:

• Летом 2019 года выкатили разрешатор омографов (homograph resolver) — он научил Алису правильно ставить ударения в парах «зАмок» и «замОк», «белкИ» и «бЕлки» и так далее. Здесь мы нашли остроумное решение. В русском языке эти слова пишутся одинаково, но в английском написание отличается, например, castle и lock, proteins и squirrels. Поэтому мы воспользовались моделью машинного перевода: взяли энкодер переводческой нейросети ru->en и извлекли эмбеддинг русского текста. Из этого представления легко выделить информацию о том, как произносить омограф, ведь перевод должен различать формы для корректного подбора английского варианта. Буквально на 20 примерах можно выучить классификатор для нового омографа, чтобы по эмбеддингу перевода понимать, какую форму нужно произнести.
• Летом 2020 года допилили паузер для расстановки пауз внутри предложения. Язык — хитрая штука. Не все знаки препинания в речи выражаются паузами Например, после вводного слова «конечно» на письме мы ставим запятую, но в речи обычно не делаем паузу. А там, где знаков препинания нет, мы часто делаем паузы. Если эту информацию не передавать в акустическую модель, то она пытается её выводить и не всегда успешно. Первая модель Алисы из-за этого могла начать вздыхать в случайных местах длинного предложения. Задача паузера — предсказать класс паузы (отсутствует/короткая/средняя/длинная) после каждого слова. Для этого мы взяли датасет, разметили его детектором активности голоса, сгруппировали паузы по длительности, ввели класс длины паузы, на каждое слово навесили тэг и на этом корпусе обучили ещё одну голову внимания из тех же нейросетевых эмбеддингов, что использовались для детекции омографов.
• Осенью 2020 года мы перевели на трансформеры нормализацию — в синтезе она нужна, чтобы решать сложные случаи, когда символы читаются не «буквально», а по неким правилам. Например, «101» нужно читать не как «один-ноль-один», а как «сто один», а в адресе yandex.ru нужно произносить точку — «яндекс точка ру». Обычно нормализацию делают через комбинацию взвешенных трансдьюсеров (FST) — правила напоминают последовательность замен по регулярным выражениям, где выбирается замена, имеющая наибольший вес. Мы долго писали правила вручную, но это отнимало много сил, было очень сложно и не масштабируемо. Тогда решили перейти на трансформерную сеть, «задистиллировав» знания наших FST в нейронку. Теперь новые «правила раскрытия» можно добавлять через доливание синтетики и данных, размеченных пользователями Толоки, а сеть показывает лучшее качество, чем FST, потому что учитывает глобальный контекст.

Итак, мы научили Алису говорить с правильными интонациями, но это не сделало ее человеком — ведь в нашей речи есть еще стиль и эмоции. Работа продолжалась.

С чувством, толком, расстановкой: стили голоса Алисы

Один и тот же текст можно произнести десятком разных способов, при этом сам исходный текст, как правило, никаких подсказок не содержит. Если отправить такой текст в акустическую модель без дополнительных меток и обучить её на достаточно богатом различными стилями и интонациями корпусе, то модель сойдёт с ума — либо переусреднит всё к металлическому «голосу робота», либо начнёт генерировать случайный стиль на каждое предложение. Это и произошло с Алисой: в начале она воспроизводила рандомные стили в разговоре. Казалось, что у неё менялось настроение в каждом предложении.

Вот пример записи с явными перебоями в стилях:

Чтобы решить проблему, мы добавили в акустическую модель стили: в процессе обучения нейросети специально ввели «утечку». Суть в том, что через очень lossy-пространство (всего 16 чисел на всё предложение) разрешаем сетке посмотреть на ответ — истинную мел-спектрограмму, которую ей и нужно предсказать на обучении. За счёт такой «шпаргалки» сеть не пытается выдумывать непредсказуемую по тексту компоненту, а для другой информации не хватит размерности шпаргалки.

На инференсе мы генерируем стилевую подсказку, похожую на те, что были в обучающем сете. Это можно делать, взяв готовый стиль из обучающего примера или обучив специальную подсеть генерировать стили по тексту.

Если эту подсеть обучить на особом подмножестве примеров, можно получить специальные стили для, скажем, мягкого или дружелюбного голоса. Или резкого и холодного. Или относительно нейтрального. Чтобы определиться со стилем по умолчанию, мы устроили турнир, где судьями выступали пользователи Толоки. Там не было разметки, мы просто нашли кластеры стилей и провели между ними соревнование. Победил кластер с очень мягкой и приятной интонацией.

Дальше началось самое интересное. Мы взяли образцы синтезированной «мягкой» речи Алисы и фрагменты речи актрисы Татьяны Шитовой, которые относились к более резкому стилю. Затем эти образцы с одним и тем же текстом протестировали вслепую на толокерах. Оказалось, что люди выбирают синтезированный вариант Алисы, несмотря на более плохое качество по сравнению с реальной речью человека. В принципе, этого можно было ожидать: уверен, многие предпочтут более ласковый разговор по телефону (то есть с потерей в качестве) живому, но холодному общению.

К примеру, так звучал резкий голос:

А так — мягкий:

Результаты турниров позволили нам выделить во всем обучающем датасете данные, которые относятся к стилю-победителю, и использовать для обучения только их. Благодаря этому Алиса по умолчанию стала говорить более мягким и дружелюбным голосом.

Этот пример показывает, что с точки зрения восприятия важно работать не только над качеством синтеза, но и над стилем речи. После этого оставалось только обогатить Алису новыми эмоциями.

Бодрая или спокойная: управляем эмоциями Алисы

Когда вы включаете утреннее шоу Алисы или запускаете автоматический перевод лекции на YouTube, то слышите разные голоса — бодрый в первом случае и более флегматичный в другом. Эту разницу сложно описать словами, но она интуитивно понятна — люди хорошо умеют распознавать эмоции и произносить один и тот же текст с разной эмоциональной окраской. Мы обучили этому навыку Алису с помощью той же разметки подсказок, которую применили для стилей.

У языка есть интересное свойство — просодия, или набор элементов, которые не выражаются словами. Это особенности произношения, интенсивность, придыхание и так далее. Один текст можно произнести со множеством смыслов. Как и в случае со стилями речи, можно, например, выделить кластеры «веселая Алиса», «злая Алиса» и так далее.

Поскольку стилевой механизм отделяет просодию («как говорим») от артикуляции («что говорим»), то новую эмоцию можно получить буквально из пары часов данных. По сути, нейросети нужно только выучить стиль, а информацию о том, как читать сочетания фонем, она возьмёт из остального корпуса.

Прямо сейчас доступны три эмоции. Например, часть пользователей утреннего шоу Алисы слышат бодрую эмоцию. Кроме того, её можно услышать, спросив Алису «Кем ты работаешь?» или «Какую музыку ты любишь?». Флегматичная эмоция пригодилась для перевода видео — оказалось, что голос по умолчанию слишком игривый для этой задачи. Наконец, радостная эмоция нужна для ответов Алисы на специфические запросы вроде «Давай дружить» и «Орёл или решка?». Ещё есть негативная эмоция, которую пока не знаем, как использовать — сложно представить ситуацию, когда людям понравится, что на них ругается робот.

Первый корпус эмоций мы записали ещё при WaveGlow, но результат нас не устроил и выкатывать его не стали. С переходом на HiFi-GAN стало понятно, что он хорошо работает с эмоциями, это позволило запустить полноценный эмоциональный синтез.

Наконец, мы решили внедрить шёпот. Когда люди обращаются к Алисе шёпотом, она должна и отвечать шёпотом — это делает её человечнее. При этом шёпот — не просто тихая речь, там слова произносятся без использования голосовых связок. Спектр звука получается совсем другим.

С одной стороны, это упрощает детекцию шёпота: по «картинке» мел-спектрограммы можно понять, где заканчивается обычная речь и начинается шепот. С другой стороны, это усложняет синтез шёпота: привычные механизмы обработки и подготовки речи перестают работать. Поэтому шёпотный синтез нельзя получить детерминированным преобразованием сигнала из речи.

Так выглядят мел-спектрограммы обычной речи и шёпота при произнесении одной и той же фразы:

Так звучит обычная речь:

А так — шёпот:

Сначала мы научили Алису понимать шёпот. Для этого обучили нейросеть различать спектры звука для обычного голоса и шёпота. Система смотрит на спектр звука и решает, когда говорят шёпотом, а когда — голосом.

В процессе обучения оказалось, что спектры шёпота и речи курильщиков похожи, так что пришлось научить нейросеть их различать. Для этого собрали больше пограничных данных с речью курильщиков и простуженных людей и донастроили нейросеть на них.

Чтобы научить Алису говорить шёпотом, мы записали несколько часов шёпота речи в исполнении Татьяны Шитовой. Сложности начались уже на предобработке данных: наш VAD (детектор тишины в речи) сломался на шёпотных гласных — трудно отличить сказанное шёпотом «а!» от обычного громкого вздоха. Починить его удалось, только совместив признаки энергии сигнала и данные от распознавания речи, при этом под шёпот конструкцию пришлось калибровать отдельно.

Затем записанные данные добавили в обучающий корпус акустической модели. Мы решили рассматривать шёпот как еще один «стиль» речи или, в терминах нашего синтеза, «эмоцию». Добавив данные в трейнсет, мы дали акустической модели на вход дополнительную информацию — шёпот или эмоцию она сейчас проигрывает. По этому входу модель научилась по команде пользователя переключаться между генерацией речи и шёпота.

Сгенерированный шёпот по качеству не отличался от обычной речи. По нашей метрике PSER (Pronunciation Sentence Error Rate — средняя доля ошибок произношения в предложении) он оказался даже лучше. Оказалось, что ряд ошибок интонации в шёпотной речи были значительно менее ярко выражены.

Этот голос будет полезен при общении с Алисой ночью, чтобы не мешать близким. Можно задавать вопросы тихим голосом и Алиса будет отвечать шёпотом. Кроме того, такой стиль ещё и звучит очень приятно — поклонники ASMR оценят.

Послушайте, как шепчет Алиса:

На этом мы не останавливаемся — в планах дальнейшее развитие голосового синтеза, добавление новых стилей и эмоций. Обязательно продолжим рассказывать о том, как Алиса учится говорить по-человечески.

Алиса — голосовой помощник Яндекс

Алиса — голосовой помощник, разработанный компанией Яндекс.

Яндекс представил Алису в октябре 2017 года. Основное преимущество голосового помощника – умение понимать и говорить на русском языке. До него этим могла похвастаться только Siri от Apple.

Алиса доступна:

• в универсальном приложении Яндекс (Android и iOS),
• в мобильном Яндекс. Браузере (Android и iOS),
• в десктопном Яндекс.Браузере.

Голосовой помощник Алиса умеет:

• Искать информацию в интернете по запросу и давать быстрые ответы,
• Распознавать музыкальные треки и подбирать музыку под настроение,
• Определять, что изображено на картинке, находить похожие картинки,
• Находить товары в Яндекс.Маркете по фото товара,
• Рассказывать сказки,
• Управлять навигатором: искать место, прокладывать маршрут, давать информацию по маршруту (время в пути, пробки), говорить разными голосами,
• Вызывать такси,
• Конвертировать денежные единицы,
• Играть в игры,
• Уточняет число и день, место,
• Дает рекомендации, как одеться по погоде.

Как работает голосовой помощник Алиса

Чтобы начать разговор с Алисой, достаточно запустить приложение и сказать «Привет, Алиса», «Слушай, Алиса» или нажать на кнопку с микрофоном. Алиса активируется, когда слышит свое имя, поэтому схожие фразы могут вызвать внезапную активацию приложения.

Под каждым ответом Алисы есть значки для оценки, которые помогают разработчикам понять, насколько хорошо Алиса понимает и отвечает на запросы пользователя.

Если Алиса не отвечает на вопросы совсем, следует проверить интернет-соединение. Если же проблема повторяется, можно написать разработчикам голосового помощника через форму обратной связи.

У Алисы есть несколько интересных навыков, например, заказ пиццы, продуктов или сказки.

Научить Алису новым навыкам можно через Яндекс.Диалоги. После того, как навыки проверят модераторы, они могут появиться в голосовом помощнике.

Примеры команд для Алисы

Для активации голосового помощника:

• Привет, Алиса
• Слушай, Алиса

Чтобы выключить Алису:

• Хватит
• Стоп

Открыть сайт в браузере:

• Открой сайт + название сайта
• Открой + название сайта
• Название сайта

Запустить приложение:

• Открой + название приложения
• Запусти + название приложения

Прослушивание музыки:

• Включи радио
• Хочу послушать
• Давай послушаем
• Слушать музыку из
• Включи песню

Ответы на быстрые вопросы без перехода в поиск:

• Кто такой…
• Сколько весит …
• 5 умножить на 24
• Столица Австралии
• Расстояние до Москвы

Управление компьютером:

• Выключи компьютер
• Давай перезагрузим компьютер
• Выключи звук
• Усыпи ноутбук
• Открой файл
• Найди папку

Прогноз погоды:

• Тепло ли сейчас в …
• Какая сегодня погода
• Какая погода на выходных

Уточнение даты и времени:

• Сколько сейчас времени
• Точное время по Москве
• А сколько времени сейчас в …
• Какой сегодня день
• Суббота – это 3 число или нет
• Понедельник – это какое число

Просто поболтать:

• Как дела, Алиса?
• Кто тебя создал?
• Какое твое любимое приложение?
• О чем ты мечтаешь?
• Расскажи о себе
• Что ты любишь?

Рис 6

Узнать новости:

• Покажи последние новости
• Расскажи новости о…
• Какие новости в мире

Поиск места:

• Где тут рядом бассейн?
• Куда сходить в кино
• Найди кафе рядом

Проложить маршрут и вызвать такси:

• Как добраться до дома?
• Сколько ехать до дома?
• Долго ли ехать до работы на автобусе?
• Вызови такси
• Запомни адрес

Пробки:

• Как там на дорогах?
• Какая ситуация на дорогах
• Какие сейчас пробки?

Курс валют:

• 14 евро – сколько в рублях
• Какой курс доллара
• Сколько стоит евро?

Поиск информации в Яндексе:

• Поищи в Яндексе
• Рецепт…
• Купить…

Развлечения:

• Расскажи сказку
• Спой песню
• Расскажи стих/анекдот/тост
• Давай сыграем в…

Важно помнить, что Алиса старается ответить на каждый вопрос индивидуально – строгого соответствия между вопросом и ответом нет. Поэтому если голосовой помощник нагрубил или неуместно пошутил, не стоит на него обижаться, а просто сообщить об этом разработчикам.

Рейтинг 4.63, голосов 8

Алиса – голосовой помощник от Яндекс

В октябре 2017 года компания Yandex выпустила голосового помощника Алиса. Алиса – второй голосовой помощник в мире после Сири, который понимает и говорит на русском языке, причём намного лучше помощника от Apple. На данный момент у Алисы нет своего отдельного приложения. Российский поисковик встроил Алису в приложение под названием «Яндекс».

У Алисы постоянно появляются новые интересные команды. Мы сделали приложение со справкой по командам, которое регулярно обновляем. Установив это приложение, у вас всегда будет под рукой самый актуальный список команд. Приложение доступно для Android и iOS:

Команды для Алиса

Платформа: Android

Цена: Бесплатно

Команды для Алиса

Платформа: iOS

Цена: Бесплатно

Содержание

• Где скачать Алису
• Что такое Алиса
• Как запустить Алису
• Что она умеет
• Как добавить адреса дома и работы в Алису

Что такое Яндекс Алиса

Основная функция Алисы – отвечать на вопросы пользователя, заданные голосом. С помощью сложного программного обеспечения, работающего на основе нейронных сетей, Яндекс распознает ваши слова, и Алиса голосом отвечает на ваш вопрос. Лучше всего у российского ассистента получается предоставлять справочную информацию (например, расстояние от Земли до Луны или курс доллара) и обращаться к другим сервисам Яндекса (например, Навигатор, Погода, Карты, Пробки и т.д.). Когда Алиса не может ответить на ваш вопрос, она открывает поиск Яндекса.
Голосовой помощник Алиса встроен в умные колонки:

• Яндекс Станция Макс
• Яндекс Станция Мини
• Яндекс Станция
• LG XBOOM
• Elari SmartBeat
• JBL Link Music
• JBL Link Portable

 

На операционной системе Windows Алиса тоже доступна через приложение Яндекс.Браузер. На компьютере с помощью Алисы вы сможете голосом запустить программы, включить музыку, найти нужную папку на компьютере или ответ в интернете, а также выключить или перезагрузить компьютер.

В конце 2017-го года Яндекс добавил персонального ассистента в Яндекс Браузер. Теперь вместо голосового набора поискового запроса вы можете задать вопрос Алисе прямо в браузере: на простые вопросы помощник вам ответит голосом, на сложные – откроет поиск яндекса. Если вам не нравится такая навязчивость Яндекса, вы можете прочитать в нашей статье как отключить Алису в Яндекс Браузере.

Если вы хотите скачать Яндекс.Браузер с Алисой нажмите на ссылку:

Яндекс.Браузер — с Алисой

Платформа: Android

Цена: Бесплатно

Яндекс.Браузер с Алисой

Платформа: iOS

Цена: Бесплатно

Как запустить и пользоваться Яндекс Алиса

Для использования голосового помощника необходимо, чтобы ваше устройство было подключено к интернету. После того, как вы установили приложение Яндекс на свой телефон, выполните следующие действия:

1. Открываем приложение Яндекс.
2. Для того, чтобы Алиса начала слушать ваш голосовой запрос нажмите на фиолетовый микрофон. Также вы можете активировать Алису голосом, не нажимая на кнопку микрофона – сказав «Слушай, Алиса». На слабых телефонах приложение может притормаживать из-за голосовой активации, поэтому активацию голосом можно отключить.
   
3. Откроется окно, в котором отображается история общения с Алисой. Спросите что-нибудь у Алисы (например, «Алиса, сколько времени»). По вашему молчанию Алиса поймёт, что вы закончили свой запрос, прекратит слушать, распознает ваш запрос и ответит на него. Сразу после озвучивания ответа помощница снова будет вас слушать – значок микрофона сменится на мигающий фиолетовый круг. Для того чтобы выключить Алису – остановить общение, нажмите на этот фиолетовый круг или скажите «Хватит». Значок круга сменится на микрофон.
   
4. С Алисой можно общаться с помощью клавиатуры, нажав на значок слева от активации Алисы. Ответ она будет показывать в текстовом виде, не озвучивая его.
   

Что умеет Яндекс Алиса

Для того, чтобы понять все возможности голосового помощника, мы рекомендуем ознакомиться с нашей статьей о командах Алисы.

Из необычных возможностей Алисы можно отметить игры. Многие из этих игр являются развивающими и отлично подойдут для детей. Например, попросите помощницу рассказать о сегодняшнем дне в истории, сыграйте в классическую детскую игру «Найди лишнее».  Мы написали статью обо всех играх Алисы.

Запустить Алису только с помощью голоса, не нажимая кнопок вообще, ни на iOS, ни на Android пока возможности нет. Но есть способ запускать ассистента одним нажатием на домашнем экране, используя отдельный виджет Алисы:

Как вынести виджет Алисы на Android
Как вынести виджет Алисы на iOS

Добавить свои команды в Алису или «научить» её новым функциям на данный момент нельзя. Но разработчики Яндекса планируют дать доступ к Алисе сторонним разработчикам. И когда это произойдёт, появится много новых и очень разнообразных расширений и приложений для Алисы.

Как добавить адреса дома и работы в Алису

Алисе можно задать адрес вашего дома и работы. После этого не нужно будет каждый раз диктовать один и тот же адрес, а можно будет просто говорить «Как долго ехать на работу?» или «Вызови такси домой». Сохранить ваш адрес можно двумя способами: через саму Алису или через сервис Яндекс.Паспорт. Мы покажем оба способа:

Первый способ. Голосовая команда

1. Заходим в приложение «Яндекс».
   
2. Дайте команду Алисе «Запомни адрес». Алиса спросит вас какой адрес запомнить, скажите «Дом». Алиса попросит назвать адрес дома.
   
3. Назовите адрес дома. Алиса повторит названый вами адрес для подтверждения. Если всё верно скажите «Да», если в адресе ошибка – скажите «Нет» и попробуйте заново произнести адрес или напишите адрес текстом с помощью клавиатуры, нажав на значок слева от микрофона.
   
4. Повторите команду «Запомни адрес» ещё раз и скажите «Работа», чтобы Алиса запомнила адрес вашей работы.
5. Теперь вы будете быстрее использовать Алису: делать запросы со словами «дом» и «работа».
   

Второй способ. Яндекс Паспорт

1. Заходим по адресу https://passport.yandex.ru Вводим логин с паролем и нажимаем “Войти”.
2. Листаем вниз до раздела “Адреса”. Здесь вы можете заполнить три адреса: дом, работа и адрес для доставки товаров с Яндекс.Маркет. Нажимаем «Добавить домашний и рабочий адреса».
   
3. Добавляем адреса дома и работы и нажимаем «Сохранить».
   
4. Теперь когда вы будете делать запросы к Алисе, связанные с вашим домом или работой, она сможет быстрее вам помочь.
   

Yandex постоянно добавляет новые возможности и команды для Алисы. Мы сделали справочное приложение по командам российского помощника, которое регулярно обновляем. Установив это приложение, у вас всегда будет самый актуальный список команд. Приложение доступно для Android и iOS:

Команды для Алиса

Платформа: Android

Цена: Бесплатно

Команды для Алиса

Платформа: iOS

Цена: Бесплатно

Если у вас есть вопросы, оставляйте их в комментариях. Подпишитесь на YouTube канал и Telegram канал, чтобы узнавать больше об умных устройствах.

Алина — голосовой помощник Уникальный характер и стиль общения УстановитьX

Поделиться в соц. сетях

Похожие статьи

Лучший способ скачать Яндекс.Музыку

Яндекс.Музыка — это сервис потоковой передачи музыки, работающий на базе крупнейшей поисковой системы в России. Он обеспечивает легальную и бесплатную потоковую передачу музыки для пользователей из России, Казахстана, Украины и т. д. Это самый быстрорастущий сервис, у которого почти 2 миллиона платных подписчиков.

Этот сервис доступен как на настольных, так и на мобильных устройствах, с которых его пользователи могут получить доступ к более чем 40 миллионам треков. Они могут прослушать любого исполнителя, альбом, музыкальные сборники и получить музыкальные рекомендации. Этот сервис потоковой передачи музыки похож на Spotify, но вы также можете просмотреть статистику и чарты популярных песен в России или во всем мире.

Однако, если вы из страны, отличной от поддерживаемых стран, то все, что вам нужно, это скачать аудиофайлы Яндекс Музыки в автономном режиме. Вы можете оплатить подписку, но у нас есть лучший способ скачать Yandex Music с помощью DRmare Audio Capture. Чтобы узнать больше о его возможностях, следуйте за нами до конца.

Часть 1. Лучший инструмент для скачивания Яндекс Музыки

Чтобы скачать Яндекс Музыку, вам необходимо иметь DRmare Audio Capture, который позволяет записывать и скачивать музыкальные треки с высоким качеством звука. Он доступен как для пользователей Windows, так и для Mac и предоставляет те же функции.

Это программное обеспечение может захватывать музыку с веб-сайта и загружать ее для прослушивания в автономном режиме. Он срывает аудио и конвертирует, не касаясь тегов ID3, названия, исполнителя, альбома, жанра и качества звука. Кроме того, DRmare Audio Capture записывает несколько песен одновременно и точно. Все, что вам нужно, это воспроизводить разные музыкальные треки из веб-плееров Chrome или Firefox, и он начнет запись без каких-либо помех между ними.

Вы можете использовать свои любимые музыкальные треки в будильниках и мелодиях звонка с помощью функции обрезки и обрезки DRmare Audio Capture. Не только это, но вы также можете объединить песни, чтобы перенести их в новую версию вашей. Он предоставляет вам несколько форматов вывода, таких как MP3, AAC, FLAC, которые совместимы с проигрывателем VLC, мобильными устройствами, портативными проигрывателями MP3 или динамиками Bluetooth, так что вы можете конвертировать звук в любой выходной формат, подходящий для вашего устройства.

DRmare Yandex Music Downloader

• Скачать песни с Yandex Music
• Скачать файлы Яндекс.Музыки в форматах MP3, FLAC, AAC и т.д.
• Обрезать записанные треки Яндекс Музыки и отредактировать теги ID3
• Воспроизведение записанных аудиофайлов Яндекс Музыки в автономном режиме на любых устройствах

Скачать Скачать

Часть 2. Как скачать музыку с Яндекс Музыки

DRmare Audio Capture — это записывающее устройство качества звука без потерь, которое также является отличным аудиоредактором для настройки выходного формата и прослушивания их в любом медиаплеере. Вы можете просто выбирать, конвертировать и скачивать музыкальные альбомы с Яндекса на свое устройство, чтобы слушать офлайн.

Если вы ищете, как скачать музыку с Яндекс Музыки, ознакомьтесь с нашим руководством пользователя ниже.

Шаг 1Установите и запустите Audio Capture

Загрузите DRmare Audio Capture для Windows или Mac. После загрузки щелкните значок на рабочем столе, чтобы запустить его. Теперь вы можете записывать музыку с любого веб-плеера, такого как Chrome, Internet Explorer или iTunes. Если вы хотите конвертировать песни из других приложений, таких как Яндекс Музыка, нажмите значок «+», чтобы добавить.

Шаг 2Редактируйте настройки вывода

DRmare Audio Capture позволяет вам установить выходной формат из MP3, FLAC, AAC и многих других форматов для преобразования и воспроизведения на вашем устройстве. Для большей персонализации вы можете настроить битрейт, кодек, частоту дискретизации и т. д.

Шаг 3. Запустите запись

Теперь вы можете начать запись песен, которые вы импортировали. Он сразу обнаружит и запишет песни, даже несколько песен одновременно.

Шаг 4. Обрезка и разделение песен

Вы также можете обрезать, вырезать или разделить аудиофайл по своему усмотрению, просто перейдя к песне и выбрав значок «Редактировать».

Шаг 5. Сохраните и найдите

.

После всех настроек нажмите кнопку «Сохранить», чтобы сохранить преобразованные файлы на свой компьютер. Таким способом можно скачать с Яндекс Музыки. Найдите песню из записанных песен, нажав на значок «Поиск» в папке на вашем компьютере.

Шаг 6Передача и воспроизведение на вашем устройстве

После скачивания вы можете передавать файлы Яндекс Музыки без ограничений. Переместите аудио из папки назначения на любое из устройств и наслаждайтесь на любом локальном музыкальном проигрывателе.

Часть 3. Узнайте больше о подписке на Яндекс.Музыку

Чтобы слушать миллионы музыкальных треков и тщательно отобранных миксов из потокового приложения Яндекс.Музыки, вы можете пользоваться всеми функциями по подписке. Оформите подписку на Яндекс и воспользуйтесь следующими предложениями.

• Вы можете прослушать любой музыкальный трек или подкаст в веб-версии из любой точки мира.
• Вам доступны все функции приложения Яндекс Музыка.
• Вы можете отключить рекламу в подписке.
• Вы можете слушать музыку в автономном режиме в мобильном приложении Яндекс.
• Вы можете пользоваться платными функциями Яндекс Радио и пропускать любое количество треков.
• Вы можете смотреть фильмы, сохранять изображения и использовать дополнительные функции.

Загрузите приложение Яндекс.Музыки и получите все лучшие функции по подписке. Выполните следующие действия, чтобы получить приложение Яндекс.Музыки по подписке.

Шаг 1: Зайдите в приложение

Чтобы начать процесс, откройте скачанный веб-плеер Яндекс.Музыки на своем компьютере.

Шаг 2: Найдите нужную музыкальную дорожку

Теперь найдите музыкальную дорожку, список воспроизведения, альбомы или микс, которые вы хотите загрузить, и прослушайте их в автономном режиме.

Шаг 3: Начать загрузку

После выбора запустите процесс загрузки. Перейдите к «…» справа от названия трека и нажмите «Скачать». Если вы хотите загрузить все музыкальные треки или альбомы за раз, вы можете открыть его и нажать «Загрузить» под его названием.

Теперь вы можете слушать музыку без рекламы на своем устройстве в автономном режиме.

Стоимость подписки на Яндекс.Музыку

Это одно из самых прибыльных и лучших приложений в России. Ежемесячная абонентская плата за Яндекс Музыку составляет от 2,80 до 3,80 долларов.

Часть 4. Вердикт

Мы предоставили все инструкции по скачиванию музыкальных альбомов с Яндекса на любое устройство и подпишитесь, чтобы получить потрясающие возможности. Даже вам не нужно беспокоиться о качестве звука. С помощью DRmare Audio Capture вы можете получить музыкальные треки Яндекс Музыки с качеством звука без потерь в любом из выходных форматов.

Опубликовано 14 декабря 2020 г. 15:46 / Публикация с советами по захвату звука

(Нажмите, чтобы оценить эту публикацию)

Общий рейтинг 4,9(167 участников)

Уайатт Харрис — профессиональный писатель, изучающий технологию аудиозахвата и делящийся с читателями простыми, но эффективными советами по захвату любой музыки, воспроизводимой на компьютере.

Яндекс Музыка MOD APK v2022.10.3 (плюс разблокирован) Скачать

Перейти к содержимому

Имя приложения	Яндекс Музыка
Жанр	Музыка и аудио
Издатель	Приложения Яндекса
Особенности мода	Плюс разблокирован
Версия	2022. 10.3
Размер	18М
Получить на

Скачать (18M)

Contents

Скачать Yandex Music

Yandex Music MOD APK — это приложение для прослушивания музыки и подкастов, которое сегодня очень популярно среди любителей музыки. Благодаря разнообразному контенту и функциям Yandex Music MOD APK легко покоряет меломанов по всему миру.

О Яндекс Музыке MOD APK

Изначально приложение Яндекс Музыка было выпущено только в России. Но удивительно то, что Яндекс Музыка и Подкасты известны не только в России, но и распространены по всему миру. Поэтому издатель Yandex Apps добавил больше функций и более разнообразный контент, подходящий и отвечающий потребностям миллионов других аудиторий в музыкальном удовлетворении. Используя Яндекс Музыку, вы не только наслаждаетесь множеством хороших мелодий, но и открываете для себя множество интересных и полезных тем для подкастов. Если вам все еще интересно узнать о Яндекс Музыке, вы можете прочитать статью ниже, чтобы узнать больше об этом замечательном приложении.

Отличное приложение

Как уже упоминалось, Яндекс.Музыка — известный музыкальный проигрыватель, выпущенный для мобильных устройств в России. Если вы встретите россиян в возрасте от 16 до 35 лет, у них наверняка есть это приложение на телефоне. В настоящее время Яндекс Музыка распространяется бесплатно на двух платформах iOS и Android. Однако, если вы хотите использовать больше возможностей Яндекс Музыки, вам придется заплатить за использование пакета Премиум. Или вы также можете бесплатно скачать версию MOD APK, доступную на нашем сайте.

Огромный музыкальный магазин

Не уступая другим музыкальным проигрывателям и потоковым онлайн-платформам, Яндекс.Музыка владеет огромным и богатым музыкальным магазином со многими темами, такими как поп, баллады, джаз, рок, современность, кантри,… Приложение также имеет высококачественный сборщик данных, позволяющий агрегировать и вести статистику самых популярных песен. Чтобы найти эти песни, вам просто нужно выбрать раздел «Хиты» в интерфейсе «Моя трансляция», и он автоматически назначит хорошие песни в соответствии с событиями года, такими как Рождество, Новый год, Хэллоуин и т. д. Эта популярная популярная песня будет постоянно обновляется Яндекс.Музыкой каждый день. Вы можете сохранить свои любимые песни в более позднем плейлисте или коллекции избранного для облегчения поиска. Или вы также можете искать песни по ключевому слову, жанру или исполнителю, исполняющему песню, с помощью панели поиска.

Яндекс.Музыка также очень активна, когда дело доходит до сбора привычек пользователей через историю поиска или воспроизведения музыки, тем самым предлагая им плейлисты, которые подходят для любимых слушателей их типа. Вам не нужно будет искать и по-прежнему иметь хорошую музыку для прослушивания. Вы также можете следить за своими любимыми певцами и артистами, чтобы как можно быстрее обновлять их музыку и информацию о новых песнях.

Когда дело доходит до качества, Яндекс. Музыка всегда следит за тем, чтобы музыка в приложении была качественной по изображению и звуку. Приложение стремится обеспечить такое же качество взрывных мелодий, как и в оригинальной версии, и слушатели никогда не увидят шума или прерывания при прослушивании музыки. В частности, Яндекс.Музыка отказывается от рекламы, чтобы обеспечить максимальное удобство для пользователей.

Интересные подкасты

В настоящее время прослушивание подкастов постепенно становится популярным и распространяется среди молодежи. Яндекс.Музыка предоставляет им миллионы подкастов на самые разные темы, актуальные для миллионов слушателей по всему миру. Популярные колонки и подкасты легко найти на Яндекс.Музыке и Подкастах. Нажмите «Подкасты», чтобы быть в курсе последних выпусков подкастов. Благодаря количеству избранного, отображаемому под каждым подкастом, вы можете угадать, является ли этот подкаст интересным или популярным. Не только для развлечения, но и для прослушивания подкастов, это также новая форма обучения сегодня. Вы можете настроить прослушивание с быстрой или медленной скоростью, а также сохранить место, где вы приостановили прослушивание, и возобновить прослушивание, когда захотите.

Прослушивание музыки в автономном режиме

Яндекс.Музыке по-прежнему требуется подключение к Интернету для обновления последней музыки и потоковой передачи музыки. Тем не менее, приложение по-прежнему позволяет делать многие вещи без подключения к Интернету. В частности, если вы загружаете музыкальные файлы, вы можете слушать их в любое время и в любом месте. Как же это прекрасно и удобно, не так ли? Яндекс.Музыка всегда ценит пользовательский опыт и стремится предоставить пользователям расширенные функции, чтобы они могли получить максимально полный опыт. Я уверен, что Яндекс Музыка MOD APK станет незаменимым приложением на вашем мобильном устройстве.

Скриншоты

5/5 (1 голос)

Больше от разработчика

Рекомендуется для вас

Более

Яндекс.

Музыка Альтернативы и обзоры — Compsmag

9/10 (Экспертная оценка)

Продукт имеет рейтинг #1128 в категории Аудио и музыка

Здравствуйте, ребята, поэтому после множества запросов и предложений наших пользователей здесь мы обсудим альтернативы Яндекс.Музыке и лучших конкурентов в 2022 году. Но прежде чем мы начнем, мы также ознакомьтесь с функциями Яндекс.Музыки, ценой, преимуществами, плюсами и минусами. Если вам нравится наш список альтернатив Яндекс.Музыке и аналогичного программного обеспечения в 2022 году, пожалуйста, оцените нас ниже. Кроме того, пожалуйста, не забудьте лайкнуть нас на Facebook и Twitter, если вам нравятся альтернативы Яндекс.Музыке и подобное программное обеспечение. Начнем:

Яндекс.Музыка : обзор и краткое описание

Лучший список Яндекс. Музыки для Интернета, Android, iPhone, iPad, Windows и не только. Отфильтруйте по лицензии, чтобы найти только бесплатные альтернативы или альтернативы с открытым исходным кодом. Всего в этом списке более 25 приложений, похожих на Яндекс.Музыку.

Более 20 миллионов песен. Подборки, сделанные специально для вас или тематические плейлисты. Основываясь на вашем музыкальном вкусе, приложение выбирает десятки пользовательских песен. Ознакомьтесь с новыми релизами ваших любимых исполнителей или откройте для себя новые хиты в жанрах, которые вам больше всего нравятся, если вы ищете дополнительную информацию о Яндекс.Музыке, такую ​​как скриншоты, обзоры и комментарии, вы должны посетить нашу информационную страницу об этом. Ниже вы найдете лучшие альтернативы.

Лучший список Яндекс.Музыки для Интернета, Android, iPhone, iPad, Windows и не только. Отфильтруйте по лицензии, чтобы найти только бесплатные альтернативы или альтернативы с открытым исходным кодом. Всего в этом списке более 25 приложений, похожих на Яндекс. Музыку.

Более 20 миллионов песен. Подборки, сделанные специально для вас или тематические плейлисты. Основываясь на вашем музыкальном вкусе, приложение выбирает десятки пользовательских песен. Ознакомьтесь с новыми релизами ваших любимых исполнителей или откройте для себя новые хиты в жанрах, которые вам больше всего нравятся, если вы ищете дополнительную информацию о Яндекс.Музыке, такую ​​как скриншоты, обзоры и комментарии, вы должны посетить нашу информационную страницу об этом. Ниже вы найдете лучшие альтернативы.

Ознакомьтесь с альтернативным списком ниже для этого программного обеспечения; не стесняйтесь задавать любые вопросы по этому поводу, если у вас есть какие-либо сомнения, связанные с этой альтернативой.

Лучший список альтернатив Яндекс.Музыке в 2022 году

Spotify

Spotify — это бесплатная служба потоковой передачи музыки, которая предоставляет контент, ограниченный управлением цифровыми правами звукозаписывающих компаний, таких как Sony, EMI, Warner Music Group и Universal. Музыку можно просматривать по исполнителю, альбому, жанру, списку воспроизведения или звукозаписывающей компании, а также с помощью прямого поиска. На компьютерах ссылка позволяет слушателю приобрести выбранный материал в магазинах-партнерах. Потоковая передача музыки Spotify доступна на всех мобильных устройствах и настольных компьютерах в течение неограниченного периода времени.

Last.fm

Last.fm — это веб-сайт музыкального сообщества, который предлагает персонализированное интернет-радио с использованием системы рекомендаций под названием «Audioscrobbler» для создания подробного профиля пользователя на основе его музыкальных вкусов и интересов. Сервис устанавливает плагины в медиаплеер пользователя и автоматически создает профиль песен, которые он/она слушает. Сервис предлагает рекомендации и «персональную» радиостанцию ​​на основе моделей прослушивания пользователя. С начала 2009 г..

Google Play Music

Google Play Music, сервис, доступный для людей с учетной записью Google, позволяет людям загружать свою личную музыкальную коллекцию и получать к ней доступ непосредственно из Интернета. Загружайте свою личную музыкальную коллекцию в единую библиотеку, даже если она распределена по нескольким компьютерам. Вы можете загружать музыкальные файлы из любой папки или добавлять свою библиотеку iTunes и все свои плейлисты. А когда вы добавляете новую музыку на свой компьютер, она может автоматически добавляться в вашу музыкальную коллекцию онлайн.

Pandora

Pandora Radio — это бесплатное (с рекламой) интернет-радио, основанное в 2000 году. С помощью проекта Music Genome Project анализируется более 400 атрибутов песен, чтобы персонализировать радиостанции с музыкой, которая вам нравится. За 4,99 долл. США в месяц вы можете перейти на Pandora One и улучшить свои впечатления благодаря следующим нововведениям: * Высококачественная потоковая передача: наслаждайтесь звуком со скоростью 192 000 бит/с при прослушивании в Интернете.

Jamendo

Jamendo — это сообщество бесплатной, легальной и неограниченной музыки, опубликованной по лицензии Creative Commons. Делитесь своей музыкой, скачивайте любимых исполнителей!

Apple Music

Мы очень увлечены музыкой. Это сила, которая двигала и вдохновляла нас с самого первого дня. Поэтому мы постарались сделать его лучше. Чтобы предоставить вам больше музыки, чем когда-либо, с доступом к миллионам песен. Чтобы дать вам личные рекомендации от людей, которые знают и любят музыку. Углубить связь между артистами и поклонниками. Чтобы заново изобрести радио с глобальной станцией 24/7. Это Apple Music. И это только начало. Индивидуальные планы $90,99 в месяц. А семейные планы стоят всего 14 долларов.

odio

Бесплатная потоковая передача радиостанций разных жанров из разных стран.

Playary

Смотрите видеоклипы с YouTube и слушайте музыку. Playary собирает и упорядочивает музыкальные клипы с YouTube и работает с пользовательским интерфейсом музыкального проигрывателя. Наша база песен пополняется день ото дня. Мы добавляем новую музыку и альбомы каждый день. Playary Movies собирает лучшие короткометражные фильмы в Интернете. Мы предоставим приятный пользовательский интерфейс для просмотра фильмов. В Playary есть программа Playary for Artist. Playary for Artists — это платформа для общения с фанатами, обмена звуками и расширения аудитории.

Хотите увидеть больше альтернатив Яндекс.Музыке?

Maloja

Простая автономная музыкальная база данных для создания персонализированной статистики прослушивания. Никаких рекомендаций, никаких социальных сетей, никакой ерунды. Почему не Last.fm/Libre.fm/GNU FM? Малоя размещается в доме. У вас всегда есть доступ к вашим данным в удобном для анализа формате. Ваша библиотека не синхронизирована с какой-либо общедоступной или официальной музыкальной базой данных, поэтому вы можете следовать своей собственной схеме тегов или даже группировать связанных исполнителей в своих чартах.

aux.app

aux.app — некоммерческий музыкальный проигрыватель для настольных компьютеров и браузера. Он позволяет воспроизводить музыку и видео от популярных поставщиков потоковой передачи, таких как SoundCloud, YouTube, Mixcloud и Deezer, в одном проигрывателе. Вы можете подключить свои существующие учетные записи, чтобы получить доступ к своим плейлистам и избранному, а также создать новые плейлисты со смешанным контентом. Воспроизведение плавное, с кроссфейдом, очередями и всеми ожидаемыми элементами управления.

---

Яндекс.Музыка : преимущества

• Оформление Яндекс.Музыки отличное.
• Это помогает людям быстро следить за интересом.
• Производительность Яндекс.Музыки на данный момент хорошая.
• Поддержка Яндекс.Музыки отличная и полезная.
• Нужно попробовать хорошее программное обеспечение.

---

Яндекс.Музыка : характеристики

Имя :	Яндекс.Музыка
Цена:	Бесплатно
Наличие :	Да
Поддерживаемое устройство :	Окна

---

Яндекс. Музыка : цена

Начиная с: Бесплатно
Модель ценообразования: Бесплатно или Freemium
Бесплатная пробная версия: Может быть включена, пожалуйста, проверьте на официальном сайте, мы упоминали выше.
Программное обеспечение Яндекс.Музыки стоит бесплатно, или Freemium означает, что вы можете по-настоящему наслаждаться программным обеспечением Яндекс.Музыки.

Программное обеспечение Яндекс.Музыка обеспечивает простое и эффективное управление, а Яндекс.Музыка позволяет сосредоточиться на самом важном. Это удобно в использовании; возможно, вам понравится, и Яндекс.Музыку можно использовать на устройствах iOS, Windows или Android.

---

Яндекс.Музыка : плюсы и минусы

Плюсы:

• Яндекс.Музыка удобна в использовании.

ПРОТИВ:

• Нет

---

Яндекс.Музыка Альтернатива : FAQ

Что такое Яндекс.Музыка?

Это программное обеспечение Яндекс. Музыка относится к типам аудио и музыки. Более подробно мы уже говорили выше о Яндекс.Музыке.

Чем заменить Яндекс.Музыку?

В этой статье мы упомянули альтернативу Яндекс.Музыке из-за пользовательских запросов.

Какие тарифные планы для Яндекс.Музыки?

Цена Яндекс.Музыки — Free или Freemium.

Какие устройства и операционные системы поддерживает Яндекс.Музыка?

Windows

Предлагает ли Яндекс.Музыка лучшие возможности и безопасность?

В некоторых местах Яндекс.Музыке нужно усилить безопасность. С другой стороны, насколько сейчас эта функция надежна для Яндекс.Музыки

Кто разработчик этой программы Яндекс.Музыки?

Разработчик программного обеспечения Яндекс.Музыки, о котором мы упоминали выше в разделе описания. Вы можете посетить профиль разработчика, перейдя по ссылке.

---

Альтернативы Яндекс.Музыке : последнее примечание

Для наших посетителей : Если вы заинтересованы в оценке альтернатив Яндекс.Музыки и аналогичного программного обеспечения, пожалуйста, используйте наш раздел обзора оценок, чтобы просмотреть этот элемент. Если у вас есть какие-либо вопросы относительно программного обеспечения Яндекс.Музыки и альтернативного программного обеспечения Яндекс.Музыки, задайте их нам в разделе комментариев и обзоров ниже.
Дезинформация: Если вы хотите исправить недостоверную информацию о Яндекс.Музыке и аналогичном Программном обеспечении, указанном на этой странице, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Хотите добавить больше альтернатив Яндекс.Музыке : Если кто-то хочет добавить в этот список дополнительные альтернативы Яндекс.Музыке, свяжитесь с нами или воспользуйтесь разделом отзывов ниже.
Наш контактный номер : Пожалуйста, используйте нашу контактную страницу для любой помощи.