智能語音應用開發 : 基於 Alexa、Google Assistant 和英文語境 (Voice Applications for Alexa and Google Assistant)

據統計，2018年全球家庭安裝了1億台智能語音控制設備，以及控制這些設備的應用，
比如Amazon Alexa和Google Assistant,這些設備的功能越來越強大，並且每天都在增加新的技能。
無論用戶是查看天氣、詢問體育比賽成績還是玩遊戲，優秀的智能語音應用都改變了他們與Web交互的方式。
《智能語音應用開發基於Alexa、Google Assistant和英文語境》是基於Alexa和Google Assistant設計、
構建並實現智能語音應用的優秀指南。
當你沒有任何基礎就想創建一個語音驅動的睡眠跟蹤器時，通過閱讀本書，
將學會如何構建能夠傾聽用戶、存儲信息和依賴於用戶語境的應用。
掌握這些基礎知識後，你會深入瞭解多用途對話流程和其他更高級的概念。
在此過程中，一些小項目會強化你的技術水平和最佳實踐。

Dustin Coates

是一位專注於智能語音應用的開發人員，他目前是Algolia的語音搜索主管，
也是Google Assistant的開發專家和VUX World播客的聯合主持人。

目錄
第1章語音優先概述
1.1什麼是語音優先
1.2設計語音UI
1.3剖析語音命令
1.3.1喚醒語音優先設備
1.3.2自然語言處理介紹
1.3.3語音如何轉換為文本
1.3.4意圖是某種技能的函數
1.3.5用樣本話語訓練NLU
1.3.6從口語文本中提取相關信息
1.4捆綁在一起的實現代碼
1.5告訴設備該說什麼
1.6本章小結

第2章在Alexa上構建呼叫-回應技能
2.1技能元數據
2.1.1交互模型
2.1.2調用名
2.1.3意圖
2.1.4樣本話語
2.1.5插槽
2.2交互模型
2.2.1構建意圖
2.2.2插槽
2.3實現
2.3.1託管的端點
2.3.2 AWS Lambda
2.3.3編碼實現
2.4本章小結

第3章設計語音用戶界面
3.1 VUI基礎
3.2合作準則
3.2.1數量準則
3.2.2質量準則
3.2.3關係準則
3.2.4方式準則
3.3 VUI規劃
3.4多樣性
3.5本章小結

第4章在Alexa技能中使用實體解析和內置意圖
4.1 Alexa Skills Kit CLI
4.2實體解析
4.2.1實現
4.2.2內置意圖
4.2.3 LaunchRequest
4.3本地調用技能
4.4本章小結

第5章創建會話式的Alexa技能
5.1創建對話
5.1.1狀態管理
5.1.2每個狀態的處理程序
5.1.3使用Unhandled處理程序
5.2維護長期信息
5.3將所有這些匯總
5.3.1新的意圖
5.3.2新的話語
5.3.3新的實現
5.3.4糾正錯誤
5.4本章小結

第6章VUI和對話最佳實踐
6.1對話和上下文
6.2上下文技能
6.2.1基於幀的交互
6.2.2實現
6.2.3衰減上下文
6.3攔截回應和請求
6.4單元測試
6.5本章小結

第7章使用對話工具增加意義和可用性
7.1話語標記
7.2用SSML控制應用的語音
7.2.1中斷和暫停
7.2.2韻律
7.2.3 amazon:effect
7.2.4 w和say-as標籤
7.2.5音素
7.3嵌入式音頻
7.4本章小結

第8章引導對話流程
8.1指導用戶交互
8.2對話框界面
8.2.1創建技能
8.2.2建立對話框模型
8.2.3插槽填充
8.2.4意圖確認
8.2.5對話框模型實現
8.3處理錯誤
8.4本章小結

第9章構建Google Assistant
9.1設置應用
9.2構建交互模型
9.2.1構建意圖
9.2.2使用模擬器測試
9.2.3參數和實體
9.2.4添加實體
9.2.5使用意圖中的參數
9.3實現
9.3.1代碼
9.3.2部署
9.3.3更改調用名稱
9.4本章小結

第10章使用多模式
10.1引入多模式
10.2操作中的多模式
10.2.1簡單的回應
10.2.2豐富的回應
10.2.3列表回應
10.2.4建議芯片
10.3界面功能
10.4多界面對話
10.5本章小結

第11章推送交互
11.1例程建議
11.1.1存儲用戶數據
11.1.2例程的操作建議
11.2每日更新
11.3推送通知
11.4隱式調用
11.5本章小結

第12章使用Actions SDK在Google上構建操作
12.1 Dialogflow和Actions SDK
12.2應用計劃
12.3操作包
12.4實現
12.4.1使用正則表達式解析輸入
12.4.2處理意外的請求
12.5本章小結
附錄A添加AWS IAM配置文件
附錄B將DynamoDB連接到Lambda函數
術語表