Amazon Alexa 语音设计指南（五）：设计自查表�

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本文为《Amazon Alexa 语音设计指南》系列译文的第五篇，enjoy~

设计自查表

如何知道你的设计是否正确呢？当你设计了一系列的语音交互体验，请考虑以下几点：

Alexa技能术语表

你可以通过下面的介绍，学习Amazon Alexa语音设计指南中经常出网络营销的内涵是什么现的一些术语。

A

Alexa app: 为Alexa用户提供的，用于和Alexa配合使用的应用。主要用于配置设备、相关设置、记录和查看历史对话。

Alexa service/Alexa: 基于云端，为Amazon Echo、Amazon Echo Dot、Amazon Tap等设备提供语音服务。你可以在云端搭建个人服务，为Alexa增加新功能。

Alexa Skills Kit: 为Alexa创建新功能所需的API、工具、文档的集合。参看.

Alexa-enabled device: 可以为Alexa服务提供接口的设备，以及使用Alexa语音服务的设备。比如Amazon Echo、Amazon Echo Dot、Amazon Tap。

Ask: 用户在试图调用某个特定技能时，对Alexa说的一句话。该命令需要和技能的invocation name有机结合。比如说：“Alexa,askAstrology Dailyformy horoscope.”（“Alexa, 问问每日占星，我的星座运势怎么样”）用户可以选择非常丰富词汇，去开启一段和Alexa的对话。参看.

C

Cloud-enabled device: 具备联网能力的智能家居设备，如灯泡、开关、调温器等。这些设备通常由device cloud控制。

Confirmation: Alexa试图向用户确认其是否已经知道Alexa理解正确了用户意图，以下是确认的类型:

Implicit confirmation（隐含确认）(又名landmarking）: 一种将Alexa听到的信息巧妙重复给用户，以

获取用户确认的提问方式。例如:

User: Alexa, 问问每日占星，我的星座运势怎么样。

Astrology Daily:你是什么星座？

此处，重复“星座”这个词就是一个landmarking技巧。用于与用户建立信任，同时也不破坏对话的

自然流畅。

Explicit confirmation(明确确认）: 一种将Alexa听到的信息重复给用户，并且明确要求用户确认的提问

方式。例如:

User: Alexa, 问问每日占星，我的星座运势怎么样。

Astrology Daily:你想向每日占星询问你的星座运势，对吗？

Custom interaction model: 你自定义技能（）时用到的交互模型。由意图模式（intent schema）构成。意图模式定义了技能可以支持的命令，以及一系列用户可以用于调用命令的表达样例（sample utterances）。

Custom skill: 使用custom interaction model的自定义技能。开发者可以自定义你技能支持的命令，(intents） 以及自定义用户可以说的语句，这些语句将用于完成（或调用） 这些命令（sample utterances）。意图和表达样例之间的映射构成了交互模型，或者说构成了技能的语音用户界面。

一个完整的自定义技能包括基于云服务的代码托管，以及能够提供Alexa服务所需信息，向服务器发送请求的配置器。这是一种你可以搭建的最灵活的技能，但同时也是最复杂的。你必须自己设计语音交互界面。

D

Detail card: 显示在Alexa应用中，包含技能相关信息和技能使用方法的卡片。用户可以查看详情卡片并且选择开启他们喜欢的技能。详情卡上显示的大部分信息都是在开发平台的Publishing Inf危机公关2小时处理时间ormation部分准入的。参看.

Device cloud: 可以控制智能云设备。对于某个智能家居技能，你的技能适配器将把命令从Alexa智能家居技能API传输到设备云。

Device cloud account: 用于登录设备云的独立用户账户。用户使用Alexa应用通过Alexa服务器连接设备云账户。OAuth 2.0是首选的连接机制。

Device discovery: Alexa智能家居技能API通过技能适配器发现可控设备的过程。

Dialogue errors: 用户和Alexa之间发生的出乎意料之外的对话。以下是对话错误的类别:

Low confidence errors(低置信度错误）: 当Alexa对她理解的正确程度信心不足时，她将再次询问刚

才的问题，或者结束对话。

Timeouts/Silence/No input(超时、沉默、无输入）: 当用户没有回答Alexa的问题时，通常会使用

re-prompt鼓励用户回答。

False accept(误解）:Alexa对她理解的正确程度具有较高的置信度，但实际上理解错误。

获取更多错误处理方面的建议，请看中“处理对话” 部分。

E

Example phrase: 向用户展示如何启用技能的短语。你可以在开发平台的Publishing Information提交这些短语。这些短语必须包含在你的sample utterances列表中。参看。

Exit command: 用户试图停止交互或退出对话的命令。

H

Home card: Alexa app中，用来描述和强调某个自定义语音交互技能的构件。在测试和调试Lambda函数和网络服务时，卡片也很有用。参看。

I

Intent: 用户对于某个技能命令相关的核心请求或动作。比如：“Alexa，问一下历史迷六月三号发生过什么。”在这句话中 “六月三号发生过什么。” 映射到一个特定意图，该意图能被Alexa的某项特殊技能所处理。这告诉Alexa用户希望“历史迷”提供历史上的某天的相关信息。

关于如何定义意图的细节，参看以及。

Intent schema: 是一种JSON结构，用于声明某些能被技能服务所处理的意图。关于细节，参看以及。

Interaction: 用户和Alexa之间的对话。可能是单一的请求-响应, 或一组扩展的多轮对话。

Interaction model: 用户对于技能提出的要求，包括单词和短语。对于自定义技能，你可以通过创建一个intent schema和sample utterances定义交互模型（）。对于一个smart home skill, 通过定义。

Interruptions: Alexa和用户间的对话被另一个事件打断。比如Alexa和用户对话时忽然响起了闹钟或太原市危机公关哪里有计时器的铃声。

Invocation:调用，开启某个特定技能的行为。比如“Alexa, 问问每日占星，我的星座运势怎么样。”这是一个典型的例子，说明用户可以如何唤醒Alexa并且直接向“每日占星”技能提问。之后Alexa继续问道 ：“你是什么星座？”。以下是invocation的类别:

Full intent（完全意图）: 用户的请求包含了Alexa完成任务所需要的所有信息。如: “Alexa，问一

下历史迷八月十二号发生过什么。”

Partial intent（部分意图）: 用户的请求包含了意图，但丢失了某些槽（slot）。如: “Alexa, 问问

每日占星，我的星座运势怎么样。” 在这里，丢失了具体“星座”, Alexa需要继续获取用户的信息。

No intent（无意图）: 用户请求中不包含意图也没有槽。如： “Alexa, 打开历史迷”

关于处理不同类别调用词的更多建议，参看。

Invocation name: 用户想要使用自定义技能的名称。用户使用结合了调用名称的短语同技能进行交互。如: “Alexa，问一下历史迷八月十二号发生过什么。”。在例子中，“历史迷”就是调用名称，是一个能够检索历史事件的技能。请注意，智能家居技能没有调用名。

M

Max error condition: 对话发生连续错误的情况。此时会终止对话，这样设计的目的是避免让Alexa陷入无限的错误循环之中。

N

Notification: 用户让Alexa稍后提醒他们的事件。最常用的情况是闹钟和计时器。通知可能会发生在Alexa安静的状态下，也可能发生在和用户交互的过程之中。

P

Prompt: 为了询问更多信息对用户说一段话。提示问句包含在你给予用户的回答中。以下是提示的类型:

Open-ended（开放式提问）: 可以引出的答案范围较广。例如: “你有什么需要?”

Menu-style（菜单式）: 提供一系列的可选项（建议不多于5个）。 例如: “我们有摩卡、拿铁、美式以及卡布奇诺，你想选择哪个？”

Re-prompt（重复提问）:当对话发生错误时，为了帮助用户恢复错误，再次询问用户。例如:

User:Alexa, 打开记分员。

Score Keeper:有什么要更新的?

User:…(无应答）

Score Keeper:你可以给游戏者加分, 询问目前得分, 或者开始一轮新游戏。如果想得到更多帮助信

Landmark(又称implicit confirmation）: 详见，隐含确认。

S

Sample utterance: 一种连接特定意图和表达方式的结构化文本。你需要提供一系列表达样本作为自定义技能的交互模型。当用户触发了这些表达方式，Alexa服务会向你的服务器发送包含相应意图的指令。你只为自定义技能提供表达样本（）智能家居技能通过智能家居技能API定义（）。Service: 基于云端的服务，用于支持技能。服务器从Alexa获取请求并且返回应答。对于一个自定义技能来说，服务器接收包含意图的请求，并且返回包含语音生成的结果给用户。对于一个智能家居技能来说，这项服务是一个需要设备指令的skill adapter，然后和设备云关联，以便控制诸如灯、恒温器这样的设备。你可以用函数或者web service去部署服务。智能家居技能适配器只能使用Lambda。Skill: Alexa的技能或功能。Alexa提供一系列的内置技能(比如音乐播放）, 开发者可以使用Alexa技能工具包去开发新的技能。一个完整的技能包括代码（基于云服务的格式）以及开发者平台所提供的配置。参看custom skill和smart home skill。

Slot: 槽，一个意图中的可变信息。比如: “Alexa，问一下历史迷六月三号发生过什么。”在这句话中 “June third” 就是一个日期slot的值。

对于一个意图来说, slots包括必须提供或者可供选择两类。

Required（必须提供）: 一个槽的取值对于Alexa完成用户请求是必须的。比如说: “Alexa, 问问每日占星，金牛座的星座运势怎么样” ，如果没有具体的星座，每日占星就不能提供星座运势。如果用户没有提供必须的槽值，你必须询问用户这个槽值。

Optional（可供选择）: 一个槽的取值对于Alexa完成用户请求不是必须的。比如说：“Alexa，问一下历史迷六月三号发生过什么。”在这里，六月三号是可选项，因为如果用户没有提到特定的日期，历史迷可以提供当日相关的信息。在这种情况下，就无需询问槽值。

关于定义槽, 参看和。

Smart home skill: 一种可以控制智能家居的技能，比如控制灯，或者恒温器。Smart Home Skill API定义了技能可以支持的指令，以及用户的表达方式。

System errors: 与用户和Alexa之间的对话无关，而是系统出现了错误。比如: 数据服务用于获取用户请求的信息向Alexa发送失败。

T

Tell: 用户可以要求Alexa调用某个技能的词语，和调用词相关联。比如: “Alexa,tellColor Expertthatmy favorite color is red.” 有丰富的短语可以用于调用。参看。

Text-to-Speech（TTS）: 将文本合成语音（Alexa的声音）。Alexa服务能够将纯文本转化为语音。

Turn: 对话的一轮由一个请求和答案构成，而不是单指某一句话。所以“Alexa,打开星座运势”, “你想看什么星座？”, “双鱼座”, “今天双鱼座的运势是…” 这是一个两轮的对话，而不是四轮对话。

U

Utterance: 用户表达给Alexa他们想做什么, 或者回答Alexa的问题。对于自定义技能，你需要提供一系列的sample utterances匹配意图，作为你自定义交互模型的一部分。对于智能家居技能，提供了一系列预制的utterances。

V

Voice InterfaceorVoice User Interface（VUI）: 主要通过语音对话进行的一种人机交互的方式。对于一个自定义技能, 语音界面由云端服务器可处理的spoken utterances和intent匹配构成。参看。

W

Wake word: 唤醒词，当用户想要和Alexa说话，会通过这种命令唤醒Alexa。 比如: “Alexa, ask History Buff what happened on December seventh.” 在这里， “Alexa” 就是唤醒词。Alexa用户可以在一系列定义好的的唤醒词中进行选择。

原文地址：

译者：Rachel Hu，阿里云OS VUI交互设计师

本文由 @Rachel Hu翻译发布于。，。

题图来自PEXELS，基于CC0协议