Разработка мобильного приложения кроссплатформенного виртуального голосового помощника студента

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Целью статьи является анализ  современных подходов и технологий создания голосовых помощников, основанных на искусственном интеллекте, а так же представление результатов мобильной разработки виртуального голосового помощника. В статье рассмотрены ключевые аспекты разработки, включая выбор алгоритмов обработки естественного языка, машинного обучения и технологий распознавания речи. Описана архитектура и функциональные возможности разработанного голосового помощника, а также приведены примеры его применения.

Материалы и методы: использованы современные методы визуального моделирования и программирования, возможности языка Dart и фреймворка Flutter для решения проблем разработки виртуального помощника.

Результаты: разработано кроссплатформенное мобильное приложение, сочетающее возможности  распознавания голоса, интеллектуального анализа текста, воспроизведения голоса и изображения.

В заключении сделаны выводы о дальнейших перспективах разработки, интеграции и внедрении в современную цифровую образовательную экосистему.

Об авторах

Рамиль Ниязович Сафиуллин

Казанский государственный энергетический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: r.safullin@yandex.ru

магистр

Россия, ул. Красносельская, 51, г. Казань, Республика Татарстан, 420066, Российская Федерация

Юлия Владимировна Торкунова

Казанский государственный энергетический университет; Сочинский государственный университет

Email: torkynova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7642-6663
SPIN-код: 7422-4238

профессор кафедры «Информационные технологии и интеллектуальные системы», доктор педагогических наук

Россия, ул. Красносельская, 51, г. Казань, Республика Татарстан, 420066, Российская Федерация; ул. Пластунская, 94, г. Сочи, Краснодарский край, 354000, Российская Федерация

Список литературы

  1. Аветисян Т.В., Львович Я.Е., Преображенский А.П. Разработка подсистемы распознания сигналов сложной формы // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13, № 1. С. 102-114. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-1-102-114
  2. Бапаева Х.М., Цухаев И.Х. Будущее голосовых помощников // Актуальные вопросы физико-математического образования. Материалы межрегиональной студенческой научно-практической конференции. Грозный, 2023. С. 227-230.
  3. Голосовые помощники: что мешает их развитию и что ждёт в будущем // Cossa. URL: https://www.cossa.ru/special/mobile/288951/ (дата обращения: 01.02.2024).
  4. Сальников Д.О., Муравьев М.О. Программируемые голосовые помощники // Наука и бизнес: пути развития. 2022. №1. С. 56-58.
  5. Суранова Д.А. Применение технологий синтеза и распознавания речи для моделирования интерфейсов в вычислительных системах // Многоядерные процессоры, параллельное программирование, ПЛИС, системы обработки сигналов. 2013. С. 117-120.
  6. Ума палата: Алиса, Маруся и другие // ХАБР. URL: https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/744450/ (дата обращения: 21.02.2024).
  7. Хлопенкова А.Ю., Белов Ю.С. Методы обработки естественного языка в виртуальных голосовых помощниках // E-Scio. 2019. С. 167-173.
  8. Торкунова Ю.В., Коростелева Д.М., Кривоногова А.Е. Формирование цифровых навыков в электронной информационно-образовательной среде с использованием нейросетевых технологий // Современное педагогическое образование. 2020. №5. С.107-110.
  9. Торкунова Ю.В., Милованов Д.В. Оптимизация нейронных сетей: методы и их сравнение на примере интеллектуального анализа текста // International Journal of Advanced Studies. 2023. Т. 13, № 4. С. 142-158. https://doi.org/10.12731/2227-930X2023-13-4-142-158
  10. 7 инструментов на основе ИИ для синтеза речи в 2023 году // ХАБР. URL: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/774106/ (дата обращения: 01.01.2024).
  11. Carmine Zaccagnino. Programming Flutter Native, Cross-Platform Apps the Easy Way. NY, 2020. 368 p.
  12. Vashisht A. Flutter Architectures: Write code with a good architecture. sitaram.dev, 2023. 84 p.
  13. Marco L. Napoli Beginning Flutter: A Hands On Guide to App Development. NY: Digit lib, 2019. 528 p.
  14. Rap Payne. Beginning App Development with Flutter: Create Cross-Platform Mobile Apps. Apress, 2019. 336 p.
  15. REST API: принципы, применение // ГикБреинс. URL: https://gb.ru/blog/rest-api/ (дата обращения: 01.02.2024).
  16. TensorFlow // TensorFlow Overview. URL: https://www.tensorflow.org/overview (дата обращения: 11.02.2024).
  17. Waleed Arshad. Managing State in Flutter Pragmatically: Discover how to adopt the best state management approach for scaling your Flutter app. 2021. 246 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Сафиуллин Р.Н., Торкунова Ю.В., 2024

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».