Development of a Mobile Application a Cross-Platform Virtual Voice Assistant for Student

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of this article is to analyze modern approaches and technologies for creating voice assistants based on artificial intelligence, as well as to present the results of mobile development of a virtual voice assistant. The article discusses key aspects of the development, including the choice of algorithms for natural language processing, machine learning and speech recognition technologies. The architecture and functionality of the developed voice assistant are described, as well as examples of its application.

Materials and methods: modern methods of visual modeling and programming, the capabilities of the Dart language and the Flutter framework are used to solve the problems of developing a virtual assistant.

Results: a cross-platform mobile application has been developed that combines the capabilities of voice recognition, text mining, voice and image playback.

In conclusion, conclusions are drawn about the future prospects of development, integration and implementation into the modern digital educational ecosystem.

About the authors

Ramil N. Safiullin

Kazan State Power Engineering University

Author for correspondence.
Email: r.safullin@yandex.ru

Magister

Russian Federation, 51, Krasnoselskaya Str., Kazan, Republic of Tatarstan, 420066, Russian Federation

Julia V. Torkunova

Kazan State Power Engineering University; Sochi State University

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

Professor of the Department of Information Technologies and Intelligent Systems, Doctor of Pedagogical Sciences

Russian Federation, 51, Krasnoselskaya Str., Kazan, Republic of Tatarstan, 420066, Russian Federation; 94, Plastunskaya Str., Sochi, Krasnodar region, 354000, Russian Federation

References

  1. Avetisyan T.V., Lvovich Y.E., Preobrazhensky A.P. Development of a subsystem for recognizing signals of complex shape. International Journal of Advanced Studies, 2023, vol. 13, no. 1, pp. 102-114. https://doi.org/10.12731/2227-930X-2023-13-1-102-114
  2. Bapaeva H.M., Tsukhaev I.H. The future of voice assistants. Actual issues of physical and mathematical education. Materials of the interregional student scientific-practical conference. Grozny, 2023, pp. 227-230.
  3. Voice assistants: what prevents their development and what awaits in the future. Cossa. URL: https://www.cossa.ru/special/mobile/288951/ (accessed 01.02.2024).
  4. Salnikov D.O., Muravyev M.O. Programmable voice assistants. Science and business: ways of development, 2022, no. 1, pp. 56-58.
  5. Suranova D.A. Application of synthesis and speech recognition technologies for modeling interfaces in computing systems. Multicore processors, parallel programming, FPGA, signal processing systems, 2013, pp. 117-120.
  6. Uma Palata: Alisa, Marusya and others. HABR. URL: https://habr.com/ru/companies/mvideo/articles/744450/ (accessed 21.02.2024).
  7. Khlopenkova A.Y., Belov Y.S. Methods of natural language processing in virtual voice assistants. E-Scio, 2019, pp. 167-173.
  8. Torkunova, Yu.V. Korosteleva D.M., Krivonogova A.E. Formation of digital skills in the electronic information and educational environment using neural network technologies. Modern pedagogical education, 2020, no. 5, pp. 107-110.
  9. Torkunova Yu.V., Milovanov D.V. Optimization of neural networks: methods and their comparison on the example of intellectual text analysis. International Journal of Advanced Studies, 2023, vol. 13, no. 4, pp. 142-158. https://doi.org/10.12731/2227-930X2023-13-4-142-158
  10. AI-based tools for speech synthesis in 2023. HABR. URL: https://habr.com/ru/companies/ru_mts/articles/774106/ (accessed 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: principles, application. GeekBrains. URL: https://gb.ru/blog/rest-api/ (accessed 01.02.2024).
  16. TensorFlow. TensorFlow Overview. URL: https://www.tensorflow.org/overview (accessed 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.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Safiullin R.N., Torkunova J.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».