STUDENTLERDI BIRLESTIRIW: XALÍQARALÍQ IZERTLEWLER HÁM PÁNLER BOYINSHA BIRGE
ISLESIW 1-XALÍQARALÍQ STUDENTLER KONFERENCIYASÍ. NÓKIS, 2025-JÍL 20-21-MAY
__
_____________________________________________________________________________________________
247
РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ЖЕСТОВОГО ЯЗЫКА
Жумадилова Мереке Бапановна,
кандидат технических наук, профессор,
НАО “Каспийский Университет технологий и инжиниринга имени Ш.Есенова”
Баекенов Нурбек Габдылхаирович,
студент ОП Computer Engineering,
НАО “Каспийский Университет технологий и инжиниринга имени Ш.Есенова”
Уалихан Азамат Эдуардұлы,
студент ОП Computer Engineering,
НАО “Каспийский Университет технологий и инжиниринга имени Ш.Есенова”
Лақбай Нурбол Ержанұлы,
студент ОП Computer Engineering,
НАО “Каспийский Университет технологий и инжиниринга имени Ш.Есенова”
Современные технологии активно развиваются в направлении инклюзивного общения и
одной из ключевых задач является автоматический перевод жестового языка. Это особенно
важно для интеграции людей с нарушением слуха в общество. Развитие искусственного
интеллекта и компьютерного зрения позволяет создавать системы, которые в реальном
времени распознают жесты и преобразуют их в текст или речь. Такие технологии открывают
новые возможности для образования, трудоустройства и социальной адаптации.
В современном мире искусственный интеллект (ИИ) играет важную роль в обеспечении
доступности информации и коммуникации. Одним из значимых направлений является
разработка технологий, облегчающих взаимодействие людей с ограниченными
возможностями. В этом контексте проект Qoldau AI представляет собой инновационную
систему автоматического перевода казахского языка жестов в текстовый и звуковой формат.
В Казахстане проживает значительное количество людей с нарушением слуха, для
которых жестовый язык является основным средством общения. Однако барьер в
коммуникации между носителями жестового языка и слышащими людьми по-прежнему
остаётся актуальной проблемой. Существующие технологии машинного перевода в основном
ориентированы на распространённые языки жестов, такие как американский (ASL) или
британский (BSL), тогда как казахский язык жестов имеет уникальные особенности и требует
локализованных решений.
Решение с помощью Qoldau AI: Qoldau AI использует методы компьютерного зрения
и обработки естественного языка (NLP) для распознавания жестов и их последующего
перевода.
Основные
технологические
компоненты
системы
включают:
–
Глубокие
нейронные
сети
для
анализа
движений
рук
и
мимики,
– Алгоритмы компьютерного зрения для обработки видеопотока в реальном времени,
– Технологии синтеза речи для озвучивания переведенного текста.
Архитектура системы:
Qoldau AI состоит из нескольких ключевых компонентов:
1.
Модуль захвата видео
– фиксирует жесты пользователя с использованием камеры.
2.
Модуль обработки изображения
– анализирует движения рук и лица с помощью
нейросетей.
3.
Модуль перевода
– конвертирует жестовый язык в текст с учетом контекста.
4.
Модуль озвучивания
– преобразует текст в речь для взаимодействия со слышащими
людьми.
5.
Интерактивный интерфейс
– пользователь может взаимодействовать с системой через
мобильное приложение или веб-платформу.
STUDENTLERDI BIRLESTIRIW: XALÍQARALÍQ IZERTLEWLER HÁM PÁNLER BOYINSHA BIRGE
ISLESIW 1-XALÍQARALÍQ STUDENTLER KONFERENCIYASÍ. NÓKIS, 2025-JÍL 20-21-MAY
__
_____________________________________________________________________________________________
248
Система разработана на базе TensorFlow и OpenCV. Нейросети обучены на основе
большого количества видеозаписей казахского языка жестов. Использование современных
GPU ускоряет обработку данных в реальном времени. Также система поддерживает адаптацию
под различные диалекты жестового языка, что делает её уникальной в своей области.
Инновационные возможности Qoldau AI:
1.
Гибкость обучения
– модель может дообучаться на новых данных.
2.
Интеграция с голосовыми помощниками
– Siri, Google Assistant и др.
3.
Автоматическая коррекция ошибок
– встроенные алгоритмы исправляют неточности.
4.
Дополненная реальность (AR)
– визуализация переведённых жестов в реальном
времени.
Применение и перспективы:
Образование:
инклюзивная среда для студентов с нарушением слуха.
Государственные и коммерческие учреждения:
доступность услуг.
Медицина:
упрощение общения врачей и пациентов.
Бытовое общение:
мобильные приложения и голосовые помощники.
Юридическая сфера:
использование в судах и госорганах.
Будущие исследования и развитие:
Улучшение алгоритмов нейросетевого распознавания.
Поддержка перевода на разные языки.
Оптимизация вычислений и снижение энергопотребления.
Интеграция с носимыми устройствами: очки и перчатки.
Одним из ключевых аспектов успешной реализации Qoldau AI является активное
взаимодействие с сообществами людей с нарушением слуха. Для создания эффективного
решения важно учитывать реальные потребности пользователей, тестировать систему в
различных условиях и собирать обратную связь. Персонализированное обучение позволит
адаптировать систему к индивидуальному стилю жестов. Партнёрство с образовательными и
государственными структурами обеспечит распространение технологии и её интеграцию в
повседневную жизнь.
Заключение:
Проект Qoldau AI – значимый шаг в технологической поддержке людей
с нарушением слуха в Казахстане. Благодаря ИИ, система способствует устранению языковых
STUDENTLERDI BIRLESTIRIW: XALÍQARALÍQ IZERTLEWLER HÁM PÁNLER BOYINSHA BIRGE
ISLESIW 1-XALÍQARALÍQ STUDENTLER KONFERENCIYASÍ. NÓKIS, 2025-JÍL 20-21-MAY
__
_____________________________________________________________________________________________
249
барьеров и созданию инклюзивного общества. Планируется расширение базы жестов и
внедрение в государственные учреждения.
Список литературы:
1.
Goodfellow I., Bengio Y., Courville A. Deep Learning. – MIT Press, 2016.
2.
Chollet F. Deep Learning with Python. – Manning Publications, 2018.
3.
Kazakh Sign Language Research Institute. – Алматы, 2021.
4.
Simonyan K., Zisserman A. Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image
Recognition. – arXiv, 2014.
5.
He K., Zhang X., Ren S., Sun J. Deep Residual Learning for Image Recognition. – CVPR,
2016.
НАУЧНАЯ СТАТЬЯ IT-ТЕХНОЛОГИИ ДОСТУПНОСТИ: СОЗДАНИЕ ЦИФРОВОЙ
КАРТЫ БЕЗБАРЬЕРНОЙ СРЕДЫ
Жумадилова Мереке Бапановна,
кандидат технических наук, профессор,
НАО "Каспийский университет технологий и инжиниринга имени Ш.Есенова"
Сахнов Кирилл Сергеевич,
студент ВТиПО,
НАО "Каспийский университет технологий и инжиниринга имени Ш.Есенова"
Сахнов Данил Денисович,
студент ВТиПО,
НАО "Каспийский университет технологий и инжиниринга имени Ш.Есенова"
АННОТАЦИЯ.
В настоящее время одним из значимых факторов обеспечения
инклюзивной городской среды является доступность инфраструктуры для маломобильных
граждан. В данной статье рассматривается разработка мобильного приложения «Маршруты
без барьеров», позволяющего предоставлять актуальные данные о доступных маршрутах.
Метод исследования включает аналитическое моделирование, опрос целевой аудитории и
тестирование прототипа. Полученные результаты показывают, что использование цифровых
технологий и краудсорсинга позволяет значительно улучшить качество передвижения
маломобильных граждан.
Ключевые слова:
доступная среда, цифровая карта, маломобильные граждане,
мобильное приложение, Казахстан.
ВВЕДЕНИЕ.
Современные города должны обеспечивать комфортные условия для всех
граждан, включая людей с ограниченными возможностями. Однако маломобильные граждане
сталкиваются с серьёзными трудностями при передвижении, такими как отсутствие удобных
пешеходных зон, нехватка информации о доступных маршрутах и неприспособленность
общественного транспорта. Развитие цифровых технологий открывает новые возможности для
решения этих проблем. Геоинформационные системы, интерактивные карты и краудсорсинг
позволяют собирать и оперативно обновлять данные о состоянии городской инфраструктуры.
В данной работе рассматривается концепция мобильного приложения «Маршруты без
барьеров», направленного на предоставление актуальной информации о доступных маршрутах
и препятствиях.
Приложение «Маршруты без барьеров» предназначено для помощи маломобильным
гражданам в передвижении по городу. Оно отображает безопасные маршруты, отмеченные
