Қазақстан Республикасының Білім және ғылым министрлігі

Алматы қалалық білім басқармасы

Әуезов ауданы Алматы қаласы

Ғылыми жоба

Тақырыбы: «Python-да жасанды интеллект құру»

Бағыты: Информатика

Мектеп: «Жаңа Ғасыр» №175 гимназиясы

Сынып: 7 «Ғ»

Автордың аты-жөні: Оралбекқызы Балауса

Қатысушының байланыс телефоны: 87012638570

Ғылыми жетекшісі: Камаладинқызы Назереке

Алматы, 2023

Мазмұны

• Кіріспе

• Негізгі бөлім

• Қорытынды

• Пайдаланылған әдебиеттер

Аннотация

Зерттеу мақсаты: Жасанды интеллект мүмкіншіліктерін әр салада тиімді қолдана алу және әртүрлі ғылыми салаларды біріктіру. Python программалау тілінің мүмкіншіліктерін қолдану.

Гипотезасы: Python программалау тілін қолданып программа құрылады және жұмыс ортасында кітапханалар орнатылады. Python тілінде жасанды интеллект көмегімен дауысты тану бағдарламасы жүзеге асырылады.

Зерттеу реті: Ең алғашында, Python программалау тілі мен PyCharm жұмыс ортасы орнатылды. PyCharm жұмыс ортасында проект құрылып, PIP, Speech_recognition, PyAudio, OS, SYS, Webbrowser кітапханалары байланыстырылды. Python кітапханалары арқылы дауысты тану бойынша деректер алу коды жазылды. Одан кейін pycharm жұмыс ортасында сол деректерді өңдеу коды жазылды. Алынған ақпарат проект ретінде сақталады.

Практикада қолдануы: Бұл жобаны интеграцияланған түрде деректерді талдау, медициналық диагностика және т.б. сияқты әртүрлі салаларда қолдануға болатын маңызды технология. Мысалы: медицинада, маркетингте, IT технология, білім беруде т/б көптеген салаларда қолдануға болады. Және де бұл жоба «Ақылды үй», «Заманауи IT технология», «Робототехника», «Машиналық оқыту» компоненті бола алады.

Аннотация

Цель исследования: Возможность эффективно использовать возможности искусственного интеллекта в каждой области и интегрировать различные научные области. Считывание данных и использование возможностей языка программирования Python.

Гипотеза: Программа создается с использованием языка программирования Python и устанавливаются библиотеки в рабочей среде. В Python реализована программа распознавания голоса с помощью искусственного интеллекта.

Последовательность исследования: Изначально был установлен язык программирования Python и рабочая среда PyCharm. В рабочей среде PyCharm был создан проект и связаны библиотеки PyAudio, OS, SYS, Webbrowser. Был написан код для получения данных распознавания лиц с помощью библиотек Python. Затем был написан код обработки этих данных в рабочей среде pycharm. Полученная информация хранится как проект.

Применение на практике: Это важная технология, которая может использовать проект интегрированным образом в различных областях, таких как анализ данных, медицинская диагностика и т. д. Может использоваться во многих областях, например: в медицине, маркетинге, IT-технологиях, образовании..И этот проект может стать компонентом «Умный дом», «современные IT технологии», « Робототехника», «машинное обучение».

Annotation

The purpose of the study: The ability to effectively use the capabilities of artificial intelligence in each field and integrate various scientific fields. Reading data and using the capabilities of the Python programming language.

Hypothesis: A program is created using the Python programming language and libraries are installed in the work environment. In Python, a voice recognition program is implemented using artificial intelligence.

Research sequence: Initially, the Python programming language and the PyCharm working environment were installed. In the working environment of PyCharm, a project was created and the libraries PyAudio, OS, SYS, Webbrowser were linked. Code was written to obtain facial recognition data using Python libraries. Then the code for processing this data was written in the pycharm working environment. The received information is stored as a project.

Practical application: This is an important technology that can use the project in an integrated manner in various fields, such as data analysis, medical diagnostics, etc. It can be used in many fields, for example: medicine, marketing, IT technologies, education..And this project can become a component of "Smart Home", "modern IT technologies", "Robotics", "machine learning".

Кіріспе

Жасанды интеллект арқылы дауысты тану қазіргі әлемде маңызды және өзекті зерттеу болып табылады. Бұл технология смартфондар мен смарт құрылғылардағы дауыстық көмекшілерден бастап экономикалық зерттеулерге және мүмкіндігі шектеулі жандарға ақпараттың қолжетімділігін қамтамасыз етуге дейінгі әртүрлі салаларда кеңінен қолданылады. Дауысты тану адамның компьютерлермен өзара әрекеттесуі және аудио ақпаратты өңдеу саласында жаңа көкжиектер ашады.

Python стартаптардан бастап ірі жобаларға дейін барлығына үлкен артықшылықтар береді. Бір әрекетпен шектелмей, оның өсіп келе жатқан танымалдығы жасанды интеллект (ЖИ), машиналық оқыту (МО) және деректер ғылымы сияқты кейбір күрделі процесcтермен үйлесуге мүмкіндік берeді.

Бұл ғылыми жоба нейрондық желіні дамыту үшін қолданылатын әдістерді, сондай-ақ дауыстық қозғалыс жүйесін құрудың практикалық негізін қамтамасыз ету үшін Python-да бағдарламалық кодты ұсынады. Талдау мен практикалық іске асырудың негізінде селективті тәсіл үшін нейрондық желілерді құру және практикалық зерттеу бойынша маңызды жұмыс жатыр.

Тақырыптың өзектілігі: Кез-келген ғылыми жұмысты өмірдегі практикалық қолданысқа енгізу өте маңызды. Жасанды интеллект әлемге терең әсер етеді, ал Python мұндай мақсаттарға жақсы сәйкес келеді. Сондай-ақ, бұл мәселелерді шешуге және жобаның мақсаттарына қол жеткізуге назар аудару үшін әзірлеушілердің шығындарын азайтады. Қарастырылып отырған жұмысты бизнес саласында, атап айтсақ нейрондық желілерді тұтынушыларға компанияның өнімдері туралы қажетті ақпарат алуға мүмкіндік беретін чат-боттарды құру, ақпаратты іздеу, дауыстарды тану үшін пайдалануға болады. Бұл байланыс орталықтарының командаларына шығындарды азайтады. Мұндай жасанды интеллект робот қазірдің өзінде Мәскеу Үкіметінің қабылдау бөлмесінде жұмыс істейді және сұраныстардың шамамен 5% өңдейді.

НЕГІЗГІ БӨЛІМ

• Python-да дауысты тану жасанды интеллектісін құрастыру.

• Жасанды интеллект құруға арналған кітапханаларды орнату.

• Нәтижені Pycharm жұмыс ортасында бейнелеу.

Python-да дауысты тану жасанды интеллектісін құрастыру

Бұл жобаның мақсаты: Python бағдарламалау тілінде дауыстарды анықтау үшін нейрондық желіні құру және оқыту. Дауысты тану-басқару жүйелері, деректерді талдау, медициналық диагностика және т.б. сияқты әртүрлі салаларда қолданылатын маңызды технология. Бұл жұмыс дауыстық тапсырмаларды орындау үшін нейрондық желілерді құру және оқыту процесін егжей-тегжейлі талдауды ұсынады.

Python бағдарламалау тілінің көмегімен, дауысты тану жасанды интеллект құру. Жасанды интеллект мүмкіншілігін ақпарат сұрауда, іздеуде, уақыт үнемдеуде қолдану.

Жобада программа құруға арналған Pycharm жұмыс ортасы, жасанды интеллект құрастыруға қажетті PIP, Speech_recognition, PyAudio, OS, SYS, Webbrowser кітапханалары қолданылды. Байланыстырылған кітапханалар арқылы қажетті деректерді (кодтарды) шақыру арқылы, Python тілінде жазылған бағдарламаға дауысты тану жасанды интеллектісі Pycharm ортасында проект түрінде көрсетіледі.

Дауысты тану-бұл аудио файл ретінде жазылған дыбыстық сигналдарды мәтіндік формаға түрлендіру процесі. Осы мақсатта машиналық оқытудың әртүрлі әдістерін, соның ішінде нейрондық желілерді қолдануға болады.

Pycharm-бағдарламасы Python бағдарламалау тілінде жазылған бағдарламаны тексерген кезде мәндерін өңдеуге және мәліметтер бейнеленген проектінің дұрыс жұмыс істеуіне жауапты.

Pycharm жұмыс ортасында, Python тілінде синтаксистік қателер болмас үшін, кодтардың жазылу ретін тексеріп және бағдарлама дұрыс жұмыс жасау мақсатында PEP8 ережесі қолданылатындай етіп өңделген.

Python - объектіге бағытталған жоғары деңгейлі, динамикалық программалау тілі. Ол интерпретатор арқылы жұмыс істейді. Оның құрамындағы мәліметтер құрылымы мен олардың динамикалық түрде типтелуі қолданбалы программалар жазуға өте ыңғайлы болып саналады.

Python тілі 1991 жылы пайда болған, оны алғаш рет 1991ж. жасап шығарған Guido van Rossum (Гидо ван Россум) деген маман болатын.

Жұмыс барысы:

1. Python тілін https://www.python.org/ сайтынан жүктеп, компьютерге орнатамыз.

2. Pycharm бағдарлама жазу ортасын https://www.jetbrains.com/pycharm/ сайтынан жүктеп, компьютерге орнатамыз.

3. Pycharm жұмыс ортасында, қажетті орынға проект құрып, main.py атауымен сақтап аламыз.

4. Python тілінің жұмыс істеуін тексереміз. Код жазу аймағына print(“Hello”) сөзін жазып, Run батырмасын басу арқылы тексеріске жібереміз. Егер консольға Hello сөзі шығарылса, код жазуды бастаймыз.

5. Дауысты тану жасанды инттелектісін құруға қажетті кітапханаларды орнатамыз. Ол үшін https://pypi.org/search/?q сайтына кіріп PIP, Speech_recognition, gTTs кітапханасын жүктеп, Python программасы сақталған папкаға көшіреміз.

6. Pycharm жұмыс ортасында терминалға install деп әр кітапхананың атауын жазып жеке орнатамыз.

7. Код жазу терезесіне орнатылған кітапханаларды шақырып, функцияны қолданып бағдарлама кодын енгіземіз.

8. Бағдарламаның жұмыс істеуін тексеру үшін Run немесе F5 батырмасын басамыз.

9. Іске қосылған жасанды интеллектке сұрақ қоямыз, ол біздің айтқан сөздерімізді тыңдап, соған сәйкес ақпарат беретін болады. Егерде біздің айтқан сөзімізді түсінбесе, «Мен сізді түсінбедім» деген хабарлама шығарады.

Бізде локальный сервер болғандықтан, проектті Pycharm бағдарламалау ортасында, қажетті кітапханалардың көмегімен ғана ашып, демонстрацияға көрсетуге болады. Дауысты тану жасанды интеллектісі жұмыс істеуі үшін, интернет желісі қажет болады.

1-сурет. Pycharm бағдарламалау ортасына енгізілген бағдарлама

Python-да дауысты тану үшін нейрондық желі құру үшін келесі қадамдарды орындау керек:

1. деректерді дайындау: дауыстық жазбалары бар аудио файлдарды және оларға сәйкес мәтіндік транскрипцияларды қамтитын деректер жиынтығын жинау және өңдеу.

2. нейрондық желі архитектурасы: дауысты тану тапсырмасына сәйкес келетін нейрондық желі архитектурасын таңдаңыз. Осы мақсатта жиі қолданылатын архитектуралар конволюциялық нейрондық желілер (CNN) және қайталанатын нейрондық желілер (RNN) болып табылады.

3. нейрондық оқыту: нейрондық желіні оқыту үшін таңдалған деректерді пайдаланыңыз. Бұл кезең гиперпараметрлерді оңтайландыруды және модельді үлкен көлемде оқытуды қамтиды.

4. өнімділікті бағалау: дауысты тану дәлдігі мен жылдамдығы сияқты көрсеткіштерді қолдана отырып, нейрондық желінің өнімділігін бағалаңыз.

Бағдарламалық қамтамасыз етуді іске асыру

Дауысты тану үшін Python-да нейрондық желі құру үшін PIP, Speechrecognition, PyAudio, OS, SYS, Webbrowser сияқты танымал кітапханалар мен құрылымдарды пайдалануға болады.

Нейрондық желіні сәтті оқытқаннан кейін оның өнімділігі, оның ішінде дауысты тану дәлдігі мен жұмыс жылдамдығы бағаланады. Нәтижелер осы технологияның әртүрлі салаларда қолданылуы тұрғысынан талқыланады.

Python бағдарламалау тілінде дауысты тану үшін нейрондық желіні құру және оқыту дауыстық технологияны дамытудағы маңызды қадам болып табылады. Нейрондық желілер әр түрлі қосымшаларда дауысты танудың дәлдігі мен тиімділігін арттыруға мүмкіндік береді. Бұл ғылыми жұмыс осы мақсатқа жету үшін бағдарламалық кодтың егжей-тегжейлі әдістемесі мен мысалдарын ұсынады.

Жобаның жасалу барысы:

1. Барлық қажетті кітапханаларды қосу: speech_recognition, os, sys, webbrowser және бірінші кітапханаға псевдоним беру.

2. Сөздерді айтуға мүмкіндік беретін функцияны қолдану.

3. Функцияны шақыру және мәлімет беру. Дәл осы жолды компьютер айтады:

4. Кітапхана негізінде нысан жасау

5. Шумды алып тастайтын adjust_for_ambient_noise командасын қосу

6. Біз бәрін ерекше жағдайлармен өңдейміз, mp3 тректерінен деректерді танимыз, бақыланатын тілдің қазақ тілі екенін көрсетеміз. Lower () арқасында сөздердің бәрін кіші әріппен жазамыз. Деректерді жол форматында алдық,

7. Функцияның соңында тапсырма мәтінін қайтарамыз немесе функцияны қайта шақыру

return zadanie

# Бұл функция мәтінді тексеруге қызмет етеді,

# пайдаланушы не дегенің есту (zadanie-пайдаланушының мәтіні)

def makeSomething(zadanie):

# Мәтіннің сәйкестігін тексеру

8 . Егер мәтінде пайдаланушы айтқан сөздерде "сайтты аш" сөзімен сәйкес келсе, келесі сөзді айтып, сайтты ашады

9. Егер "тоқта" деген сөз естісе, онда біз прогресті тоқтатады

10. Аналогиясын жасау

# Мәтінді тексеру үшін функцияны шақыру

# үнемі цикл жүзеге асырылады, сондықтан мұнда

# while шексіз циклі жазылған

Жасанды интеллект құруға арналған кітапханаларды орнату.

Кітапхана - функция мен кластар кодтарының жиынтығы. Python-да код кітапханасын сипаттау үшін қолданылатын термин - модуль (module).

Жасанды инттеллект құруда қажетті кітапханаларды орнатуды төмендегі суреттерден көре аласыздар:

PIP кітапханасын орнату үшін https://pip.pypa.io/en/stable/installing/ сілтемесінен қажетті кітапхананы жүктеп аламыз

2-сурет PIP кітапханасын сайттан жүктеу

Pycharm жұмыс ортасын ашып, терминал бөліміне python get-pip.py сөзін жазамыз.

3-сурет Pip кітапханасын орнату бағдарлама коды

Келесіде Speech Recognition кітапханасын орнатамыз.

Speech Recognition кітапханасы-бұл дауысты тасымалдайтын (google, microsoft, sound hound, ibm, және pocketsphinx) компаниялары ұсынатын API құрал, оның басқалардан айырмашылығы офлайн режимінде жұмыс істей алады.

4-сурет Speech Recognition кітапханасы

Ж үктелген файлды орнату үшін, терминалды ашып pip install SpeechRecognition деп жазу арқылы орнатамыз.

5-сурет SpeechRecognition кітапханасын терминалда орнату

gTTS (Google Text-To-Speech), Python кітапханасы және Google Translate мәтіннен сөйлеуге арналған API интерфейсі үшін CLI құралы. Дыбысты деректерін mp3 файлға, файлға ұқсас нысанға (bytestring) дыбысты одан әрі манипуляциялау немесе stdout-қа шығару үшін жазуға болады. Немесе оларды сыртқы бағдарламаға жіберу үшін Google Translate TTS сұрау URL мекенжайларын алдын ала жасап алғаныңыз жөн.

6-сурет gTTS кітапханасын көшіру

7-сурет gTTS кітапханасын орнату

Pyaudio - кросс-платформалық кітапханасымен жұмыс істеуге, дыбыстарды ойнатуға және жазуға мүмкіндік береді. PyAudio кітапханасының көмегімен микрофон, микшер немесе басқа кез келген дыбысты жаза алады. Жұмысты бастамас бұрын кітапхананы орнату керек, әртүрлі ОЖ үшін орнатудың әртүрлі әдістері бар:

Windows:

python -m pip install pyaudio

Debian/Ubuntu:

sudo apt-get install python-pyaudio python3-pyaudio

Mac OS X:

brew install portaudio

pip install pyaudio

8-сурет Pyaudio кітапханасы

Е герде сізде дауыс шығару дұрыс істемесе, төмендегі кодты жазу қажет:

Нәтижені Pycharm жұмыс ортасында бейнелеу.

9-сурет. Жасанды интеллект көмегімен сайт ашу

10-сурет. «Стоп» сөзін айтқанда программаны тоқтату

Ұсыныс

Жасанды интеллекті күнделікті өмірде қолданудың пайдасы мен зияныда бар. Пайдасына келер болсақ:

• Кез келген сала бойынша қолдана алу, идея сұрау ;

• Белгілі бір жұмыс барысында уақыт үнемдеу;

• Медицина ғылымында жетістікке жету, дерттерді емдеу.

• Білім саласында қолдану: мысалы, ағылшын тілін, математика т.б үйрену

• Жарнамалық роликтерде қолдану: фото, видео жасау

Ал зияны:

• Жаңа технологияның адам атқаратын қызметтердің орның басуы;

• Хакерлік/Киберқылмыс;

• Алаяқтық, яғни танымал адамдардың фото немесе видеосын қолдану ;

• Жасанды интеллект туралы білімді толықтырмаса, онымен таныс болмаса ақпараттық алдауға ұшырау қаупі бар.

Осындай киберқылмысқа тап болмас үшін, жасанды инттеллект бойынша көп ақпарат жинап, оны тану, білу маңызды. Қазіргі таңда жасанды инттеллект мүмкіншілігін зерттеу өзекті мәселе болып табылады. Адам өміріне зиянды әрі қауіпті жағдайлардан қорғану, тани алу мақсатында білім алу, практикада қолдана алу ұсынылады.

Қорытынды

Бұл жобада Python бағдарламалау тілі көмегімен дауысты танитын жасанды интеллект жасалды және дәл уақыт кезеңінде жасанды интеллект жазылған программаға сәйкес дауысты естіп, соған сай жауапты береді.

Оның жұмыс істеу принципі мынандай:

1. Pycharm бағдарламалау ортасында Python тілінде жазылған кодтар компиляцияға жіберіледі.

2. Кодта ешқандай қате анықталмаса, жасанды интеллект жүзеге асып, бірінші командасын орындайды.

3. Жасанды инттеллект құруға арналған кітапханалардың көмегімен, программа біздің айтқан сөзімізді естуге, тыңдауға көшеді.

4. Микрофон арқылы дауысты естіп, соған сай ақпаратты экранға шығарады.

Жоба сәтті аяқталды. Бұл жобаны көптеген ғылыми немесе бизнес жобалардың компоненттері ретінде пайдалануға болады.

Пайдаланылған әдебиеттер тізімі

1. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта: Пер. с англ. - М.: «Мир», 1990. - 560 с.

2. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. - СПб.: «Питер», 2000. - 384 с.

3. Девятков В. В. Системы искусственного интеллекта. - М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2001. - 352 с.

4. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта. Пер. с франц. - М.: Мир, 1991. - 568 с.

5. Люгер Д. Искусственный интеллект: стратегии методы решения сложных проблем. – М.: «Вильямс», 2003. – 864 с.

6. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. - М.: «Финансы и статистика», 1994. – 256 с.

7. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему: Пер. с англ. - М.: Энергоатомиздат, 1991. - 286 с.

8. Потапов А.С. Технологии искусственного интеллекта – СПб: СПбГУ ИТМО, 2010. – 218 с.

9. Рассел, Стюарт, Норвиг, Питер. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2006. - 1408 с.

10. Смолин Д.В. Введение в искусственный интеллект: конспект лекций. - М.: Физматлит, 2004. - 208 с.

11. Сойер Б., Фостер Д.Л. Программирование экспертных систем на Паскале. - М.: «Финансы и статистика», 1990. - 191 с.

12. Стобо Д.Ж. Язык программирования Пролог: Пер. с англ. - М.: «Радио и связь», 1993. – 368 с.