Полное название проекта:
Синхронный перевод "Irre"
Статус: 
Допущен к очному туру
Год: 
2025
Автор
Фамилия, имя, отчество:
Головченко Дарья Николаевна
Место учёбы (работы):
Красноярский колледж радиоэлектроники и информационных технологий
Соавторы
Соавторы (незарегистрированные): 
Пьянникова Полина Юрьевна
Холджигитов Джасур Халимджонович
Цыгулина Арина Романовна
Научный руководитель
Фамилия, имя, отчество: 
Боярская Татьяна Александровна
Место работы: 
Красноярский колледж радиоэлектроники и информационных технологий
Проект
Номинация: 
Программирование
Сроки работы над проектом: 
2024-2025
Описание: 

Наш проект представляет собой систему синхронного перевода, разработанную для преодоления языковых барьеров в онлайн-обучении. Она использует модель Whisper для распознавания речи, нейронные сети для машинного перевода и gTTS для синтеза речи, обеспечивая обработку в реальном времени. Архитектура включает четыре модуля: захват аудио, распознавание речи, машинный перевод и синтез речи, работающие параллельно благодаря многопоточности. Веб-интерфейс, реализованный на Flask, позволяет интегрировать систему с платформами онлайн-обучения, предоставляя удобный доступ к переводу и транскрипции. Особое внимание уделено минимизации задержек (около 3 секунд) и повышению точности перевода, что делает систему подходящей для синхронных образовательных процессов. Локальная обработка данных отличает наш проект от облачных аналогов, таких как Google Cloud Speech-to-Text, обеспечивая высокую конфиденциальность. Система поддерживает более 40 языков и позволяет пользователям управлять непереводимыми терминами через базу данных SQLite. В будущем планируется улучшение поддержки технической терминологии и пользовательских словарей для специализированных образовательных курсов. Тестирование показало, что система эффективно работает в реальном времени, расширяя доступ к знаниям для глобальной аудитории.Разработанная технология предоставляет возможности для онлайн-образования, делая его более доступным независимо от знаний языка.

Собственный компьютер: 
буду использовать собственный компьютер (ноутбук)
Используемые технологии и инструменты
Языки программирования и разметки: 
Python
СУБД: 
MS SQL Server
Среды разработки и текстовые редакторы: 
Visual Studio Code