ระบบแปลภาษามือเพื่อช่วยเหลือผู้พิการทางการได้ยิน
- ชื่อนักเรียนผู้จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
ปาณนาถ เพชรรักษ์, ธมลวรรณ มะลิเผือก
- อาจารย์ที่ปรึกษาโครงงานวิทยาศาสตร์
ภัททิยะ จันทร์อุดม
- โรงเรียนที่กำกับดูแลโครงงานวิทยาศาสตร์
- ปีที่จัดทำโครงงานวิทยาศาสตร์
บทคัดย่อโครงงานวิทยาศาสตร์
ประเทศไทยและอีกหลายประเทศทั่วโลก กำลังประสบปัญหาทางด้านสุขภาพที่เกี่ยวข้องกับผู้พิการ โดยผู้ พิการแบ่งออกเป็น 7 ประเภท ได้แก่ ผู้พิการทางการมองเห็น ผู้พิการทางการได้ยิน ผู้พิการทางการเคลื่อนไหว ผู้ พิการทางจิตใจ ผู้พิการทางสติปัญญา ผู้พิการทางการเรียนรู้ และออทิสติก ซึ่งแต่ละประเภทก็มีนวัตกรรมที่ ช่วยเหลือผู้ป่วยเหล่านี้ได้ แต่สำหรับผู้พิการทางการได้ยินยังไม่ได้รับการช่วยเหลือมากนัก โดยผู้พิการทางการ ได้ยิน คือ ผู้ที่สูญเสียการได้ยิน มีการได้ยินน้อยกว่าปกติตั้งแต่ในระดับเล็กน้อยจนถึงมากที่สุด แบ่งออกเป็น 2 กลุ่ม คือ กลุ่มที่มีการได้ยินหลงเหลืออยู่ เรียกว่า หูตึง กับกลุ่มที่ไม่สามารถรับฟังเสียงได้เลย เรียกว่า หูหนวก ซึ่ง ได้มีการคิดค้นวิธีสื่อความหมายให้ผู้ที่มีความบกพร่องทางการได้ยินให้สามารถสื่อสารได้ด้วยวิธีเหล่านี้ คือ ภาษามือ การสะกดนิ้วมือ การอ่านริมฝีปาก ท่าแนะคำพูด รูปแบบการสื่อสารที่เป็นเอกลักษณ์และจำเป็นสำหรับ ผู้ที่มีปัญหาทางการได้ยินคือภาษามือ ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อมระหว่างกลุ่มคนหูหนวกกับบุคคลทั่วไปในสังคม เพื่อส่งเสริมการสื่อสารและปฏิสัมพันธ์ที่มีประสิทธิภาพ ในยุคสมัยปัจจุบันมีผู้พิการทางการสื่อความหมายหรือผู้พิการทางการได้ยินจำนวนมากและยังไม่ได้รับ ความช่วยเหลือมากนัก ซึ่งปัญหาดังกล่าวส่งผลให้ผู้พิการเกิดความเครียดเนื่องจากความลำบากในการสื่อสารกับ บุคคลอื่นและการสื่อสารในชีวิตประจำวันเป็นไปด้วยความยากลำบาก จึงมีการใช้ภาษามือในการสื่อสาร ระหว่างสองฝ่ายให้สามารถเข้าใจได้ถูกต้อง แต่ก็ไม่ใช่ทุกคนที่จะสามารถเข้าใจภาษามือและใช้ภาษามือพูดคุย กับผู้พิการทางการได้ยินได้ มีเพียงคนกลุ่มน้อยเท่านั้นที่จะเข้าใจ ซึ่งคนกลุ่มนี้มักทำงานที่ต้องใช้ภาษามือ เช่น ล่ามแปลภาษา หรือ ผู้ที่มีบุคคลในครอบครัวเป็นผู้พิการทางการได้ยิน จึงจำเป็นต้องเรียนรู้และเข้าใจภาษามือ เพื่อก้าวข้ามอุปสรรคในการสื่อสารนี้ ระบบระบุตัวตนด้วยภาษามือจึงได้รับความสนใจอย่างมาก โดย Long Short-Term Memory (LSTM) ซึ่งเป็นการพัฒนาการเรียนรู้เชิงลึก ช่วยให้สามารถสร้างระบ ช่วยให้สามารถสร้างระบบการระบุภาษามือที่ แม่นยำและเชื่อถือได้มากขึ้น มีการประยุกต์ใช้การจดจำการกระทำและโมเดลการเรียนรู้เชิงลึก LSTM สำหรับ การตรวจจับภาษามือโดยใช้ Python ซึ่งเป็นจุดเน้นหลักของการศึกษานี้ ความสัมพันธ์ที่ปรากฏในการ เคลื่อนไหวภาษามือสามารถบันทึกได้โดยใช้ระบบจดจำการกระทำ แบบจำลอง LSTM เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ การระบุและตีความอักขระตามลำดับของภาษามืออย่างถูกต้อง หากในสังคมของเรามีผู้ที่สามารถใช้ภาษามือ สื่อสารกับผู้บกพร่องทางการได้ยินจำนวนมาก จะทำให้ความเครียดของผู้ป่วยลดลงเพราะมีคนที่เข้าใจอาการ ป่วยและความเครียดของผู้ป่วยมากขึ้น ทางผู้จัดทำจึงเล็งเห็นความสำคัญเกี่ยวกับการสื่อสารของผู้พิการทางการได้ยิน จึงจัดทำเว็บไซต์แปลภาษามือ โดยให้ผู้พิการทางการได้ยินแสดง ท่าทางลงในระบบจากนั้นระบบจะทำการแปลความหมายออกมาเป็นข้อความ เมื่อผู้สื่อสารเข้าใจความหมาย แล้วสามารถตอบกลับโดยพิมพ์ข้อความลงในระบบและระบบจะแสดงออกมาเป็นท่าทางเพื่อส่งกลับไปให้กับ คนพิการ ทำให้ผู้บกพร่องทางการได้ยินสามารถขอความช่วยเหลือฉุกเฉินจากผู้คนทั่วไปได้สะดวกและ ทันท่วงที นอกจากนี้ยังลดความไม่เท่าเทียมกันในสังคม