Contoh Coding Python Simpel untuk Bantu Kehidupan Penderita Tuna Rungu

Python adalah bahasa pemrograman yang fleksibel dan mudah dipelajari. Hal ini dijelaskan dalam sifat Python yang high level programming language, dimana bahasa yang digunakan hampir mirip dengan bahasa manusia sehari hari. Python didukung oleh berbagai library hingga bisa digunakan untuk membuat berbagai aplikasi bermanfaat, termasuk untuk membantu kehidupan penderita tuna rungu. 

Tuna rungu adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan seseorang yang memiliki gangguan pendengaran atau kehilangan pendengaran total. Gangguan ini bisa terjadi pada satu atau kedua telinga sehingga dapat mempengaruhi kemampuan individu dalam mendengar dan berkomunikasi. Dengan adanya coding Python ini, kita bisa membantu penderita tuna rungu untuk menjalankan kehidupannya sehari-hari. Yuk, simak contoh coding yang bisa dimanfaatkan!

1. Konversi Suara ke Teks Real-Time

Salah satu contoh coding yang bisa dimanfaatkan adalah pemanfaatan Python untuk mengkonversi suara menjadi teks secara real-time. Hal ini akan sangat berguna bagi penderita tuna rungu dalam berkomunikasi dengan orang lain. Dalam case ini, kita bisa memanfaatkan library seperti SpeechRecognition dan PyAudio untuk menangkap suara dan mengkonversinya menjadi teks.

Berikut adalah contoh code nya:

import speech_recognition as sr
recognizer = sr.Recognizer()
mic = sr.Microphone()
with mic as source:


   print("Say something!")
   audio = recognizer.listen(source)
   try:
       
       text = recognizer.recognize_google(audio)
       print("You said: " + text)
   except sr.UnknownValueError:
       print("Could not understand audio")
   except sr.RequestError as e:
       print("Could not request results; {0}".format(e))

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

2. Peringatan Visual untuk Bunyi Penting

Contoh lainnya adalah kita bisa membuat sistem peringatan visual khusus sebagai penanda bunyi-bunyi penting, misalnya seperti bel pintu atau alarm kebakaran. Aplikasi ini dapat memberikan peringatan visual saat suara penting terdeteksi, sehingga bisa membantu para penderita tuna rungu untuk  tetap waspada terhadap lingkungan mereka. Dalam coding ini, kita bisa memanfaatkan library sounddevice untuk menangkap suara dan opencv untuk menampilkan peringatan visual.

Berikut contoh code yang bisa digunakan:

import sounddevice as sd
import numpy as np
import cv2


def audio_callback(indata, frames, time, status):
   volume_norm = np.linalg.norm(indata) * 10
   if volume_norm > 30:  # Threshold for detecting important sounds


       cv2.putText(img, 'Sound Detected!', (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (0, 0, 255), 2, cv2.LINE_AA)
   cv2.imshow('Alert', img)
   cv2.waitKey(1)


img = np.zeros((200, 400, 3), dtype=np.uint8)
with sd.InputStream(callback=audio_callback):
   sd.sleep(10000)  # Listen for 10 seconds
cv2.destroyAllWindows()

3. Chatbot untuk Membantu Komunikasi

Chatbot adalah sebuah teknologi AI yang membuat mesin dapat berinteraksi dengan manusia menggunakan bahasa manusia sehari-hari. Kita dapat mengembangkan chatbot berbasis teks yang dapat membantu penderita tuna rungu dalam berkomunikasi dan mendapatkan informasi. Chatbot ini dapat digunakan untuk membantu penderita tuna rungu dalam mencari informasi atau berinteraksi dengan layanan otomatis.

Library Python seperti chatterbot dapat dimanfaatkan untuk membuat chatbot sederhana.

from chatterbot import ChatBot
from chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer


chatbot = ChatBot('Assistant')
trainer = ChatterBotCorpusTrainer(chatbot)
trainer.train("chatterbot.corpus.english")


while True:
   user_input = input("You: ")
   response = chatbot.get_response(user_input)
   print("Assistant: ", response)

4. Terjemahan Bahasa Isyarat ke Teks

Kita juga bisa mengembangkan aplikasi yang dapat menerjemahkan bahasa isyarat ke teks menggunakan pengenalan gambar. Aplikasi ini dapat menerjemahkan gerakan bahasa isyarat menjadi teks, agar bisa membantu komunikasi antara penderita tuna rungu dan orang lain.

Alat dan library Python yang bisa dimanfaatkan adalah library opencv yang berguna untuk menangkap gambar dari kamera dan tensorflow untuk Machine Learning model yang mengenali isyarat tangan. 

import cv2

import tensorflow as tf


model = tf.keras.models.load_model('path_to_sign_language_model.h5')


cap = cv2.VideoCapture(0)


while True:
   ret, frame = cap.read()
   if not ret:
       break
   img = cv2.resize(frame, (64, 64))
   img = img / 255.0
   img = img.reshape(1, 64, 64, 3)
   prediction = model.predict(img)
    sign = chr(prediction.argmax() + 65)  # Assuming the model is trained to recognize A-Z
cv2.putText(frame, sign, (50, 50), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 1, (255, 0, 0), 2, cv2.LINE_AA)
   cv2.imshow('Sign Language Translator', frame)
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
       break


cap.release()
cv2.destroyAllWindows()

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

Dengan menggunakan Python, kita dapat mengembangkan berbagai aplikasi yang membantu penderita tuna rungu dalam kehidupan sehari-hari. Python menyediakan alat dan fleksibilitas yang diperlukan untuk membuat solusi inovatif yang meningkatkan kualitas hidup mereka.

DQLab merupakan platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan bahasa pemrograman populer, serta platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur Chat GPT.  Selain itu DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Yuk sign up di DQLab untuk mendapatkan pengalaman belajar yang lebih menarik. Daftar sekarang dan kejar impianmu untuk menjadi Data Analyst! Atau kamu ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir. Kunjungi halaman Bootcamp Data Analyst with SQL and Python untuk informasi lebih lanjut ya!

Penulis : Gifa Delyani Nursyafitri