Cerrando la brecah comunicativa mediante el aprendizaje automático con una herramienta lingüística para personas sordas
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Resumen
En la actualidad, existe una gran variedad de recursos y herramientas en internet para la integración de inteligencia artificial en proyectos relacionados con el lenguaje. Este artículo propone el uso de aprendizaje automático para abordar y reducir la brecha comunicacional entre personas oyentes y personas sordas que utilizan la lengua de señas como forma de comunicación. Con este objetivo, se empleó la herramienta Edge Impulse, la cual facilita la implementación de modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles. El proyecto SinSeñas2.0 surgió como una respuesta a esta necesidad y se basa en la metodología de Programación Extrema (XP) para entender las necesidades del usuario y ofrecer una solución efectiva. Se recopiló un dataset (conjunto de datos) de 3102 imágenes de señas colombianas, que fue dividido en 80% para entrenamiento y 20% para pruebas. Se utilizaron redes neuronales convolucionales (CNN) y técnicas de aprendizaje profundo para entrenar el modelo, lo cual permitió mejorar la precisión en el reconocimiento de las señas. Los resultados mostraron que la configuración 1 del modelo, con una precisión del 99% y una pérdida del 0.03%, era la más efectiva. Esta configuración utilizó un tamaño de entrada de 96x96 y empleó transfer learning con la red neuronal MobileNet V2. La herramienta también incluyó técnicas de aumento de datos para crear un dataset balanceado y diversificado, mejorando así la robustez del modelo frente a diferentes condiciones de captura. La investigación demuestra que SinSeñas2.0 mejora significativamente la precisión y eficiencia del reconocimiento de la lengua de señas en comparación con enfoques anteriores que no utilizaban aprendizaje automático. Este avance no solo facilita la comunicación entre personas oyentes y sordas, sino que también representa un aporte significativo en la tecnología de traducción de la lengua de señas, promoviendo la inclusión social de las personas sordas.
Palabras clave
aprendizaje automático, brecha comunicacional, Edge Impulse, Aplicaciones de inteligencia artificial, personas sordas, traducción de lengua de señas colombiana
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