SignaLingua

Desarrollar una aplicación móvil de traducción de lengua de señas que facilite la comunicación efectiva entre con discapacidad auditiva y aquellas que no dominan el lenguaje de señas, promoviendo la inclusión, la accesibilidad y el entendimiento mutuo en una variedad de contextos

Los objetivos específicos del proyecto incluyen, en primer lugar, el desarrollo de algoritmos avanzados de reconocimiento de gestos mediante la implementación de técnicas de visión por computadora y aprendizaje automático para identificar con precisión los gestos del lenguaje de señas realizados por el usuario, asegurando una traducción confiable y en tiempo real. En segundo lugar, se busca ofrecer una amplia variedad de funciones y contenido en la aplicación, como diccionarios de señas, frases predefinidas, reconocimiento de voz, traducción de texto a señas y viceversa, así como la capacidad de guardar y compartir traducciones.

El progreso de herramientas para la enseñanza del lengua de señas ha sido un campo de interés desde que se reconoció la necesidad de una comunicación clara para el público sordo. Históricamente, este campo ha experimentado avances significativos, comenzando en los años 1960, cuando las lenguas de señas fueron reconocidas como lenguajes naturales y completos. En los años 1980, se desarrollaron las primeras herramientas informáticas para la enseñanza y traducción del lenguaje de señas. Durante los años 2000, se produjeron avances en la tecnología de reconocimiento visual y de gestos, lo que permitió la interpretación del lenguaje de señas mediante software. Finalmente, entre los años 2010 y 2020, se implementaron la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en la traducción del lenguaje de señas, mejorando significativamente la precisión y la velocidad de las traducciones.

Dentro del contexto de la traducción del lengua de señas, existen varios conceptos clave, entre los cuales destacan la detección de gestos, que es el proceso mediante el cual se identifican movimientos específicos del cuerpo esenciales para interpretar correctamente el lenguaje de señas; el reconocimiento de patrones, una tecnología que permite identificar patrones en los gestos para asociarlos con su correspondiente significado en lenguaje hablado o escrito; y la representación visual de los signos, que implica la creación de imágenes o avatares digitales que reproducen los gestos del lenguaje de señas para su interpretación visual.

En el estudio de los lenguajes de señas, se consideran teorías y modelos existentes, como la gramática generativa de Chomsky y la lingüística cognitiva, han sido aplicadas al estudio de los lenguajes de señas. Que los establecen como verdaderas lenguas naturales, con gramática y estructura propias. Desde una perspectiva lingüística, se ha aplicado la lingüística cognitiva al análisis de las construcciones afectivas en el lenguaje de señas estadounidense (ASL), revelando su complejidad y riqueza en la comunicación visual-espacial.

En el marco legal, una aplicación de traductor de lengua de señas debe cumplir con varias normativas clave. Esto incluye el cumplimiento de leyes de protección de datos personales, como el GDPR en Europa, que regula estrictamente el manejo y la protección de información personal. Además, es crucial adherirse a leyes de accesibilidad como la ADA en los Estados Unidos, que asegura que las personas con discapacidades tengan acceso equitativo a la información y tecnología, incluyendo servicios de traducción e interpretación que faciliten la comunicación efectiva para usuarios sordos o con dificultades auditivas. Estas regulaciones no solo garantizan el cumplimiento legal de la empresa, sino que también refuerzan su compromiso con la inclusión y la accesibilidad, mejorando así la calidad de sus servicios y la experiencia de sus usuarios.

The goal of this project is to develop an automated system capable of translating sign language into text or speech, facilitating communication between people with hearing disabilities and those who do not know sign language. The proposed system will use advanced computer vision techniques to interpret hand gestures and facial expressions, as well as machine learning algorithms for classification and pattern recognition. The development process will involve several phases, starting with the collection of an extensive dataset on body language, including many common gestures and expressions. The main phase of the project will consist of developing and implementing computer vision and machine learning models that will be trained using the collected dataset. The final outcome of the project will be a functional prototype of an automatic sign language interpreter that can be used as a tool to support inclusive communication and accessibility for people with hearing disabilities in various social and educational contexts.

El uso de esta aplicación móvil de traducción de lengua de señas ofrece una solución innovadora y práctica para superar las barreras de comunicación que enfrentan las con discapacidad auditiva en su vida diaria. Al proporcionar una plataforma accesible y fácil de usar que traduce de manera precisa y rápida el lenguaje de señas a texto o voz, esta aplicación facilita la interacción fluida entre personas que dominan el lenguaje de señas y aquellas que no lo hacen. Esto no solo fomenta la inclusión y el entendimiento mutuo en una variedad de contextos sociales, educativos y profesionales, sino que también empodera a las personas con discapacidad auditiva al permitirles expresarse plenamente y ser comprendidas por un público más amplio.

La barrera de comunicación entre las personas que usan el lengua de señas y las que no lo dominan limita significativamente la interacción social, educativa y profesional de la comunidad sorda y con problemas de audición. Esto puede conducir a malentendidos, exclusión y falta de acceso a información vital en diversos contextos.

Para desarrollar una aplicación que traduzca entre el lengua de señas y texto en Colombia, es fundamental considerar varias leyes que respaldan los derechos y la inclusión de las personas sordas. A continuación, se presentan las leyes más relevantes:

Reconocimiento de la Lengua de Señas Colombiana (LSC): Esta ley establece el reconocimiento oficial de la LSC como parte del patrimonio lingüístico de Colombia. Asegura que las personas sordas tienen derecho a acceder a la educación y a la información en su lengua. Educación y formación de intérpretes: Promueve la enseñanza de la lengua de señas y la formación de intérpretes para facilitar la comunicación entre personas sordas y oyentes

Medidas inclusivas: Esta ley promueve la adopción de medidas que garanticen la inclusión de las personas con discapacidad en todos los aspectos de la vida social, eliminando barreras de comunicación y promoviendo la participación activa en la sociedad

Una aplicación educativa puede apoyar varios Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS). Promueve la educación inclusiva (ODS 4) enseñando lengua de señas, y reduce desigualdades (ODS 10) al mejorar la comunicación entre personas sordas y oyentes. Contribuye al bienestar (ODS 3) de personas sordas, facilitando su acceso a servicios de salud. Además, representa una innovación tecnológica (ODS 9) que mejora la infraestructura de comunicación y apoya la creación de comunidades inclusivas (ODS 11). Fortalece alianzas (ODS 17) entre desarrolladores y organizaciones, y empodera a mujeres sordas (ODS 5), promoviendo la igualdad de género.