Resumen

En la actualidad, existe una gran variedad de recursos y herramientas en Internet para integrar la inteligencia artificial en proyectos relacionados con el lenguaje. Este artículo propone el uso del aprendizaje automático para abordar y reducir la brecha comunicativa entre las personas oyentes y las personas sordas que utilizan la lengua de signos como forma de comunicación. Para ello, se ha empleado la herramienta Edge Impulse, que facilita la implementación de modelos de aprendizaje automático en dispositivos móviles. El proyecto SinSeñas2.0 surgió como respuesta a esta necesidad y se basa en la metodología Extreme Programming (XP) para conocer las necesidades de los usuarios y ofrecer una solución eficaz. Se recopiló un conjunto de datos de 3102 imágenes de señales colombianas, divididas en un 80% para entrenamiento y un 20% para pruebas. Para entrenar el modelo se utilizaron redes neuronales convolucionales (CNN) y técnicas de aprendizaje profundo, que mejoraron la precisión en el reconocimiento de señales. Los resultados mostraron que la configuración 1 del modelo, con una precisión del 99 % y una pérdida del 0,03 %, era la más eficaz. Esta configuración utilizaba un tamaño de entrada de 96x96 y empleaba el aprendizaje por transferencia con la red neuronal MobileNet V2. La herramienta también incluía técnicas de aumento de datos para crear un conjunto de datos equilibrado 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 la eficacia del reconocimiento de la lengua de signos en comparación con enfoques anteriores que no utilizaban aprendizaje automático. Este avance no sólo facilita la comunicación entre personas oyentes y sordas, sino que también representa una contribución significativa a la tecnología de traducción de la lengua de signos, promoviendo la inclusión social de las personas sordas.

• Materias:Lenguaje Inteligencia artificial Asistencia tecnológica a personas con discapacidad Aprendizaje automático Personas con discapacidad auditiva
• Subjects:language Artificial intelligence Technological assistance to people with disabilities Machine learning Hearing impaired
• Palabras claves:Inteligencia artificial; Traducción de lengua de señas colombiana; Brecha de comunicación; Personas sordas; Edge Impulse; Aprendizaje automático
• Keywords:Artificial intelligence; Colombian sign language translation; Communication gap; Deaf people; Edge Impulse; Machine learning