Desarrollo de un motor de traducción del lenguaje hablado al lenguaje de señas venezolanas : (Caso: Ingeniería de Sistemas)

Abstract

La humanidad ha sido testigo de numerosas injusticias contra aquellos a los que una mayoría considera diferentes o que en efecto poseen alguna diferencia, aun cuando nos consideramos una sociedad desarrollada, siguen existiendo abusos contra las minorías. Es innegable que existen grupos, asociaciones y organizaciones realizando trabajo tecnológico para superar estos problemas, sin embargo y con mucho pesar, aun existen limitaciones que la tecnología y la capacidad humana no han podido resolver. Poco a poco aparecen instituciones que buscan minimizar la segregación de grupos minoritarios, como lo es la comunidad sorda. En esta incansable búsqueda de mejorar la calidad de vida de grupos discriminados se puede encontrar una amplia cantidad de ejemplos donde la tecnología busca dar la mano al mas necesitado. Este motor de traducción forma parte de este compendio de tecnologías emergentes orientadas a la accesibilidad. En este trabajo se presenta el desarrollo de un motor de traducción de texto español venezolano al lenguaje de señas venezolano (LSV). El proyecto tiene como población objetivo a los estudiantes Sordos de la facultad de ingeniería en la escuela de sistemas de la Universidad de Los Andes (ULA), Mérida, Venezuela y la jerga utilizada en los salones de clase por sus profesores. La necesidad principal a solventar es la escasez de interpretes con la que cuenta la ULA. Debido a la creciente demanda y a la poca existencia de estos, los estudiantes que necesitan de su ayuda, deben recurrir a métodos alternativos para entender las clases, lo que implica muchas veces un sobre esfuerzo, que se traduce en mas tiempo tratando de entender una clase y menos tiempo reforzando en casa con estudio lo aprendido. Esta situación claramente implica una desventaja, que puede ser solventada gracias a este traductor. Para el desarrollo de este producto de software se utilizo Freeling como biblioteca de procesamiento de lenguaje con la API para Python, ademas se desarrollaron reglas sintácticas de la LSV actual basados en la metodología lingüística de la elicitacion y se desarrollo un sistema de pruebas que utiliza reconocimiento de voz con la API de Google y crea clips de película con señas resultado de la traducción.