Publicación: Desarrollo de sistema interprete virtual por voz a lengua de señas para las personas con discapacidad auditiva en la Universidad de Córdoba
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Resumen en español
En este proyecto se comprendieron las generalidades de la lengua de señas colombiana para de desarrollar el intérprete virtual por voz a lengua de señas para las personas con discapacidad auditiva en la Universidad de Córdoba con la finalidad de incluir a la población sorda de la universidad con las personas oyentes a través de una herramienta tecnológica. Se utilizó Artyom.js para convertir voz a texto y así procesar la información con Spacy, librería que nos permite construir sistemas para la extracción y procesamiento de lenguaje natural. Además, se implementó comunicación por web sockets para el flujo de la información dentro del sistema desarrollado; se usó React js para el manejo de estados y eventos asociados a la voz y las señas correspondientes; se usó node js para las peticiones de las palabras registradas en la base de datos y flask para el uso de spacy aislado en un contenedor docker. Se obtuvieron buenas salidas en la transformación de las palabras reconocidas y en base a esta salida se mostraron correctas visualizaciones de las señas correspondientes, estas señas fueron previamente grabadas en compañía de un modelo lingüístico quien nos validó la precisión y correcta implementación.
Resumen en inglés
In this project, the generalities of Colombian sign language were understood in order to develop the virtual voice-to-sign language interpreter for people with hearing disabilities at the University of Córdoba with the purpose of including the deaf population of the university with the hearing people through a technological tool. Artyom.js was used to convert speech to text and thus process the information with Spacy, a library that allows us to build systems for the extraction and processing of natural language. In addition, communication via web sockets was implemented for the flow of information within the developed system; React js was used to manage states and events associated with the voice and the corresponding signs; Node js was used to request the words registered in the database and flask was used to use spacy isolated in a docker container. Good outputs were obtained in the transformation of the recognized words and based on this output, correct visualizations of the corresponding signs were shown. These signs were previously recorded in the company of a linguistic model who validated their precision and correct implementation.