Desarrollo de una Herramienta para el Aprendizaje Autónomo de los Fundamentos de la Lengua de Señas Colombiana para Padres Oyentes de Hijos Sordos

Abstract

Actualmente, el campo de estudio enfocado en generar aplicaciones de interpretación de la lengua de señas se encuentran concentrados en facilitar a las personas oyentes el entender esta lengua que ayudarlos a comprender las necesidades de comunicación que las personas con discapacidad auditiva requieren, sobre todo en la población infantil donde los niños empiezan el aprendizaje de la lengua de señas. El presente proyecto genera una clasificación de las metodologías que se encuentran dentro de este campo de estudio y por medio de esta investigación, se propone un prototipo de identificación de las letras del alfabeto de la Lengua de Seña Colombiana (LSC) con el fin de apoyar el aprendizaje de las bases de la lengua dirigido a la población adulta que cuentan con hijos sordos. Para este proceso, se construye un guante sensorial el cual interpreta la articulación de las señas y se construye una base de datos con cada una de las señas estáticas del alfabeto. Posteriormente, se entrena una Red Neuronal Artificial (NNA) multicapa para la identificación de los patrones de articulación de las señas y se diseña una interfaz gráfica para visualizar la interpretación de los datos obtenidos. Finalmente, se desarrollan pruebas de evaluación de la herramienta para medir la precisión de identificación de las señas y se desarrollan las correspondientes conclusiones.

Currently, the field of study focused on generating sign language interpretation applications is concentrated on making it easier for hearing people to understand this language than to help them understand the communication needs that hearing impaired people require, especially in the infant population where children begin learning sign language. This project generates a classification of the methodologies that are within this field of study and through this research, a prototype of identification of the letters of the alphabet of the Colombian Sign Language (CSL) is proposed to support the learning of the basics of the language for the adult population with deaf children. For this process, a sensory glove is built which interprets the articulation of the signs and a database is built with each of the static signs of the alphabet. Subsequently, a multilayer Artificial Neural Network (ANN) is trained to identify the sign articulation patterns and a graphical interface is designed to visualize the interpretation of the obtained data. Finally, evaluation tests of the tool are developed to measure the accuracy of sign identification and the corresponding conclusions are developed.