Desarrollo de Guante Inteligente Motriz-Sonoro de Apoyo para Individuos No Verbales Empleando Lenguaje de Señas Mexicano para Comunicación en Tiempo Real con Conectividad Híbrida
En el campo de los sistemas embebidos, el desarrollo de dispositivos inteligentes ha permitido la creación de herramientas avanzadas que mejoran la accesibilidad y la comunicación. Una de las aplicaciones más innovadoras en este ámbito es el desarrollo de tecnologías portátiles, como los guantes inteligentes, que integran sensores, procesamiento de señales y modelos de aprendizaje automático para interpretar gestos en tiempo real.
En este contexto, el presente trabajo propone el diseño e implementación de un guante inteligente capaz de reconocer y traducir el Lenguaje de Señas Mexicano (LSM) a salida de audio, facilitando la comunicación para individuos no verbales.
El dispositivo empleará una arquitectura de sistema embebido autónomo, es decir, funcionará sin depender de una conexión a Internet, garantizando su uso en cualquier entorno. Sin embargo, permitirá actualizaciones mediante conectividad híbrida, asegurando mejoras en el reconocimiento de nuevas palabras y frases.
Para su desarrollo, se utilizarán sensores inerciales y de flexión para capturar los movimientos de la mano, procesados mediante algoritmos de aprendizaje automático embebidos en el sistema.
En las primeras etapas del proyecto, el guante será capaz de reconocer las vocales, evolucionando posteriormente al abecedario completo y, en una fase más avanzada, a frases estructuradas. Todo esto con ayuda de sensores de flexión [3], los cuales medirán los movimientos de la mano para su posterior procesamiento junto con un algoritmo de aprendizaje supervisado [4], capaz de reconocer diferentes gestos y transformarlos en audio.
Además, se integrará un sistema de síntesis de voz, que permitirá a personas con discapacidad auditiva y visual recibir una salida sonora del mensaje interpretado. Este enfoque combina hardware especializado, procesamiento en tiempo real y modelos de IA para proporcionar una solución innovadora y accesible en el ámbito de la comunicación asistida.
El objetivo de este trabajo es implementar técnicas de aprendizaje automático para desarrollar un modelo de red neuronal capaz de detectar y reconocer gestos específicos del LSM en tiempo real. Esto se logrará utilizando modelos de aprendizaje profundo, similares a los utilizados en la detección de objetos en imágenes, optimizados para interpretar los datos de los sensores y traducirlos en una señal de salida.
Este proyecto tiene un impacto social significativo, ya que busca brindar apoyo a grupos históricamente rezagados, como lo es la comunidad sordomuda, ayudándoles a superar su necesidad esencial de comunicarse con el resto de la sociedad.
Adicionalmente, el guante puede servir como herramienta educativa, fomentando la difusión del Lenguaje de Señas Mexicano (LSM) entre la población en general.
Créditos: Karla Guadalupe Mariana Palacios Jeycson Gabriel Joan Pablo Jeovani Pacheco