Sistema Inteligente de Traducción de Voz a Lenguaje de Señas Boliviano

Resumen

El presente trabajo de investigación científica, emplea un modelo de red neuronal Contrapropagación (CPN) como mecanismo, que permite lograr la transformación de un fonema resultado de la emisión sonora de una letra, silaba o palabra en una representación gráfica simbólica correspondiente al alfabeto de señas boliviano que emplean para comunicarse las personas sordas en Bolivia. Para materializar este trabajo de investigación se desarrollaron componentes de software orientados a la captura y procesamiento de los fonemas basados en principios matemáticos, físicos, lógicos y algorítmicos correspondientes al estudio de la voz, el tratamiento del sonido y las redes neuronales, los cuales fueron implementados en un componente de software que permite en principio memorizar un conjunto de letras, silabas y palabras, para posteriormente, ante la emisión sonora de las mismas por cualquier persona de manera arbitraria, representarlas gráficamente a través de un símbolo del lenguaje de señas boliviano. El trabajo de investigación permitió detectar los patrones básicos que forman los fonemas, además se empleó el análisis de Fourier para señales, permitiendo extraer características en dominio de la frecuencia de la señal de audio original, para que sean usados conjuntamente con los patrones originales en un modelo de red neuronal más avanzado en la detección de voz y en la separación de silabas de la señal de audio.Un estudio y valoración de varios modelos de redes neuronales permitió decidir utilizar una red de contrapropagación, complementando la medida con experiencias recogidas de otras investigaciones que mostraban que la CPN presentaba la mejor relación entre eficiencia de reconocimiento frente a la velocidad de entrenamiento, además de la capacidad de reconocer patrones de mayor tamaño.