Ponente
Descripción
Los niños con discapacidad auditiva enfrentan múltiples desafíos en el desarrollo del lenguaje, una habilidad fundamental para adquirir conocimientos y relacionarse con su entorno. Su principal medio de comunicación es con el lenguaje de señas, un sistema visual y espacial basado en gestos realizados con las manos. Aunque este sistema es esencial para su interacción, su aprendizaje puede ser complejo durante los primeros años de vida debido a las limitaciones cognitivas propias del desarrollo temprano de las habilidades lingüísticas. Sin embargo, la coordinación mano-ojo que los niños desarrollan de manera temprana facilita la adquisición de signos simples antes de que el habla se desarrolle plenamente. En este contexto, los robots pueden desempeñar un papel valioso al proporcionar un entorno de aprendizaje interactivo y estimulante, promoviendo tanto el desarrollo de habilidades lingüísticas como cognitivas. Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de reconocimiento del lenguaje de señas mediante el uso de redes neuronales convolucionales, integrado en un robot humanoide. El objetivo es ofrecer a los niños una experiencia didáctica y entretenida para aprender el lenguaje de señas de manera efectiva. Para el reconocimiento se implementó una red neuronal convolucional entrenada con un conjunto de datos que abarca 21 clases, cada una correspondiente a una letra del alfabeto de la Lengua de Señas Mexicano (LSM), con 300 imágenes por clase. Se seleccionaron cuatro letras del conjunto para realizar una comparativa: dos con formas similares y dos con diferencias significativas. Los resultados preliminares mostraron que el algoritmo alcanzó un rendimiento entre el 95% y el 98%, evidenciando una notable eficacia. Este proyecto tiene el potencial de mejorar la comunicación y la integración de niños con discapacidad auditiva en la sociedad, especialmente en entornos escolares al proporcionarles herramientas innovadoras y accesibles para el aprendizaje de la lengua de señas.
Palabras clave: Lenguaje de Señas, Redes Neuronales Convolucionales, Robot Humanoide, Discapacidad Auditiva.
