Durante las últimas décadas, los investigadores han desarrollado regularmente dispositivos destinados a traducir el lenguaje de señas americano (ASL) al inglés, con la esperanza de facilitar la comunicación entre las personas sordas y con dificultades auditivas y el mundo de la audición. Muchas de estas tecnologías usan guantes para capturar el movimiento de la firma, que puede ser voluminoso e incómodo.
Ahora, un grupo de investigadores de la Universidad Estatal de Michigan (MSU) ha desarrollado un dispositivo sin guantes del tamaño de un tubo de Chapstick que esperan que mejore la traducción ASL-Inglés.
La tecnología, llamada DeepASL, utiliza un dispositivo de cámara para capturar los movimientos de las manos, luego alimenta los datos a través de un algoritmo de aprendizaje profundo, que los compara con los signos de ASL. A diferencia de muchos dispositivos anteriores, DeepASL puede traducir oraciones completas en lugar de palabras individuales, y no requiere que los usuarios hagan una pausa entre los signos.
"Esta es una tecnología verdaderamente no intrusiva", dice Mi Zhang, profesor de ingeniería eléctrica e informática que dirige la investigación.
Zhang y su equipo esperan que DeepASL pueda ayudar a las personas sordas y con problemas de audición sirviendo como traductor en tiempo real. Podría ser especialmente útil en situaciones de emergencia, dice Zhang, cuando esperar un traductor puede costar preciosos minutos. El dispositivo, que podría integrarse con un teléfono, tableta o computadora, también puede ayudar a enseñar ASL, dice Zhang. Dado que más del 90 por ciento de los niños sordos nacen de padres que están escuchando, hay una gran comunidad de adultos que necesitan aprender ASL rápidamente. DeepASL podría servir como un tutor digital, dando retroalimentación sobre si los alumnos están firmando correctamente.
Zhang ha solicitado una patente y espera tener un dispositivo en el mercado dentro de un año. Debido a que se basa en tecnología asequible (el sistema de captura de movimiento Leap Motion se vende por $ 78), podría ser más accesible que los esfuerzos anteriores.
Los investigadores Biyi Fang y Mi Zhang demuestran DeepASL. (Universidad del estado de michigan) Pero Christian Vogler, profesor de estudios de comunicación en la Universidad Gallaudet, una universidad para personas sordas o con problemas de audición, es escéptico sobre los dispositivos diseñados para traducir ASL, y su escepticismo es compartido por muchos en la comunidad sorda.
Los dispositivos generalmente no 'traducen' el ASL realmente, simplemente reconocen los signos de las manos y los convierten en una palabra en inglés por signo, dice Vogler. Esto significa que se pierde información gramatical clave, información sobre si una frase es una pregunta, una negación, una cláusula relativa, etc. Si bien DeepASL traduce oraciones completas, algunas características de la gramática de ASL van más allá de los signos con las manos: las expresiones faciales a menudo se usan como modificadores, levantar las cejas puede convertir una frase en una pregunta, la posición del cuerpo puede indicar cuándo el usuario de ASL cita a otra persona.
Hasta ahora, "ninguno de los sistemas ha sido remotamente útil para las personas que firman", dice Vogler, y agrega que los investigadores a menudo parecen tener "muy poco contacto con la comunidad [sorda y con problemas de audición] y muy poca idea de su verdadero necesariamente."
El equipo de Zhang no probó el dispositivo en personas sordas y con problemas de audición, sino en estudiantes en un programa de traducción de lenguaje de señas. Zhang enfatiza que DeepASL está diseñado para permitir solo la comunicación básica en este punto, y que este es solo un punto de partida. Él dice que su equipo espera extender las capacidades de DeepASL en el futuro para capturar también expresiones faciales.
"Ese será el próximo hito significativo que alcancemos", dice.
Vogler dice que es positivo que la tecnología MSU esté utilizando métodos de aprendizaje profundo, que han tenido éxito con el lenguaje hablado. Pero, a pesar de no necesitar un guante, es probable que el dispositivo tenga las mismas trampas que cualquier sistema anterior, ya que no captura los movimientos de la cara y el cuerpo.
Vogler cree que los investigadores deberían alejarse de la idea de que los dispositivos de reconocimiento de lenguaje de señas realmente pueden satisfacer las necesidades de comunicación en persona.
"Tenemos muchas opciones para facilitar la comunicación en persona, y hasta que tengamos algo que realmente respete las propiedades lingüísticas de los lenguajes de señas y los comportamientos de comunicación reales de los firmantes, estos esfuerzos no servirán para suplantarlos o reemplazarlos", dice. "En cambio, las personas necesitan trabajar con miembros reales de la comunidad y con personas que entienden las complejidades de los lenguajes de señas".
Vogler dice que sería útil que la tecnología de reconocimiento de lenguaje de señas como MSU funcione con interfaces de voz como Alexa. El crecimiento de estas interfaces es un desafío de accesibilidad para las personas sordas y con problemas de audición, dice, al igual que Internet, un medio en gran medida visual, ha presentado un gran desafío para las personas ciegas a lo largo de los años.
"Actualmente no tenemos una forma efectiva y eficiente de interactuar con estas interfaces de voz si no podemos o no queremos usar nuestra voz", dice. "El reconocimiento del lenguaje de señas es una combinación perfecta para esta situación, y una que en realidad podría terminar siendo útil y acostumbrarse".
