Poza Rica, Ver., mayo de 2025.- Erika Mendoza Salvador y Erick Alejandro Borges Galindo, egresados de la Maestría en Ciencias de la Ingeniería, con especialidad en Electrónica y Telecomunicaciones, de la Universidad Veracruzana (UV) desarrollaron un innovador sistema de traducción de voz a lengua de señas en formato de video.

Erika Mendoza explicó que el proyecto “Sistema de traducción de voz a lenguaje de señas” busca romper las barreras comunicativas que enfrentan las personas sordas, especialmente debido a que gran parte de la población no domina la lengua de señas, “aprenderla sería lo ideal, pero su complejidad y amplitud lo hacen difícil para muchas personas. 

Por ello, esta herramienta pretende servir como puente comunicativo, fomentando la empatía y la inclusión de personas con discapacidad auditiva ampliando sus oportunidades de interacción en entornos sociales, educativos y laborales.

El sistema fue desarrollado en lenguaje Python, utilizando librerías como Speech Recognition, que permite captar la voz a través de un micrófono, procesarla y convertirla en texto; posteriormente, el texto se vincula a una base de datos visual de señas, presentadas en formato de video. Para crear esta base contaron con el apoyo de una fundación que los auxilió en la grabación de señas, así como con recursos recopilados de fuentes abiertas.

“El sistema reconoce la palabra pronunciada, busca su equivalente en la base de datos y muestra un video con la seña correspondiente, funcionando como un traductor automático, similar a un intérprete en tiempo real”, refirió Erika.

Por su parte, Erick Alejandro Borges Galindo desarrolló el componente inverso del proyecto: la conversión de lengua de señas a texto y audio. “La meta fue cerrar el ciclo completo de comunicación entre personas oyentes y con discapacidad auditiva”, afirmó.

Dijo que este proyecto representa una propuesta concreta desde la UV para atender una necesidad social urgente, combinando tecnología, sensibilidad y compromiso con la inclusión.

El interés inicial surgió de un proyecto para personas laringectomizadas, quienes pierden la capacidad de hablar. Aunque en ese caso se pretendía utilizar inteligencia artificial para mejorar la naturalidad de la voz generada, el alto costo de los dispositivos necesarios detuvo su desarrollo.

Según datos del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (Inegi), en México hay cerca de dos millones de personas con discapacidad auditiva, lo que evidencia la urgencia de soluciones inclusivas. “Vivimos en una sociedad estructurada en torno al lenguaje hablado, mientras que la lengua de señas es aún poco conocida. Esto limita seriamente la inclusión social y profesional de esta comunidad”, expresó Erick.

Dijo que se contó con la asesoría del académico Mario González Lee para realizar el diseño de un sistema no intrusivo, que respete la dignidad de los usuarios. El desarrollo técnico se basó también en Python y se enfocó en construir un modelo accesible y funcional, partiendo de una base de datos visual propia.

“El primer reto fue reconocer que no existe una lengua de señas universal, incluso dentro de México hay diferencias regionales notables. Por ello, optamos por crear un corpus propio con 20 palabras clave de uso cotidiano; para cada una se grabaron 30 videos que muestran la seña correspondiente, asegurando variedad y calidad en los datos”, explicó Erick.

Agregó que los datos fueron utilizados para entrenar una red neuronal recurrente, un modelo especialmente útil para analizar secuencias temporales, como los movimientos de manos en la lengua de señas.

Durante las pruebas, el sistema fue capaz de identificar señas en tiempo real a través de una cámara, analizando la posición y movimiento de las manos sin importar el color de piel, género o etnia, evitando así sesgos visuales.

Además, se consultó a una agencia especializada en lengua de señas para garantizar que el proyecto no solo fuera inclusivo en su propósito, sino también en su implementación. Una de las recomendaciones clave fue evitar dispositivos que se acerquen al rostro, por considerarse invasivos. En su lugar, se optó por cámaras de computadoras o laptops, ideales para videollamadas y conferencias.

Por último, comentó que, como parte del desarrollo académico, se publicó el artículo científico “Sistema intérprete de lengua de señas usando redes neuronales recurrentes” en la revista Player Science, editada por MDPI.