Sistema de Transcripción de Voz a Texto en Tiempo Real para la inclusión de personas con discapacidad auditiva

Abstract

La inaccesibilidad en los entornos educativos representa un desafío significativo para las personas con discapacidad auditiva, limitando su participación plena en actividades como conferencias, clases y discusiones grupales. La falta de herramientas inclusivas que permitan una comprensión rápida y precisa del contenido hablado en tiempo real genera barreras que afectan su desempeño académico, integración social y acceso equitativo al conocimiento. Con el objetivo de mitigar esta situación, se desarrolló un sistema de transcripción de voz a texto orientado a personas con discapacidad auditiva, utilizando la API de OpenAI Whisper. Este sistema aprovecha el procesamiento avanzado de lenguaje natural e inteligencia artificial para convertir en tiempo real el discurso oral en texto accesible y comprensible. La elección de Whisper se fundamenta en su capacidad para manejar diferentes idiomas, acentos y variaciones en la calidad del audio, ofreciendo un nivel de precisión superior a otras soluciones disponibles. El desarrollo del sistema incluyó la integración de Whisper como núcleo del procesamiento de audio, acompañado de una interfaz sencilla, adaptable y amigable. Se diseñó específicamente para su aplicación en ambientes educativos, considerando escenarios como transcripciones en aulas, grabaciones de conferencias y discusiones grupales. Además, el sistema incluye funciones para almacenar registros para consultas posteriores. Para evaluar la efectividad del sistema, se realizaron pruebas con personas a las que va dirigida esta aplicación, analizando su precisión, velocidad de transcripción y la satisfacción de los usuarios finales. Los resultados demostraron una alta fiabilidad con un porcentaje del 90% de precisión en la generación de transcripciones. Asimismo, el sistema obtuvo una muy buena aceptación por parte de los usuarios.