Tecnologia assistiva: a inserção de uma ferramenta web na promoção de uma melhor comunicação entre surdos e ouvintes - Ferreira, Marcelo da Costa (2020)
Os surdos enfrentam muitos problemas no acesso ao atendimento ao cliente. As tecnologias assistivas (ATs) fornecem a assistência necessária ao usuário para realizar uma ação que pode ajudá-lo a executá-la de forma mais fácil e/ou mais segura. Tecnologia Assistiva é uma área do conhecimento, de característica interdisciplinar, que engloba produtos, recursos, metodologias, estratégias, práticas e serviços os quais objetivam promover a funcionalidade, relacionada à atividade e à participação, de pessoas com deficiência, incapacidades ou mobilidade reduzida, visando à sua autonomia, à sua independência, à sua qualidade de vida e à sua inclusão social. Até o presente momento, a multinacional chinesa de tecnologia escolhida para o desenvolvimento deste trabalho não emprega, globalmente, nenhuma ferramenta de acessibilidade em linguagem de sinais em seus produtos ou websites. Isso se torna um grande problema, por exemplo, quando a empresa precisa atender a algum chamado de assistência técnica: não é possível a um surdo ou a um mudo conversar com o Atendimento ao Cliente via telefone ou chat, pois não há recurso capaz de permitir que eles dialoguem em Libras por meio de canais de comunicação como bate-papos. Devido à importância da promoção da acessibilidade nas corporações, o objetivo deste trabalho é criar um meio que facilite a interlocução das pessoas com surdez ou mudez de modo bidirecional (pergunta e resposta), usando linguagem de sinais no atendimento ao consumidor pelo acesso ao website de suporte técnico dos seus produtos. Foram utilizados o sistema Elis (Escrita de Língua de Sinais), devido à forma de notação idealizada para representar as línguas de sinais em sua modalidade escrita, e o Deep Learning, que são, essencialmente, redes neurais para lidar separadamente com o problema de reconhecimento de sinais e tradução. Na primeira classe de palavra, sem que fosse utilizado Cross validation e gerado um modelo genérico qualquer — como vídeo inserido na rede —, alcançou-se acurácia de 75%. Já com os resultados, a partir de oito das onze classes de palavras, foi obtida uma média de grau de certeza da classificação de 92% como efeito alcançado (vídeos da internet). Já no ambiente controlado, temos precisão de 99% (com definição do padrão para gravação de vídeo, fundo da tela etc.). A importância deste trabalho está na promoção da acessibilidade através da criação de um instrumento que torne possível para as pessoas surdas ou mudas o acesso a informações de qualidade, assim como as facilidades que tecnologias atuais oferecem.