Desarrollo de un sistema electrónico para la comunicación de personas con discapacidad del habla usando Machine Learning aplicado a adolescentes de 13 a 15 años en el Instituto Carlos Garbay.

Uno de los desafíos de la sociedad actual ha sido la inclusión, creando oportunidades equivalentes para todos, especialmente para aquellas personas con capacidades especiales. El avance tecnológico permitió el desarrollo de sistemas de comunicación que buscan fomentar su participación. El objetivo de este proyecto fue aportar una solución innovadora para facilitar la comunicación de personas con discapacidad dentro de su entorno de desarrollo, específicamente para adolescentes de 13 a 15 años con discapacidad del habla. Se desarrolló en cinco etapas: adquisición y almacenamiento de datos, procesamiento de datos, almacenamiento de datos procesados mediante algoritmos de Machine Learning, establecimiento de la comunicación y respuesta del sistema. En la parte de software, se escogió y desarrolló la mejor opción del algoritmo de Machine Learning y se diseñó la interfaz gráfica. En cuanto al hardware, se implementó un altavoz para la salida de datos. Finalmente, se analizó los resultados de métricas para el modelo de Redes Neuronales Recurrentes y se realizó pruebas de latencia y envío de datos. Se determinó que la latencia media entre la aplicación y el altavoz varió entre 0.86 segundos a una distancia de 7.5 metros y 0.88 segundos a 9.0 metros; la desviación estándar fue moderada, y el coeficiente de correlación de Pearson de 0.161 indicó que no existió una relación lineal significativa. Para la prueba de estrés del servidor se utilizó Apache JMeter, arrojando un tiempo de respuesta promedio de 0.85 segundos y estabilidad hasta 300 solicitudes por minuto, con un incremento en la tasa de errores después de este umbral. Las evaluaciones realizadas por profesionales en diversos campos fueron fundamentales para mejorar el sistema, asegurando que brinda un soporte efectivo y confiable para la comunicación, comprensión y aprendizaje del usuario, mejorando su calidad de vida.

• Hovedforfatter: Benalcázar Borja, Nataly Cecilia (author)
• Andre forfattere: Orozco Rivas, Alanis Marcela (author)
• Format: bachelorThesis
• Sprog: spa
• Udgivet: 2024
• Fag: SISTEMA ELECTRÓNICO; PERSONAS CON DISCAPACIDAD; MACHINE LEARNING; REDES NEURONALES; INTERFAZ GRÁFICA
• Online adgang: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/23061