Plataforma embarcada de reconhecimento automático da fala para o auxílio de pessoas com mobilidade reduzida

Abstract

A busca por maior independência e autonomia para as pessoas com deficiência tem se apresentado como um fator decisivo ao proporcionar uma melhoria na qualidade de vida desses indivíduos através do uso de tecnologias assistivas. A fala se constitui na mais básica, comum e eficiente forma de comunicação entre os seres humanos, de modo que a entrada de comandos por voz pode ser uma alternativa para que pessoas com mobilidade reduzida, e que tenham preservada boa capacidade das habilidades da fala, realizem o controle do computador ou outros dispositivos. O objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de uma interface de comandos por voz, através do reconhecimento automático da fala, que seja facilmente adaptada e incorporada a sistemas e ferramentas de auxílio ao controle do ambiente doméstico (domótica). Com esse intuito, foram executadas duas abordagens de desenvolvimento. A primeira consistiu de um experimento piloto realizado com o intuito de formar uma base inicial de conhecimento no desenvolvimento de aplicações utilizando o reconhecimento de comandos por voz. Esta etapa baseou-se na utilização de um módulo de hardware específico, que recebe os comando de voz diretamente através de um microfone, constituindo-se de um sistema dependente de locutor capaz de reconhecer comandos de palavras isoladas para o controle das luzes de umLED RGB. Já a segunda abordagem, integra componentes de hardware aberto e software livre e de código aberto, sendo os comandos de voz fornecidos ao sistema através de um smartphone configurado com softphone VoIP (Voz sobre IP). Nesse último caso, o softphone, então, se registra no servidor de comunicação Asterisk, que implementa uma central telefônica com unidade de resposta audível (URA). Integrada ao servidor, está a ferramenta de reconhecimento da fala, Julius. Esses componentes estão embarcados na plataforma Beaglebone Black, de baixo custo. O sistema é dependente de locutor e capaz de reconhecer frases com três palavras para o controle da iluminação, televisão e acesso a portas de umambiente doméstico hipotético constituído de sala, cozinha, quarto, banheiro e área externa. Os resultados obtidos a partir dos testes realizados indicam taxas de acerto de 95,9% e 94,77% para as interfaces desenvolvidas na primeira e segunda abordagens, respectivamente. Esses índices sugeremque é viável o emprego dos módulos de reconhecimento desenvolvidos na implementação de soluções de tecnologias assistivas.