Tradução Contínua da Língua Brasileira de Sinais no Contexto da Saúde com Deep Learning
Acessibilidade, Libras, Aprendizado Profundo, Sequência-para-sequência, Tradução Automática.
No Brasil, os surdos representam cerca de 5% da população, aproximadamente 9.7
milhões de brasileiros. Apesar da Língua de Sinais Brasileira (Libras) ser uma das lín-
guas oficiais do Brasil, o conhecimento e domínio de Libras entre pessoas não surdas é
um obstáculo, gerando barreiras linguísticas no acesso a direitos básicos, especialmente
no acesso a serviços de saúde. Isso motivou o desenvolvimento de políticas governamen-
tais que obrigam os prestadores de serviços a fornecer intérpretes de Libras para viabilizar
o acesso a esses serviços por parte da comunidade surda. Todavia, esse tipo de solução
apresenta um custo de implantação e manutenção muito alto. Nessa perspectiva, se faz
necessário o desenvolvimento de pesquisas e metodologias automatizadas para tradução
automática de Libras. Assim, neste trabalho, propusemos uma metodologia para tra-
dução contínua de Libras. A solução proposta não requer nenhum hardware adicional,
baseando-se inteiramente em imagens ou sequências de imagens (vídeos). Além disso,
foi introduzida um novo conjunto de dados para reconhecimento contínuo de Libras, con-
tendo 10500 vídeos de 105 sentenças distintas no contexto de triagem clínica. Os experi-
mentos computacionais obtiveram um WER de 21,62 e uma acurácia máxima de 92,68%,
para um conjunto de testes com amostras e intérpretes nunca vistos pelo modelo durante
o treinamento.