Un grupo de investigadores de la Universidad de Washington ha desarrollado una innovadora aplicación para relojes inteligentes que hace "oír" a los sordos: les brinda la posibilidad de recibir alertas ante sonidos como sirenas, timbres, llamadas telefónicas, alarmas o anuncios de electrodomésticos. Es una herramienta que logra mejorar la calidad de vida de las personas con esta discapacidad, y además les permite sentirse más conectadas con el entorno.

De acuerdo a un comunicado, la aplicación trasciende su uso práctico en cuanto a las funciones del hogar o de la vida cotidiana. Es que también facilita la comunicación de la persona con el mundo que lo rodea. Por ejemplo, le permite distinguir el sonido del canto de un pájaro en el jardín o saber si su mascota la está llamando para jugar. En breve, incluso, podrá utilizarse para distinguir la voz de un familiar de otras voces.

La aplicación se denomina SoundWatch y envía al usuario un zumbido amigable junto con información sobre el sonido detectado en cada caso, de acuerdo a una selección e identificación previa de los sonidos que le interesen al usuario. La innovación fue presentada recientemente en ASSETS 2020, un evento abocado a la relación entre informática y accesibilidad.

Dhruv Jain, estudiante de doctorado de la Universidad de Washington y líder del equipo de investigación, indicó que "esta nueva tecnología proporciona a las personas sordas una forma de experimentar los sonidos que requieren una acción, como sacar comida del microondas cuando emite un pitido. Pero al mismo tiempo logra mejorar las experiencias de las personas y ayudarlas a sentirse más conectadas con el mundo".

Avance tecnológico paso a paso

En un primer desarrollo, los científicos e ingenieros trabajaron con un sistema en base a tabletas, que se distribuían en los distintos ambientes de una casa como una red de pantallas interconectadas. Cada pantalla brindaba un plano básico del hogar y alertaba al usuario sobre un sonido y su fuente. Aunque este sistema demostró ser muy eficiente, tenía como desventaja cierta lentitud.

Posteriormente desarrollaron un segundo prototipo, en el cual aplicaron técnicas de aprendizaje automático para clasificar los sonidos en tiempo real. Crearon de esta forma un conjunto de datos de más de 31 horas, con 19 sonidos comunes relacionados con el hogar. Entre ellos se encuentran el llanto de un bebé, el maullido de un gato o el sonido que se produce al cerrar una puerta.

El sistema fue avanzando, y ahora las tabletas enviaban información a un reloj inteligente. En ese momento, los investigadores tuvieron la idea de crear una aplicación independiente para esta clase de dispositivos. La ventaja es que los usuarios pueden recibir alertas sonoras en cualquier lugar, incluso en situaciones en las que no cuenten con su teléfono inteligente, como por ejemplo al acudir al gimnasio.

Como los relojes inteligentes todavía presentan limitaciones en cuanto a la capacidad de sus baterías o a la potencia de sus procesadores, el sistema se integra con el smartphone del usuario para llevar a cabo la clasificación y análisis de los sonidos. Sin embargo, el mecanismo de alarmas garantiza un escaso consumo de la batería del reloj, rapidez y precisión.

Hacia el futuro

Según Jain, "ahora estamos buscando formas para que las personas personalicen estos sistemas para sus propias necesidades específicas. Queremos que, por ejemplo, puedan identificar mediante las alarmas la voz de un cónyuge de otras voces, o poder distinguir el sonido de la apertura de la puerta trasera del que realiza la puerta principal del hogar", concluyó.

En definitiva, esta aplicación permite a las personas sordas o con problemas de audición disfrutar de experiencias más profundas en su vida diaria, además de aumentar su autoestima al sentirse más útiles y con mayor seguridad en cada tarea que emprenden. Los especialistas destacaron que el avance de la tecnología de aprendizaje automático de vanguardia permitirá crear sistemas que mejoren la vida de las personas en múltiples aspectos.

Referencia

SoundWatch: Exploring Smartwatch-based Deep Learning Approaches to Support Sound Awareness for Deaf and Hard of Hearing Users. Dhruv Jain, Hung Ngo, Pratyush Patel, Steven Goodman, Leah Findlater, Jon Froehlich. ACM SIGACCESS conference on Computers and accessibility (2020).

Foto: Jain et al./ASSETS 2020.

Video y podcast: editados por Pablo Javier Piacente en base a elementos y fuentes libres de derechos de autor.