Il guanto hi-tech che traduce in lingua parlata la Lingua dei segni

I bioingegneri dell'UCLA, University of California, Los Angeles, hanno progettato un dispositivo simile a un guanto in grado di tradurre in tempo reale la lingua dei segni americana in parlato inglese tramite un'app per smartphone . La ricerca è stata pubblicata sulla rivista Nature Electronics

Guanto hi-tech. Jun Chen, assistente professore di bioingegneria presso la UCLA Samueli School of Engineering è il principale autore della ricerca: “La nostra speranza è che questa tecnologia diventi uno strumento semplice per tradurre la lingua dei segni e comunicare direttamente con chi non la conosce senza bisogno di un intermediario. Speriamo inoltre che possa aiutare più persone a imparare da sole la lingua dei segni”.

Come sono fatti i guanti traduttori

Il sistema consiste in due dispositivi indossabili. Si tratta di guanti con sensori sottili ed estensibili che percorrono la lunghezza di ciascuna delle cinque dita. Questi sensori, realizzati con filati a conduzione elettrica, rilevano i movimenti delle mani e i posizionamenti delle dita che indicano singole lettere, numeri, parole e frasi.

Il dispositivo trasforma quindi i movimenti delle dita in segnali elettrici, che vengono inviati a un dispositivo da polso grande come una moneta. La scheda trasmette questi segnali in modalità wireless a uno smartphone che provvede a tradurre la lingua dei segni in parole, al ritmo di circa una parola al secondo.

I ricercatori hanno anche aggiunto sensori adesivi ai volti dei tester (tra le sopracciglia e ai lati della bocca) per catturare le espressioni facciali che fanno parte della lingua dei segni.

Test guanto hi-tech

Nel testare il dispositivo, i ricercatori hanno lavorato con quattro persone sorde che usano la lingua dei segni. Le persone hanno ripetuto ogni gesto della mano 15 volte. Un algoritmo di apprendimento automatico personalizzato ha trasformato questi gesti in lettere, numeri e parole che rappresentavano. Il sistema ha riconosciuto 660 segni, tra cui ogni lettera dell’alfabeto e numeri da 0 a 9. Il perfezionamento di questa tecnologia permetterà di abbattere una barriera importante.

Oltre a Chen, gli altri autori della ricerca sono Zhihao Zhao, Kyle Chen, Songlin Zhang, Yihao Zhou e Weili Deng, membri del Wearable Bioelectronics Research Group di Chen presso l'UCLA. L'altro autore corrispondente è Jin Yang, dell'Università cinese di Chongqing.

Fonte: Ucla, Nature Elettronics

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