TradiLibras: aplicativo de tradução instantânea da Língua Brasileira de Sinais
2025-3586.jovemDesenvolvemos o TradiLibras, um aplicativo em Python (Kivy) que utiliza Inteligência Artificial e visão computacional (Mediapipe) para traduzir sinais da Libras para o Português e para ensinar Libras. O enfoque é a superação de barreiras comunicacionais e a promoção da acessibilidade. Testes iniciais validam a precisão do reconhecimento do alfabeto manual, confirmando a viabilidade técnica e o potencial de inclusão.
Palavras-chave
acessibilidade; inteligência artificial; visão computacional; libras; tradução instantânea
Resumo Científico
A comunidade surda enfrenta, frequentemente, exclusão da comunicação cotidiana, uma vez que a Língua Brasileira de Sinais (Libras) não está suficientemente difundida na sociedade brasileira. Essa realidade gera barreiras comunicacionais que dificultam o acesso à informação e a participação plena em diferentes contextos sociais. Com o avanço acelerado das tecnologias de inteligência artificial, surgiu a oportunidade de utilizá-las como ferramenta de inclusão, promovendo a democratização do aprendizado da Libras. O TradiLibras é um aplicativo voltado para o ensino e prática da Libras por ouvintes, com foco no aprendizado, correção e treinamento de sinais. A proposta do aplicativo é fornecer feedback em tempo real, auxiliando os usuários a reconhecer, executar e formar frases corretas em Libras, considerando não apenas os sinais isolados, mas também aspectos de sintaxe, expressões não manuais e construção de sentenças coerentes. O projeto contemplou fases de pesquisa sobre a língua, implementação do modelo de reconhecimento, elaboração do design e das funcionalidades do aplicativo, e testes preliminares com simulação de uso. Os resultados preliminares indicam a viabilidade técnica da solução proposta, evidenciando seu potencial para contribuir com a democratização do acesso ao ensino da Libras. Além disso, o projeto aponta para futuras expansões, como a inclusão de sinais mais complexos, frases contextualizadas e variações regionais, visando ampliar a eficácia e a abrangência do aplicativo.