Saeli Seira Saenz and Alana Betanzo CarrilesによるEnsenas コミュニケーションツール

Saeli Seira Saenz and Alana Betanzo CarrilesによるEnsenas コミュニケーションツールは、ソーシャルデザインコンペティションカテゴリーにおける非常に権威ある2023 A' Design Award 鉄賞の優れた受賞作品です。

鉄ソーシャル· 2023

Ensenas コミュニケーションツール

デザイナー： Saeli Seira Saenz and Alana Betanzo Carriles

クライアント: Universidad de Monterrey

ソーシャルカテゴリーのA' Design Award 鉄賞受賞者

34,628

認証済み受賞者

#149366の受賞ステータスを認証

サイトを訪問 A' Design Awardで見るプレスリリース受賞バッジ

カラー

デザイン

Ensenas コミュニケーションツールについて

Ensenasは、メキシコにおける聴覚障害のある人々と聴者との間のコミュニケーションを改善するために開発されたデジタルツールです。Ensenasは機械学習モデルを用いてメキシコ手話をリアルタイムで読み取り、単語を書き言葉のスペイン語へ翻訳します。このモデルは、よく使われる手話400本の動画から成るデータセットを用いて学習させ、姿勢推定によってフレームごとにラベル付けと解析を行いました。レスポンシブ対応のウェブサイトではプロジェクトを紹介するとともに、研究成果、モデル、データセットを無償でダウンロードできるよう提供しています。目指すのは、コミュニケーションの隔たりを縮めることです。

受賞

A' Design Award 鉄賞について

Ensenas コミュニケーションツールは、よく設計された創造物に期待される専門的・産業的要件を満たす優れたデザインに授与される、権威ある評価である A' Design Award 鉄賞の受賞作品です。鉄賞の受賞作品は、制作者の高い技量、高度な専門性、専門家としての理解、創造的な能力を示しています。Ensenas コミュニケーションツールは、高く評価され、称賛され、愛される、実用的で革新的な創造物であることが期待されます。この A' Design Award 鉄賞を受賞したデザインは、業界のベストプラクティスを統合し、ノウハウと才能に結びついた有能な技術的特性を備えています。Ensenas コミュニケーションツールは、その徹底ぶりで尊敬され、世界をより良い場所にするための生活の質の向上をもたらすよう設計されています。

デザインの裏側

プレスキット

デザイナーが提供するクレジット、チームメンバー、技術的な詳細。

独自の特性: Likewise, thanks to technology and current tools, we were able to generate a Machine Learning model or tool which makes a real time reading of the Mexican Sign Language; where it is possible to solve the communication gap between people with hearing disabilities and people without such disability; avoiding that people make the effort to learn the Mexican Sign Language.
寸法とパッケージ: This is a model in a website, whit a responsive design.
タグ: IA, Machine Learning, LSM, Data base, Service Design, education and tools, Sign Language,
製造技術: We developed a model and data set of machine learning in order to create new tools and opportunities for people with hearing disabilities and make their lives easier through it. We created a platform in which anyone can learn more about the project and download the machine learning model.
デザインの課題: The first step in creating this project was the creation of a data set consisting of a collection of 400 videos of the most used words in the Mexican sign language. These were ordered by categorize and label individually.
The next step was the pose prediction process, in which the model analyzes the content of the data set analyzing frame by frame by means of ML pipe pose Estimation.
At the end of this estimation, our supervised learning model is able to detect patterns in the poses without the need for human intervention in order to identify which words, letters, numbers and phrases they belong to. To complete this process, a manual selection of frames was also performed in order to achieve a more accurate prediction of the signals.

In order to open this project to the public, a digital platform was created in which it is possible to freely download our research, the LSM recognition model, the data set generated so that other developers, technology companies, educational institutions can take advantage of our project and can create more inclusion tools for the non-hearing community.
リサーチ: It is estimated that 5% of the world population, being 430 million people, will suffer a loss of disabling audio and in Mexico there are limited resources and tools to create an environment where everyone feels heard.
Following a design process, we conducted a series of interviews with experts, case studies and surveys to understand the perception of hearing impairment. We found that one of the limitations for the use of sign language is the learning curve.

We also found that some basic tasks for people with this disability can be more complicated than normal, which limits their independence. That's why we wanted to find a solution
inclusion to this problem.

This is Enseñas, an initiative that seeks inclusion through a digital tool made by through a machine learning model (LSM Model) with the purpose of creating a new way of
communication that facilitates the interaction between people with hearing disabilities and hearing people in real times. This model will be able to translate words from the Mexican sign language into Spanish written and vice versa in real time.
インスピレーション: The lack of education and tools about Mexican Sign Language to improve the communication and experience of hearing impaired people in Mexico, has led us to create awareness and promote the inclusion of this problem through a digital platform.
プロジェクト期間: 6 months on Universidad de Montery and Monterrey City in México
チームメンバー: Saeli Seira Sáenz
Alana Betanzo Carriles