Autor: Andrew Flores Brongar (Currículo Lattes)

Resumo

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação funcional de um sistema de tradução simultânea da Língua Portuguesa para a Língua Brasileira de Sinais (Libras), utilizando técnicas de Deep Learning, Processamento de Linguagem Natural e animação tridimensional. O sistema foi concebido como uma Tecnologia Assistiva voltada ao contexto educacional, com foco na acessibilidade, na estabilidade do processamento contínuo e na experiência do usuário surdo. A arquitetura proposta integra três módulos principais: (i) reconhecimento automático de fala em português, baseado no modelo Faster-Whisper executado localmente; (ii) tradução automática sentencial de português para uma representação intermediária em Libras, utilizando um modelo Transformer do tipo Text-to-Text Transfer Transformer ajustado por transfer learning e domain adaptation; e (iii) execução visual das sentenças traduzidas por meio de um avatar tridimensional do VLibras. O sistema opera de forma desacoplada, com comunicação contínua entre frontend e back-end via WebSockets, permitindo processamento incremental e execução sequencial das sentenças. Os resultados obtidos evidenciaram a viabilidade técnica do sistema em execução local e contínua, bem como a eficácia das estratégias adotadas para mitigação de instabilidades no reconhecimento automático de fala (ASR), resultando em ausência de alucinações (taxa de 0,0%) nas sessões analisadas. Observou-se, ainda, baixo consumo de recursos computacionais e comportamento estável do pipeline integrado. Complementarmente, a interface desenvolvida, fundamentada em princípios de acessibilidade e design universal, contribui para uma interpretação visual clara e previsível. O trabalho estabelece, assim, uma base tecnológica e metodológica consistente para o desenvolvimento de sistemas automáticos de tradução para Libras, indicando como etapas futuras a validação com usuários surdos reais e a ampliação das métricas quantitativas de avaliação.