SautiLearn: Mejorando el aprendizaje online con la transformación del acento

Hoy en día está totalmente extendido y normalizado el aprendizaje a través de cursos online de todo tipo. Estas enseñanzas intentan democratizar la educación gracias a su accesibilidad y su gratuidad. Sin embargo, a menudo se nos olvida para quién ha sido diseñada esa accesibilidad. No se piensa en que hablantes de una misma lengua puedan tener dificultades para comunicarse unos con otros a causa de sus diferentes acentos. Este hecho se traslada al ámbito educativo, de manera que mucho alumnado debe adaptarse al acento del profesor o profesora. Supone una barrera cognitiva importante y también una desventaja porque no pueden aprender a la misma velocidad que un compañero que sí comparte o conoce el acento del docente.

Siete personas de origen nigeriano y con fuertes lazos con la comunidad AI Saturday Lagos crearon el proyecto SautiLearn DB. Con este sistema se quiere poder convertir el acento americano en una mezcla de diferentes acentos del inglés procedente de hablantes de diferentes partes de Nigeria. Uno de los objetivos de su plataforma es democratizar el conocimiento y crear proyectos que tengan una repercusión positiva en la sociedad. 

Diversidad de la población a través de la recolección de datos

Para desarrollar su idea, los creadores de SautiLearn DB usaron 919 voces distintas gracias a diferentes voluntarios que se ofrecieron a grabar y leer las distintas frases que les ofrecieron. A través de una web hicieron el llamamiento que estuvo activo durante dos semanas y se distribuyó a través de diferentes redes, sobre todo grupos de estudio relacionados con la inteligencia artificial. Se grabaron 1.132 frases distintas que pudieran dar una representatividad equilibrada de los sonidos propios de la lengua inglesa. Durante la recogida de datos se tuvieron en cuenta varios factores como la edad a la que aprendieron el inglés, la lengua materna en la que tienen más fluidez y el país de residencia. No obstante, vieron, analizando los datos obtenidos, que no obtuvieron la diversidad poblacional que esperaban.

Anteriormente, algunos grupos a nivel internacional hicieron investigaciones sobre la conversión del acento, estableciendo que el habla se compone del timbre, el tono y el ritmo de la voz. Basándose en esta idea, el grupo de AI Saturday Lagos, liderado por Tejumade Afonja, investigadora en el centro CISPA  Helmholtz para la seguridad de la información en Saarbrücken (Alemania), desarrolló un sistema de redes neuronales que pudiera identificar componentes individuales del habla para hacer que el audio de un hablante fuera similar al de otro interlocutor. Con 919, crearon un modelo que pudiera transformar la voz nativa de un hablante en otra de no nativa, haciendo que el acento resultante sea más familiar para los estudiantes.

Ética y visión a largo plazo del proyecto

Sus creadores opinan que su sistema, en las manos equivocadas, puede tener una alta potencialidad hacia el abuso, manipulación o ridiculización al tratarse de la modificación de la voz de un interlocutor. Otra cosa a tener en cuenta es que su proyecto fue ideado bajo licencia creative commons, lo que significa que los datos recopilados únicamente pueden utilizarse para futuras investigaciones. En cuanto a los puntos a mejorar de su proyecto, son conscientes de que para poder hacer más efectivo este trabajo deben recoger más datos, sobre todo de personas del norte del país, ya que detectaron que su banco de datos no contaba con usuarios de esas regiones.

Consideran que con su sistema han podido alcanzar dos Objetivos de Desarrollo Sostenible. Concretamente, los de educación de calidad y el de reducción de las desigualdades. El primero, gracias a que estudiar con un acento que les es familiar puede enriquecer el aprendizaje y el segundo, porque una buena calidad educativa influencia claramente el porvenir de las personas y el proyecto ayuda a reducir la desigualdad en las oportunidades.

Si queréis conocer más detalles sobre este sistema, os invitamos a que leáis el documento que crearon tras la finalización del sistema.

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