Dispositivo generador de voz - Speech-generating device
Los dispositivos generadores de voz ( SGD ), también conocidos como ayudas de comunicación de salida de voz , son sistemas electrónicos de comunicación aumentativa y alternativa (AAC) que se utilizan para complementar o reemplazar el habla o la escritura en personas con discapacidades graves del habla , lo que les permite comunicarse verbalmente. Los SGD son importantes para las personas que tienen medios limitados para interactuar verbalmente, ya que permiten que las personas se conviertan en participantes activos en las interacciones de comunicación. Son particularmente útiles para los pacientes que padecen esclerosis lateral amiotrófica (ELA), pero recientemente se han utilizado para niños con deficiencias predichas del habla.
Hay varios métodos de entrada y visualización para que los usuarios de distintas capacidades puedan hacer uso de los SGD. Algunos SGD tienen varias páginas de símbolos para acomodar una gran cantidad de expresiones y, por lo tanto, solo una parte de los símbolos disponibles son visibles a la vez, con el comunicador navegando por las distintas páginas. Los dispositivos generadores de voz pueden producir una salida de voz electrónica mediante el uso de grabaciones digitalizadas de voz natural o mediante la síntesis de voz, que pueden llevar menos información emocional pero pueden permitir al usuario pronunciar mensajes novedosos.
El contenido, la organización y la actualización del vocabulario en un SGD está influenciado por una serie de factores, como las necesidades del usuario y los contextos en los que se utilizará el dispositivo. El desarrollo de técnicas para mejorar el vocabulario disponible y la velocidad del habla. la producción es un área de investigación activa. Los elementos de vocabulario deben ser de gran interés para el usuario, ser de aplicación frecuente, tener una variedad de significados y ser pragmáticos en su funcionalidad.
Existen varios métodos para acceder a los mensajes en los dispositivos: directa o indirectamente, o mediante el uso de dispositivos de acceso especializados, aunque el método de acceso específico dependerá de las habilidades y habilidades del usuario. La salida de SGD suele ser mucho más lenta que el habla, aunque las estrategias de mejora de la velocidad pueden aumentar la velocidad de salida del usuario, lo que resulta en una mayor eficiencia de la comunicación.
El primer SGD conocido se creó como prototipo a mediados de la década de 1970, y el rápido progreso en el desarrollo de hardware y software ha significado que las capacidades del SGD ahora se pueden integrar en dispositivos como los teléfonos inteligentes . Los usuarios notables de SGD incluyen a Stephen Hawking , Roger Ebert , Tony Proudfoot y Pete Frates (fundador del ALS Ice Bucket Challenge ).
Los sistemas de generación de voz pueden ser dispositivos dedicados desarrollados únicamente para AAC, o dispositivos no dedicados, como computadoras que ejecutan software adicional para permitirles funcionar como dispositivos AAC.
Historia
Los SGD tienen sus raíces en las primeras ayudas a la comunicación electrónica. La primera ayuda de este tipo fue un controlador de máquina de escribir de sorbos y bocanadas llamado mecanismo selector operado por el paciente (POSSUM), prototipado por Reg Maling en el Reino Unido en 1960. POSSUM escaneó un conjunto de símbolos en una pantalla iluminada. Investigadores de la Universidad de Delft en los Países Bajos crearon la máquina de escribir operada por puntos de luz (LOT) en 1970, que hizo uso de pequeños movimientos de la cabeza para apuntar un pequeño punto de luz a una matriz de caracteres, cada uno equipado con una celda fotoeléctrica. Aunque no tuvo éxito comercial, el LOTE fue bien recibido por sus usuarios.
En 1966, Barry Romich, estudiante de primer año de ingeniería en la Case Western Reserve University, y Ed Prentke, ingeniero del Highland View Hospital en Cleveland, Ohio, formaron una sociedad, creando Prentke Romich Company . En 1969, la empresa produjo su primer dispositivo de comunicación, un sistema de mecanografía basado en una máquina de teletipo desechada.
Durante la década de 1970 y principios de la de 1980, comenzaron a surgir varias otras empresas que desde entonces se han convertido en importantes fabricantes de SGD. Toby Churchill fundó Toby Churchill Ltd en 1973, después de perder el habla tras una encefalitis. En los EE. UU., Dynavox (entonces conocido como Sentient Systems Technology) surgió de un proyecto de un estudiante en la Universidad Carnegie-Mellon , creado en 1982 para ayudar a una joven con parálisis cerebral a comunicarse. A partir de la década de 1980, las mejoras en la tecnología llevaron a un gran número, variedad y rendimiento de los dispositivos de comunicación disponibles comercialmente, y a una reducción de su tamaño y precio. Los métodos alternativos de acceso, como el escaneo de objetivos (también conocido como señalar con el ojo) calibran el movimiento de los ojos de un usuario para dirigir un SGD para producir la fase de habla deseada. El escaneo, en el que se presentan alternativas al usuario de forma secuencial, estuvo disponible en los dispositivos de comunicación. Las posibilidades de salida de voz incluían voz tanto digitalizada como sintetizada.
Continuó el rápido progreso en el desarrollo de hardware y software , incluidos proyectos financiados por la Comunidad Europea . Los primeros dispositivos de generación de voz de pantalla dinámica disponibles comercialmente se desarrollaron en la década de 1990. Se desarrollaron programas de software que permitieron la producción por computadora de tableros de comunicación . Los dispositivos de alta tecnología han seguido haciéndose más pequeños y livianos, al tiempo que aumentan la accesibilidad y la capacidad; Se puede acceder a los dispositivos de comunicación mediante sistemas de seguimiento ocular , funcionan como una computadora para el procesamiento de textos y el uso de Internet, y como un dispositivo de control ambiental para el acceso independiente a otros equipos como TV, radio y teléfonos.
Stephen Hawking llegó a asociarse con la voz única de su particular equipo de síntesis. Hawking no pudo hablar debido a una combinación de discapacidades graves causadas por ELA y una traqueotomía de emergencia . En los últimos 20 años aproximadamente, los SGD han ganado popularidad entre los niños pequeños con deficiencias del habla, como el autismo, el síndrome de Down y el daño cerebral previsto debido a la cirugía.
A principios de la década de 2000, los especialistas vieron el beneficio de usar SGD no solo para adultos sino también para niños. Los neurolingüistas encontraron que los SGD eran tan efectivos para ayudar a los niños que estaban en riesgo de sufrir deficiencias temporales del lenguaje después de someterse a una cirugía cerebral como lo es para los pacientes con ELA. En particular, los SGD digitalizados se han utilizado como ayudas de comunicación para pacientes pediátricos durante el proceso de recuperación.
Métodos de acceso
Hay muchos métodos para acceder a los mensajes en los dispositivos: directa, indirectamente y con dispositivos de acceso especializados. Los métodos de acceso directo implican el contacto físico con el sistema mediante el uso de un teclado o una pantalla táctil. Los usuarios que acceden a los SGD indirectamente y a través de dispositivos especializados deben manipular un objeto para acceder al sistema, como maniobrar un joystick , un mouse, un puntero óptico, un puntero de luz, un puntero infrarrojo o un escáner de acceso por interruptor .
El método de acceso específico dependerá de las habilidades y habilidades del usuario. Con la selección directa , se puede usar una parte del cuerpo, un puntero, un mouse adaptado , un joystick o un seguimiento ocular, mientras que el escaneo de acceso por interruptor se usa a menudo para la selección indirecta. A diferencia de la selección directa (por ejemplo, escribir en un teclado, tocar una pantalla), los usuarios de Target Scanning solo pueden hacer selecciones cuando el indicador de escaneo (o cursor) del dispositivo electrónico está en la opción deseada. Aquellos que no pueden señalar normalmente calibran sus ojos para usar la mirada como una forma de señalar y el bloqueo como una forma de seleccionar las palabras y frases deseadas. La velocidad y el patrón de escaneo, así como la forma en que se seleccionan los elementos, se individualizan según las capacidades físicas, visuales y cognitivas del usuario.
Construcción de mensajes
La comunicación aumentativa y alternativa suele ser mucho más lenta que el habla, y los usuarios suelen producir de 8 a 10 palabras por minuto. Las estrategias de mejora de la tasa pueden aumentar la tasa de salida del usuario a alrededor de 12 a 15 palabras por minuto y, como resultado, mejorar la eficiencia de la comunicación.
En cualquier SGD dado, puede haber una gran cantidad de expresiones vocales que faciliten una comunicación eficiente y efectiva, incluidos saludos, expresión de deseos y formulación de preguntas. Algunos SGD tienen varias páginas de símbolos para adaptarse a una gran cantidad de expresiones vocales y, por lo tanto, solo una parte de los símbolos disponibles son visibles a la vez, con el comunicador navegando por las distintas páginas. Los dispositivos de generación de voz generalmente muestran un conjunto de selecciones usando una pantalla que cambia dinámicamente o una pantalla fija.
Hay dos opciones principales para aumentar la velocidad de comunicación de un SGD: codificación y predicción.
La codificación permite al usuario producir una palabra, oración o frase usando solo una o dos activaciones de su SGD. Las estrategias de codificación icónicas, como la compactación semántica, combinan secuencias de iconos (símbolos de imágenes) para producir palabras o frases. En la codificación numérica, alfanumérica y de letras (también conocida como abreviatura-expansión), las palabras y oraciones se codifican como secuencias de letras y números. Por ejemplo, al escribir "HH" o "G1" (para el saludo 1) se puede obtener "Hola, ¿cómo estás?".
La predicción es una estrategia de mejora de la velocidad en la que el SGD intenta reducir el número de pulsaciones de teclas utilizadas al predecir la palabra o frase que escribe el usuario. A continuación, el usuario puede seleccionar la predicción correcta sin necesidad de escribir la palabra completa. El software de predicción de palabras puede determinar las opciones que se ofrecerán en función de su frecuencia en el idioma, asociación con otras palabras, elecciones pasadas del usuario o idoneidad gramatical. Sin embargo, se ha demostrado que los usuarios producen más palabras por minuto (usando una interfaz de escaneo) con un diseño de teclado estático que con un diseño de cuadrícula predictivo, lo que sugiere que la sobrecarga cognitiva de revisar un nuevo arreglo cancela los beneficios del diseño predictivo al usar una interfaz de escaneo.
Otro enfoque para mejorar la tasa es Dasher , que utiliza modelos de lenguaje y codificación aritmética para presentar objetivos de letras alternativos en la pantalla con un tamaño en relación con su probabilidad dada la historia.
La tasa de palabras producidas puede depender en gran medida del nivel conceptual del sistema: el sistema TALK, que permite a los usuarios elegir entre un gran número de expresiones a nivel de oración, demostró tasas de salida superiores a 60 palabras por minuto.
Dispositivos de visualización fijos y dinámicos
Dispositivos de visualización fijos
Los dispositivos de visualización fijos se refieren a aquellos en los que los símbolos y elementos están "fijos" en un formato particular; algunas fuentes se refieren a estos como pantallas "estáticas". Estos dispositivos de visualización tienen una curva de aprendizaje más simple que algunos otros dispositivos.
Los dispositivos de visualización fijos reproducen la disposición típica de los dispositivos AAC de baja tecnología (la baja tecnología se define como aquellos dispositivos que no necesitan baterías, electricidad o electrónica), como las placas de comunicación . Comparten algunas de las desventajas; por ejemplo, normalmente están restringidos a un número limitado de símbolos y, por tanto, mensajes. Es importante señalar que con los avances tecnológicos realizados en el siglo XXI, los SGD de pantalla fija ya no se utilizan comúnmente.
Dispositivos de visualización dinámica
Los dispositivos de visualización dinámica suelen ser también dispositivos de pantalla táctil . Por lo general, generan símbolos visuales producidos electrónicamente que, cuando se presionan, cambian el conjunto de selecciones que se muestra. El usuario puede cambiar los símbolos disponibles usando enlaces de página para navegar a las páginas apropiadas de vocabulario y mensajes.
La página de "inicio" de un dispositivo de visualización dinámica puede mostrar símbolos relacionados con muchos contextos diferentes o temas de conversación. Al presionar cualquiera de estos símbolos, se puede abrir una pantalla diferente con mensajes relacionados con ese tema. Por ejemplo, al ver un partido de voleibol, un usuario puede presionar el símbolo "deporte" para abrir una página con mensajes relacionados con el deporte, luego presionar el símbolo que muestra un marcador para pronunciar la frase "¿Cuál es el puntaje?".
Las ventajas de los dispositivos de visualización dinámica incluyen la disponibilidad de un vocabulario mucho más amplio y la capacidad de ver la oración en construcción.Una ventaja adicional de los dispositivos de visualización dinámica es que el sistema operativo subyacente es capaz de proporcionar opciones para múltiples canales de comunicación, incluido el teléfono celular , mensajería de texto y correo electrónico. El trabajo de la Universidad de Linköping ha demostrado que tales prácticas de redacción de correos electrónicos permitieron a los niños que eran usuarios de SGD desarrollar nuevas habilidades sociales y aumentar su participación social.
Teclados parlantes
Los sistemas de bajo costo también pueden incluir una combinación de teclado y altavoz de audio sin una pantalla dinámica o visual. Este tipo de teclado envía texto escrito directamente a un altavoz de audio. Puede permitir que se pronuncie cualquier frase sin la necesidad de una pantalla visual que no siempre es necesaria. Un beneficio simple es que un teclado parlante, cuando se usa con un teléfono estándar o un altavoz, puede permitir que una persona con problemas de voz tenga una conversación bidireccional por teléfono.
Producción
La salida de un SGD puede digitalizarse y / o sintetizarse: los sistemas digitalizados reproducen palabras o frases grabadas directamente, mientras que la voz sintetizada utiliza software de conversión de texto a voz que puede transportar menos información emocional pero permite al usuario pronunciar mensajes novedosos escribiendo nuevas palabras. Hoy en día, las personas utilizan una combinación de mensajes grabados y técnicas de conversión de texto a voz en sus SGD. Sin embargo, algunos dispositivos están limitados a un solo tipo de salida.
Discurso digitalizado
Las palabras, frases o mensajes completos se pueden digitalizar y almacenar en el dispositivo para que el usuario los active. Este proceso se conoce formalmente como Voice Banking. Las ventajas del habla grabada incluyen que (a) proporciona prosodia natural y naturalidad del habla para el oyente (por ejemplo, se puede seleccionar una persona de la misma edad y sexo que el usuario de CAA para grabar los mensajes), y (b) proporciona sonidos que pueden ser importantes para el usuario, como reír o silbar. Además, los SGD digitalizados proporcionan un grado de normalidad tanto para el paciente como para sus familias cuando pierden la capacidad de hablar por sí mismos.
Una de las principales desventajas de utilizar únicamente voz grabada es que los usuarios no pueden producir mensajes novedosos; se limitan a los mensajes pregrabados en el dispositivo. Dependiendo del dispositivo, puede haber un límite en la duración de las grabaciones.
Habla sintetizada
Los SGD que utilizan voz sintetizada aplican las reglas fonéticas del idioma para traducir el mensaje del usuario en una salida de voz ( síntesis de voz ). Los usuarios tienen la libertad de crear palabras y mensajes novedosos y no se limitan a los que otros han pregrabado en su dispositivo.
Los teléfonos inteligentes y las computadoras han incrementado el uso de dispositivos de voz sintetizada a través de la creación de aplicaciones que permiten al usuario seleccionar de una lista de frases o mensajes para ser pronunciados en la voz y el idioma que el usuario ha elegido. Aplicaciones como SpeakIt! o Assistive Express para iPhone proporcionan una forma económica de usar un dispositivo generador de voz sin tener que visitar el consultorio de un médico o aprender a usar maquinaria especializada.
Los SGD sintetizados pueden permitir múltiples métodos de creación de mensajes que se pueden usar individualmente o en combinación: los mensajes se pueden crear a partir de letras, palabras, frases, oraciones, imágenes o símbolos. Con el habla sintetizada, existe una capacidad de almacenamiento virtualmente ilimitada para mensajes con pocas demandas de espacio en la memoria.
Los motores de voz sintetizados están disponibles en muchos idiomas, y el usuario puede manipular los parámetros del motor, como la velocidad del habla, el rango de tono, el género, los patrones de estrés, las pausas y las excepciones de pronunciación.
Conjunto de selección y vocabulario
El conjunto de selección de un SGD es el conjunto de todos los mensajes, símbolos y códigos que están disponibles para una persona que usa ese dispositivo. El contenido, la organización y la actualización de este conjunto de selección son áreas de investigación activa y están influenciadas por una serie de factores, incluida la capacidad, los intereses y la edad del usuario. El conjunto de selección para un sistema AAC puede incluir palabras que el usuario aún no conoce; se incluyen para que el usuario "crezca". El contenido instalado en cualquier SGD dado puede incluir una gran cantidad de páginas preestablecidas proporcionadas por el fabricante, con una cantidad de páginas adicionales producidas por el usuario o el equipo de atención del usuario según las necesidades del usuario y los contextos en los que se utilizará el dispositivo. .
Selección de contenido inicial
Los investigadores Beukelman y Mirenda enumeran varias fuentes posibles (como familiares, amigos, maestros y personal de atención) para la selección del contenido inicial de un SGD. Se requiere una variedad de fuentes porque, en general, un individuo no tendría el conocimiento y la experiencia para generar todas las expresiones vocales necesarias en un entorno dado. Por ejemplo, es posible que los padres y terapeutas no piensen en agregar términos de jerga, como " innit ".
El trabajo anterior ha analizado tanto el uso de vocabulario de los hablantes en desarrollo típico como el uso de palabras de los usuarios de CAA para generar contenido para nuevos dispositivos de CAA. Dichos procesos funcionan bien para generar un conjunto básico de enunciados o expresiones vocales, pero son menos efectivos en situaciones en las que se necesita un vocabulario particular (por ejemplo, términos relacionados directamente con el interés de un usuario en la equitación). El término "vocabulario marginal" se refiere al vocabulario que es específico o exclusivo de los intereses o necesidades personales del individuo. Una técnica típica para desarrollar vocabulario marginal para un dispositivo es realizar entrevistas con múltiples "informantes": hermanos, padres, maestros, compañeros de trabajo y otras personas involucradas.
Otros investigadores, como Musselwhite y St. Louis, sugieren que los elementos de vocabulario inicial deben ser de gran interés para el usuario, ser de aplicación frecuente, tener una variedad de significados y ser pragmáticos en su funcionalidad. Estos criterios se han utilizado ampliamente en el campo de la CAA como un control ecológico del contenido de SGD.
Mantenimiento automático de contenido
Beukelman y Mirenda enfatizan que la selección de vocabulario también implica un mantenimiento continuo del vocabulario; sin embargo, una dificultad en la CAA es que los usuarios o sus cuidadores deben programar en forma manual cualquier nueva expresión (por ejemplo, nombres de nuevos amigos o historias personales) y no existen soluciones comerciales existentes para agregar contenido automáticamente. Varios enfoques de investigación han intentado superar esta dificultad, que van desde la "entrada inferida", como generar contenido basado en un registro de conversación con los amigos y la familia de un usuario, hasta datos extraídos de Internet para encontrar materiales lingüísticos, como el Proyecto Webcrawler. Además, al hacer uso de enfoques basados en Lifelogging , el contenido de un dispositivo se puede cambiar en función de los eventos que le ocurren a un usuario durante su día. Al acceder a más datos de un usuario, se pueden generar más mensajes de alta calidad con el riesgo de exponer datos confidenciales del usuario. Por ejemplo, al hacer uso de sistemas de posicionamiento global , el contenido de un dispositivo se puede cambiar según la ubicación geográfica.
Preocupaciones éticas
Muchos SGD desarrollados recientemente incluyen herramientas de análisis y medición del desempeño para ayudar a monitorear el contenido utilizado por un individuo. Esto genera preocupaciones sobre la privacidad , y algunos argumentan que el usuario del dispositivo debe participar en la decisión de monitorear el uso de esta manera. Se han planteado preocupaciones similares con respecto a las propuestas de dispositivos con generación automática de contenido, y la privacidad es un factor cada vez más importante en el diseño de los SGD. Como los dispositivos AAC están diseñados para usarse en todas las áreas de la vida de un usuario, existen cuestiones legales, sociales y técnicas delicadas centradas en una amplia familia de problemas de gestión de datos personales que se pueden encontrar en contextos de uso de AAC. Por ejemplo, es posible que los SGD deban diseñarse para que respalden el derecho del usuario a eliminar registros de conversaciones o contenido que se haya agregado automáticamente.
Desafíos
La programación de dispositivos de generación dinámica de voz la realizan generalmente especialistas en comunicación aumentativa. Se requieren especialistas para atender las necesidades de los pacientes porque los pacientes generalmente eligen qué tipo de palabras / frases quieren. Por ejemplo, los pacientes usan diferentes frases según su edad, discapacidad, intereses, etc. Por lo tanto, la organización del contenido consume mucho tiempo. Además, las compañías de seguros de salud rara vez cubren los SGD. Como resultado, los recursos son muy limitados en lo que respecta tanto a la financiación como a la dotación de personal. El Dr. John Costello del Boston Children's Hospital ha sido la fuerza impulsora que solicita donaciones para mantener este programa en funcionamiento y bien dotado de personal tanto dentro de su hospital como en hospitales de todo el país.
Ver también
Referencias
Bibliografía
- Aetna Inc. (2010). "Boletín de política clínica: dispositivos generadores de voz" .
- Ashraf, S .; Warden, A .; Shearer, AJ; Judson, A .; Ricketts, IW; Waller, A .; Alm, N .; Gordon, B .; MacAulay, F .; Brodie, JK; Etchels, M. (2002). "Captura de frases para ICU-Talk, una ayuda de comunicación para pacientes de cuidados intensivos intubados". Actas de la quinta conferencia internacional de ACM sobre tecnologías de asistencia - Activos '02 . pag. 213. doi : 10.1145 / 638249.638288 . ISBN 1581134649. S2CID 4474005 .
- Beukelman, D .; Mirenda, P. (15 de junio de 2005). Comunicación aumentativa y alternativa: apoyo a niños y adultos con necesidades complejas de comunicación (3ª ed.). Pub Paul H. Brookes. Co. ISBN 978-1-55766-684-0.
- Black, R., Reddington, J., Reiter, E., Tintarev, N. y Waller A .. 2010. Uso de NLG y sensores para apoyar la narrativa personal para niños con necesidades complejas de comunicación. En actas del taller NAACL HLT 2010 sobre procesamiento del habla y el lenguaje para tecnologías de asistencia (SLPAT '10). Asociación de Lingüística Computacional, Stroudsburg, PA, EE. UU., 1–9.
- Blackstone, SW; Williams, MB; Joyce, M. (2002). "Necesidades futuras de tecnología de CAA: perspectivas del consumidor". Tecnología de asistencia . 14 (1): 3-16. doi : 10.1080 / 10400435.2002.10132051 . PMID 12739846 . S2CID 42895721 .
- Blischak, DM, Lombardino, LJ y Dyson, AT (2003). Uso de dispositivos generadores de voz: en apoyo del habla natural. Comunicación aumentativa y alternativa, 19
- Brewer, N (8 de febrero de 2011). " 'La tecnología le da a un joven una voz" .
- Dempster, M., Alm, N. y Reiter, E .. 2010. Generación automática de enunciados conversacionales y narrativa para la comunicación aumentativa y alternativa: un sistema prototipo. En actas del taller NAACL HLT 2010 sobre procesamiento del habla y el lenguaje para tecnologías de asistencia (SLPAT '10). Asociación de Lingüística Computacional, Stroudsburg, PA, EE. UU., 10–18.
- Dominowska, E., Roy, D. y Patel, R. (2002). Una ayuda de comunicación adaptativa sensible al contexto. Actas de la Conferencia Internacional de CSUN sobre Tecnología y Personas con Discapacidades, Northridge, CA.
- Centro ACE. "Dynavox Serie 5" . Archivado desde el original el 25 de abril de 2012.
- "Historia de la empresa Dynavox" . Archivado desde el original el 5 de agosto de 2016 . Consultado el 26 de diciembre de 2011 .
- Lund, J. "Diario de Roger Ebert: Encontrar mi propia voz 8/12/2009" . Blogs.suntimes.com. Archivado desde el original el 19 de agosto de 2011 . Consultado el 17 de octubre de 2009 .
- Friedman, MB, G. Kiliany, M. Dzmura, D. Anderson. "El sistema de comunicación Eyetracker", Johns Hopkins APL Technical Digest, vol. 3, no. 3, 1982. 250–252
- Friedman, MB, Kiliany, G. y Dzmura, M. (1985) Un teclado controlado por la mirada. Actas de la Segunda Conferencia Internacional sobre Ingeniería de Rehabilitación , 446–447
- Hanlon, M. "Stephen Hawking elige una nueva voz" . Consultado el 10 de agosto de 2009 .
- Glennen, Sharon L. y Decoste, Denise C. (1997). El manual de comunicación aumentativa y alternativa. Singular Publishing Group, Inc .: San Diego, CA.
- Hawking, S. "Stephen Hawking y ALS" . Consultado el 10 de agosto de 2009 .
- Hedman, Glenn (1990). Tecnología de rehabilitación . Routledge. págs. 100-01. ISBN 978-1-56024-033-4.
- Higginbotham, DJ; Shane, H .; Russell, S .; Cuevas, K. (2007). "Acceso a CAA: presente, pasado y futuro". Comunicación aumentativa y alternativa . 23 (3): 243-257. doi : 10.1080 / 07434610701571058 . PMID 17701743 . S2CID 17891586 .
- Hochstein, DD; McDaniel, MA; Nettleton, S .; Neufeld, KH (2003). "La fecundidad de un enfoque nomotético para investigar CAA: comparación de dos esquemas de codificación del habla en niños con parálisis cerebral y sin discapacidades". Revista estadounidense de patología del habla y el lenguaje . 12 (1): 110–120. doi : 10.1044 / 1058-0360 (2003/057) . PMID 12680818 .
- Hochstein, DD; McDaniel, MA; Nettleton, S. (2004). "Reconocimiento de vocabulario en niños y adolescentes con parálisis cerebral: una comparación de dos esquemas de codificación del habla". Comunicación aumentativa y alternativa . 20 (2): 45–62. doi : 10.1080 / 07434610410001699708 . S2CID 62243903 .
- Hourcade, J .; Everhart Pilotte, T .; West, E .; Parette, P. (2004). "Una historia de comunicación aumentativa y alternativa para personas con discapacidades graves y profundas". Enfoque en el autismo y otras discapacidades del desarrollo . 19 (4): 235–244. doi : 10.1177 / 10883576040190040501 . S2CID 73593697 .
- Infinitec.org. "Comunicación alternativa aumentativa" . Archivado desde el original el 16 de mayo de 2011 . Consultado el 16 de marzo de 2011 .
- Jans, D .; Clark, S. (1998). "Ayudas de alta tecnología a la comunicación" (PDF) . En Wilson, Allan (ed.). Comunicación aumentativa en la práctica: una introducción . Centro CALL de la Universidad de Edimburgo. ISBN 978-1-898042-15-0.
- Johansen, AS, Hansen, JP, Hansen, DW, Itoh, K. y Mashino, S. 2003. Tecnología del lenguaje en un teclado en pantalla predictivo y restringido con diseño dinámico para personas con discapacidades graves. En Actas del Taller EACL 2003 sobre Modelado de Lenguaje para Métodos de Entrada de Texto (TextEntry '03). Asociación de Lingüística Computacional, Stroudsburg, PA, EE. UU., 59–66.
- Luo, F., Higginbotham, DJ y Lesher, G. (2007). Webcrawler: comunicación aumentativa mejorada. Documento presentado en CSUN Conference on Disability Technology, marzo, Los Ángeles.
- Mathy; Yorkston, Guttman (2000). "Comunicación aumentativa para individuos con esclerosis lateral amiotrófica". En Beukelman, D .; Yorkston, K .; Reichle, J. (eds.). Trastornos de la comunicación aumentativa y alternativa para adultos con trastornos neurológicos adquiridos . Baltimore: PH Brookes Pub. ISBN 978-1-55766-473-0.
- David JC MacKay (2003). Teoría de la información, inferencia y algoritmos de aprendizaje . Prensa de la Universidad de Cambridge. pag. 119. ISBN 978-0-521-64298-9.
- Musselwhite, CR; St. Louis, KW (mayo de 1988). Programación de comunicación para personas con discapacidades severas: estrategias vocales y aumentativas . Pro-Ed. ISBN 978-0-89079-388-6.
- R. Patel y R. Radhakrishnan. 2007. Mejora del acceso al vocabulario situacional aprovechando el contexto geográfico. Resultados y beneficios de la tecnología de asistencia
- Rackensperger, T .; Krezman, C .; McNaughton, D .; Williams, MB; d'Silva, K. (2005). " " Cuando lo entendí por primera vez, quise tirarlo por el precipicio ": los desafíos y beneficios de aprender tecnologías de CAA como lo describen los adultos que usan CAA". Comunicación aumentativa y alternativa . 21 (3): 165. doi : 10.1080 / 07434610500140360 . S2CID 143533447 .
- Radomski, MV y Trombly Latham, CA (2007). Terapia ocupacional para la disfunción física . Lippincott Williams y Wilkins. pag. 527. ISBN 978-0-7817-6312-7.
- Reddington, J .; Tintarev, N. (2011). "Generación automática de historias a partir de datos de sensores". Actas de la 15ª conferencia internacional sobre interfaces de usuario inteligentes - IUI '11 . pag. 407. doi : 10.1145 / 1943403.1943477 . ISBN 9781450304191. S2CID 10394365 .
- Reddington, J. y Coles-Kemp, L. (2011). Caza de trampas: encontrar problemas de gestión de datos personales en dispositivos AAC de próxima generación. En Actas del segundo taller sobre procesamiento del habla y el lenguaje para tecnologías de asistencia (págs. 32–42). Edimburgo, Escocia, Reino Unido: Asociación de Lingüística Computacional.
- Roark, B., de Villiers, J., Gibbons, C. y Fried-Oken, M .. 2010. Métodos de escaneo y modelado de lenguaje para la escritura de interruptores binarios. En actas del taller NAACL HLT 2010 sobre procesamiento del habla y el lenguaje para tecnologías de asistencia (SLPAT '10). Asociación de Lingüística Computacional, Stroudsburg, PA, EE. UU., 28–36.
- Schlosser, RW; Blischak, DM; K., Rajinder K. (2003). "Roles de salida de voz en AAC" . En RW Schlosser (ed.). La eficacia de la comunicación aumentativa y alternativa: hacia la práctica basada en la evidencia . San Diego: Académico. págs. 472–532. ISBN 0-12-625667-5.
- "Recuperar el don de la palabra: las computadoras de mano NexGen permiten que el silencio se convierta" . Consultado el 10 de agosto de 2009 .
- Stassen, HG; Sheridan, TB; Van Lunteren, T. (1997). Perspectivas sobre el controlador humano: ensayos en honor a Henk G. Stassen . Prensa de psicología. ISBN 978-0-8058-2190-1.
- Sundqvist, A .; Rönnberg, J. (2010). "Un análisis cualitativo de las interacciones de correo electrónico de los niños que utilizan la comunicación alternativa y aumentativa". Comunicación aumentativa y alternativa . 26 (4): 255–266. doi : 10.3109 / 07434618.2010.528796 . PMID 21091302 . S2CID 29481 .
- Todman, J. (2000). "Tasa y calidad de las conversaciones utilizando un sistema de almacenamiento de texto AAC: estudio de formación de un solo caso". Comunicación aumentativa y alternativa . 16 (3): 164-179. doi : 10.1080 / 07434610012331279024 . S2CID 144178797 .
- "Tipos de dispositivos AAC, comunicación aumentativa, incorporada" . Consultado el 19 de marzo de 2009 .
- "Toby Churchill, acerca de nosotros" . Archivado desde el original el 10 de diciembre de 2011 . Consultado el 26 de diciembre de 2011 .
- Vanderheide, GC (2002). "Un viaje a través de la comunicación aumentativa temprana y el acceso a la computadora" . Revista de Investigación y Desarrollo de Rehabilitación . 39 (Supl. 6): 39–53. PMID 17642032 .
- Venkatagiri, HS 1995. Técnicas para mejorar la productividad de la comunicación en AAC: una revisión de la investigación. Revista estadounidense de patología del habla y el lenguaje 4, 36–45.
- Ward, DJ; Blackwell, AF ; MacKay, DJC (2000). "Dasher --- una interfaz de entrada de datos que utiliza gestos continuos y modelos de lenguaje". Actas del 13º simposio anual de ACM sobre software y tecnología de interfaz de usuario - UIST '00 . pag. 129. doi : 10.1145 / 354401.354427 . ISBN 1581132123. S2CID 189874 .
- "Mejora de la tasa, comunicación aumentativa y alternativa en la Universidad de Washington, Seattle" . Consultado el 19 de marzo de 2009 .
- Zangari, C .; Lloyd, L .; Vicker, B. (1994). "Comunicación aumentativa y alternativa: una perspectiva histórica". Comunicación aumentativa y alternativa . 10 (1): 27–59. doi : 10.1080 / 07434619412331276740 .
enlaces externos
-
Medios relacionados con dispositivos generadores de voz en Wikimedia Commons
