Agentes Virtuales como Medio de Comunicación para Combatir la Soledad en Adultos Mayores

📋 Descripción del Proyecto

Este repositorio contiene el desarrollo de un agente virtual de compañía con avatar diseñado para reducir la soledad en adultos mayores mediante conversaciones fluidas y actividades interactivas. El proyecto combina tecnologías de inteligencia artificial, síntesis de voz (TTS), reconocimiento de voz (STT) y modelos de lenguaje grandes (LLMs) para crear una experiencia de interacción natural y empática.

Objetivos Principales

• Diseñar e implementar un agente virtual inteligente con interfaz de avatar
• Evaluar la efectividad del agente en la reducción de la soledad en adultos mayores
• Comparar el desempeño de diferentes modelos de LLM, STT y TTS
• Validar la experiencia del usuario a través de métricas de latencia y cuestionarios de satisfacción

Justificación

La soledad y el aislamiento social impactan negativamente la salud física, mental y emocional de los adultos mayores. Este proyecto explora soluciones tecnológicas innovadoras que complementen el apoyo humano y promuevan el bienestar integral de esta población.

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📁 Estructura del Repositorio

AgentesVirtuales/
├── README.md                    # Este archivo
├── Proyecto/                    # Proyecto teórico del curso
│   ├── docs/                    # Entregables y documentación
│   │   └── Entregable 3 Proyecto_Paper.pdf  # Artículo científico completo
│   └── src/                     # Código fuente del Agente Virtual
│       └── AdultoMayorAgente/   # Proyecto Unity del agente virtual
├── Laboratorio/                 # Proyecto de laboratorio
│   ├── Proyecto2Lab/            # Evaluación de modelos (LLM, STT, TTS)
│   │   ├── LLMs/                # Pruebas de latencia - Modelos de lenguaje
│   │   ├── STT/                 # Pruebas de latencia - Speech-to-Text
│   │   └── TTS/                 # Pruebas de latencia - Text-to-Speech
│   └── ProyectoLab/             # Selección y preparación de avatares en Unity
└── Tareas/                      # Ejercicios y actividades del curso

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🔧 Requisitos del Sistema

Para el Proyecto Teórico (PoC en Unity)

• Unity Hub: Descargar desde unity.com
• Unity Editor: Versión compatible (ver ProjectSettings/ProjectVersion.txt)
• Sistema Operativo: Windows, macOS o Linux
• Especificaciones Mínimas:
  • RAM: 4 GB
  • Espacio en disco: 5 GB
  • Procesador: Moderno (2020 en adelante recomendado)

Credenciales Requeridas

• Azure Speech Services: Clave de API y región
• Azure OpenAI: Clave de API y endpoint
• Crear cuentas en Azure Portal

Para el Laboratorio (Evaluación de Modelos)

• Python: 3.8 o superior
• pip: Gestor de paquetes de Python
• Credenciales de APIs según el modelo a probar:
  • OpenAI API Key (para GPT)
  • Google API Key (para Gemini)
  • AssemblyAI API Key (para STT)
  • Deepgram API Key (para STT)
  • ElevenLabs API Key (para TTS)
  • Azure credenciales (para Azure Speech y OpenAI)

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📦 Instalación

1. Clonar el Repositorio

git clone https://github.com/tu-usuario/AgentesVirtuales.git
cd AgentesVirtuales

2. Para el Proyecto Teórico (Unity PoC)

# Navegar a la carpeta del proyecto
cd Proyecto/src/AdultoMayorAgente

# Abrir en Unity Hub
# 1. Abrir Unity Hub
# 2. Clic en "Add" → "Add project from disk"
# 3. Seleccionar la carpeta AdultoMayorAgente
# 4. Esperar a que se descarguen las dependencias

3. Para el Laboratorio (Evaluación de Modelos)

cd Laboratorio/Proyecto2Lab

# Instalar dependencias para LLMs
cd LLMs/Azure && pip install -r requirements.txt

# O para STT/TTS según lo que necesites
cd STT/AssemblyAI && pip install -r requirements.txt
cd TTS/ElevenLabs && pip install -r requirements.txt

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🚀 Ejecución

Ejecutar el PoC en Unity

1. Abrir el Proyecto

   • En Unity Hub, seleccionar el proyecto AdultoMayorAgente
   • Esperar a que se cargue completamente

2. Configurar Credenciales de Azure

   • En la jerarquía de Unity, buscar el GameObject SpeechAgent
   • En el Inspector, completar los campos:
     • Speech Key: Clave de Azure Speech Services
     • Speech Region: Región (ej. centralus)
     • Azure Api Key: Clave de Azure OpenAI
     • Azure Endpoint: URL del endpoint de Azure OpenAI

3. Ejecutar

   • Hacer clic en el botón Play (▶) en la barra de herramientas
   • El PoC se ejecutará en la ventana Game de Unity
   • Presionar Stop (◼) o Ctrl+P para detener

Ejecutar Pruebas de Latencia

# Ejemplo: Probar latencia de Azure Speech Services (STT)
cd Laboratorio/Proyecto2Lab/STT/Azure
python test_latencia.py

# Ejemplo: Probar latencia de ElevenLabs (TTS)
cd Laboratorio/Proyecto2Lab/TTS/ElevenLabs
python test_latencia.py

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🎬 Demostraciones en Video

Entregable 2 - Demostración Inicial

https://youtu.be/4BFylup-Vu8

Entregable 3 - Demostración Final

Escenario 1: Interacción con avatar adulta formal https://youtu.be/cm4ADQCP50k

Escenario 2: Interacción con avatar adulto mayor https://youtu.be/lAB_iOGvM8M

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📄 Documentación

• ** Artículo Científico Completo**: Entregable 3 Proyecto_Paper.pdf
• Proyecto Teórico: Ver Proyecto/README.md
• Laboratorio: Ver Laboratorio/README.md

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🔍 Contenido de Carpetas

/Proyecto

• Proyecto del curso teórico
• Propuesta de agente virtual para adultos mayores
• Código fuente del PoC en Unity
• Documentación y entregables

/Laboratorio

• Proyecto del curso de laboratorio
• Proyecto2Lab: Evaluación y comparación de modelos
  • Pruebas de latencia para LLMs (Azure, Gemini, Ollama)
  • Pruebas de latencia para STT (AssemblyAI, Azure, Deepgram, Google, Whisper)
  • Pruebas de latencia para TTS (Azure, Cartesia, CoquiTTS, ElevenLabs, Google)
• ProyectoLab: Preparación de modelos 3D de avatares en Unity

/Tareas

• Ejercicios y actividades prácticas del curso