Vozes Familiares: O Potencial da Clonagem de Voz por IA para Acessibilidade na Educação Inclusiva - Santos, Luiz G. dos; Borges, Luciana C. L. F.; Kempner, Thais R.; Nunes, Eunice P. S. (Anais da Escola Regional de Informática de Mato Grosso (ERI-MT), 2025)
Este artigo apresenta uma revisão sistemática da literatura sobre o uso de modelos de Inteligência Artificial (IA) para clonagem de voz como ferramenta de acessibilidade na educação básica, com foco em estudantes com necessidades educacionais especiais, particularmente aqueles com Transtorno do Espectro Autista (TEA). Analisam-se as bases tecnológicas, os fundamentos pedagógicos e cognitivos, e os estudos de caso que demonstram o potencial da tecnologia. A discussão abrange as implicações éticas, legais e sociais, incluindo a legislação brasileira sobre deepfakes (PL 1272/2023) e a crítica ao tecnossolucionismo. Conclui-se que a clonagem de voz, ao proporcionar vozes familiares, oferece vantagens cognitivas significativas sobre as tecnologias de Texto-para-Fala (TTS) genéricas, mas sua implementação exige capacitação docente, co-design com as comunidades-alvo e um robusto arcabouço ético para mitigar riscos e promover a equidade educacional.