Em 2015, através da Secretaria de Direitos Humanos (SDH) foi identificado a estatística de que 45 milhões de brasileiros possuem algum tipo de deficiência que pode ser visual, auditiva, intelectual e física. O instituto de pesquisa destaca que 23% desse número é cadeirante. Visando atender essa demanda, escolhemos a tecnologia assistiva como instrumento para melhorar e facilitar a qualidade de vida dessas pessoas e optamos por testar e efetivar um sistema eletrônico capaz de movimentar uma cadeira de rodas por comandos de voz. O projeto visa oferecer o acesso igualitário ao espaço à pessoas que não podem movimentar membros superiores e inferiores. Permitindo aquele que necessite de ajuda para manipulação da cadeira de rodas, executar a tarefa sozinho, destacando que acionamento da cadeira de rodas seja executado por meio de voz. A interface de comunicação do usuário é composta por microfone, para fazer a captação das palavras, e um fone de ouvido, para a confirmação ou solicitação de repetição do comando pronunciado. A plataforma de desenvolvimento é a Raspberry Pi Modelo B, que é um microcomputador com processador ARM Cortex-A7 quad-core, com relógio de 900 MHz e um cartão de memória de 1 GB para armazenamento de dados. O sistema operacional usado nesta plataforma é o Raspbian, que é uma versão derivada do Linux para sistemas embarcados. Esta plataforma possui 40 pinos de entrada e saída de uso geral, que podem ser acessados através de funções descritas em linguagem Python. Foi desenvolvido um aplicativo em linguagem Python para o controle da plataforma que divide-se em duas etapas principais. A primeira etapa executa o software de reconhecimento de fonemas, formado pelo pacote de software Julius e Coruja, possibilitando a identificação de palavras de comando. A segunda etapa consiste na análise dos níveis de certeza obtidos da identificação de um comando, para então executar as rotinas de acionamento das interfaces dos periféricos. O reconhecimento de comandos vocais é feito pelo software Julius, que identifica na entrada de áudio uma sequencia de fonemas, traduzindo-os para uma sequencia de grafemas, o que resulta em uma saída de texto. Os grafemas necessários para este projeto estão previamente configurados na gramática de parâmetros linguísticos salvos no projeto Coruja para que haja o reconhecimento do dicionário de palavras cadastradas através de grafemas. Atualmente, o trabalho está dedicado para configuração de parâmetros do software Julius, para minimizar a interferência do ruído ambiente no microfone, a partir da análise dos coeficientes de Viterbi. Tais coeficientes indicam a certeza de acerto na identificação de palavras, que podem variar de 0 a -7000, e um nível de confiança de uma palavra pronunciada é de 0.1 a 4.