涨姿势! 对于可访问性设计师必知的7件事(上)

本文探讨了可访问性设计的基本原则,强调了可访问性设计的重要性,并非创新的障碍。文章提供了避免仅依赖色彩传达信息的方法,以及确保文字与背景足够对比度的建议。

可访问性(Accessibility)是用户体验设计中的重要一环,好的可访问性设计可以让各种用户更容易浏览和使用(电脑、手机、网页、UI等等),使得有障碍的用户更便捷地感知、理解、互动。理想状态下,设计师和开发者能充分设计,让产品的可访问性达到完美的境界,但是实际状况下,即使添加了如此多的可访问性设计,残疾人和行动障碍者依然用不好手机、电脑等产品,甚至有些“设计”还会人为制造障碍。

今天,我们来探讨一下可访问性设计的一些基本原则吧。当我们在探讨可访问性设计之前,请确保你的产品至少是已经“被设计好了的”,也就是说它至少得符合《Web协会可访问性指南设计规范2.0》和 《inSection 508》的基本要求,经过充分的开发和测试。

OK,我们开始进入主题了~

1、可访问性设计并非创新的障碍

要让产品可访问性更好,并不是让你做一个丑陋、沉闷而杂乱无章的产品。当你在设计的时候,现有的可访问性设计规范或者“推荐规范”的引入,确实会提供一定的约束,但是它们本身并不只是一种限制,它还是你设计和探索的新方向,毕竟,你设计的最终目标是为用户提供更好的产品——好用好看。

当我们在阅读这些设计规范的时候,请务必记住,这些产品并不只是为我们的同行或者设计同好来设计的,它所涵盖的用户各不相同。

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作为设计师的你,你可以为你的同行和同好设计出极具共鸣的产品,但是从更广泛意义上来说,他们在你产品用户的总量中,占据的比例并不高吧?

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为那些真正同你的产品进行互动的各色用户来设计吧。为每一个人设计。你的用户可能是盲人,可能是色盲,视力不佳者,可能是听力障碍者,可能是有行动障碍的老人,可能是有认知障碍的用户。你的用户可能很年轻,也可能很老,他们可能是普通用户,也可能是重度依赖者,也可能是对于用户体验有极高要求的挑剔用户。

拥抱可访问性设计准则吧,如果你想创造一个令人惊艳的产品,那么这是你的必经之路。


2、不要让色彩成为你唯一的视觉传达手段

视觉障碍者所存在的问题各不相同,色盲(男性1/12,女性1/200)、近视(1/30)以及失明(1/188)的用户都会成为你的可访问性设计所照顾的对象。

借助色彩来呈现高亮和互补是显而易见的设计方法。

那么你看看下面灰阶的界面中,有几项填错了?很多人都会人为只有验证码填错了,因为只有验证码的字段有个小三角形,者表明它是有问题的。接下来整屏的灰色也没法让你判断出其他的问题。

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但是当你看到彩色的界面的时候就知道,实际状况并不是这样。设计师使用红色来标识错误的字段,四个字段其实都是错的,对于色盲的用户,这样设计的可访问性简直是灾难性的。实际上,你可以使用粗边框、粗体文字提醒、下划线、斜体来呈现错误状态,而不止是色彩。

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3、确保文字和背景有充分的对比

根据WCAG的规定,文本和所处的背景的对比度至少为4.5:1。这套规范主要是要确保弱视者、色盲看清楚屏幕上显示的文字内容。这也就意味着,如果你的文字大小为24px,19px粗体的时候,文字的灰度最少也得是#959595.

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#959595 字体在白色背景上的效果。

对于最小的字体,能用的灰色最低也得到#767676,如果你的背景本身就是灰色的,那么文字的用色还得更沉才行。

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#767676 字体在白色背景上的效果。

有个名为Color Safe的工具,能够确保你的设计用色安全。而WebAIM’s Color Contrast Checker也能帮你进行色彩对比度的检查,确保你选对了色彩。

LOGO和被禁用的元素则不受此标准约束。这里面包括了处于禁用状态的按钮或者菜单选项。不过占位符或者幽灵按钮的内容则依然在规定约束范畴内。

接下来的案例我们看的是著名博客平台Medium,例子中仅有“M” 这个Logo的对比度符合了标准,其他部分的灰度则很难让人看清,更何况是视觉障碍者。

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下一个案例是BBC的网站,他们使用不同的色彩来强化对比,很明显他们的网站在对比度上做过很深的功课,因为他们的灰色最浅的用的就是#767676。

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下面我还想说说Salesforce。很荣幸我能同Salesforce设计系统团队一同工作,他们刚刚完成了Salesforce1移动客户端的设计工作。

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这个案例中很明显,他们采用了高对比度的色彩组合。如果你没有深入了解过他们,很难想象这些设计师对于高对比度的色彩组合有多么执着的追求。不过我想你应该也已经明白控制对比度的好处,你的界面会更加优秀。

【语音分离】基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于平均谐波结构建模的无监督单声道音乐声源分离方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法通过对音乐信号中的谐波结构进行建模,利用音源间的频率特征差异,实现对混合音频中不同乐器或人声成分的有效分离。整个过程无需标注数据,属于无监督学习范畴,适用于单通道录音场景下的语音与音乐分离任务。文中强调了算法的可复现性,并附带完整的仿真资源链接,便于读者学习与验证。; 适合人群:具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从音频处理、语音识别等相关领域的工程师;尤其适合希望深入理解声源分离原理并进行算法仿真实践的研究者。; 使用场景及目标:①用于音乐音频中人声与伴奏的分离,或不同乐器之间的分离;②支持无监督条下的语音处理研究,推动盲源分离技术的发展;③作为学术论文复现、课程项目开发或科研原型验证的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与网盘资料同步运行调试,重点关注谐波建模与频谱分解的实现细节,同时可扩展学习盲源分离中的其他方法如独立成分分析(ICA)或非负矩阵分解(NMF),以加深对音频信号分离机制的理解。
内容概要:本文系统介绍了新能源汽车领域智能底盘技术的发展背景、演进历程、核心技术架构及创新形态。文章指出智能底盘作为智能汽车的核心执行层,通过线控化(X-By-Wire)和域控化实现驱动、制动、转向、悬架的精准主动控制,支撑高阶智能驾驶落地。技术发展历经机械、机电混合到智能三个阶段,当前以线控转向、线控制动、域控制器等为核心,并辅以传感器、车规级芯片、功能安全等配套技术。文中还重点探讨了“智能滑板底盘”这一创新形态,强调其高度集成化、模块化优势及其在成本、灵活性、空间利用等方面的潜力。最后通过“2025智能底盘先锋计划”的实车测试案例,展示了智能底盘在真实场景中的安全与性能表现,推动技术从研发走向市场验证。; 适合人群:汽车电子工程师、智能汽车研发人员、新能源汽车领域技术人员及对智能底盘技术感兴趣的从业者;具备一定汽车工程或控制系统基础识的专业人士。; 使用场景及目标:①深入了解智能底盘的技术演进路径与系统架构;②掌握线控技术、域控制器、滑板底盘等关键技术原理与应用场景;③为智能汽车底盘研发、系统集成与技术创新提供理论支持与实践参考。; 阅读建议:建议结合实际车型和技术标准进行延伸学习,关注政策导向与行业测试动态,注重理论与实车验证相结合,全面理解智能底盘从技术构想到商业化落地的全过程。
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