Gitarren-Tuner-App für blinde Menschen, entwickelt mit Flutter

Guita – Gitarren-Tuner-App für blinde Menschen

Ausgehend von dem Problem, dass vollständig blinde Menschen herkömmliche Gitarren-Tuner-Apps nur schwer nutzen können, habe ich als Einzelentwickler mit Flutter eine Gitarren-Tuner-App entwickelt, die auf akustischem Feedback basiert. Sie unterstützt sowohl Android als auch iOS.

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App-Funktionen

1. Sprachbasierter Gitarren-Tuner
2. Griffanleitungen für 600 Gitarrenakkorde

Design des Tuners

• Anders als herkömmliche Tuner, die auf visuelle Anzeigen angewiesen sind, wurde dieser Tuner mit einer doppelten akustischen Feedback-Struktur entwickelt.
• Über den Screenreader (TalkBack / VoiceOver) wird der aktuelle Stimmzustand regelmäßig angesagt, zum Beispiel: „6. Saite 20 Hz zu tief“.
• Zusätzlich wurde ein kontinuierlich abgespielter Piepton eingebaut; je näher die Zielfrequenz kommt, desto kürzer werden die Abstände zwischen den Pieptönen.
• Die Tonhöhe des Pieptons unterscheidet sich je nachdem, ob der Ton zu hoch oder zu tief ist, sodass sich der Stimmzustand akustisch erkennen lässt.

Prinzipien des Accessibility-Designs

• Erklärungen kurz halten und nur das Wesentliche vermitteln
• Keine willkürlichen Fokuswechsel, um Vorhersehbarkeit zu erhalten
• Dynamische Widgets wie NavigationBottomSheet oder ExpansionTile auf ein Minimum reduzieren
• Alle Hinweise nicht per TTS (Text To Speech), sondern über die liveRegion des Screenreaders ausgeben
• Implementiert mit Flutter Semantics, OrdinalSortKey, liveRegion usw.

Technische Herausforderungen

• Unter iOS wird die Sprachunterdrückung des Geräts über die Audio-Session-Einstellungen verarbeitet
• Unter Android verursachen die Record-Session-Einstellungen bei aktivierter Sprachunterdrückung Probleme bei der Erkennung hoher Frequenzen; gelöst wurde das durch das Verschieben des Pieptons in einen hochfrequenten Bereich und Filterung per FFT

In diesem Projekt habe ich gelernt, dass bei sprachzentrierten Interfaces im Gegensatz zu visuell zentrierten UIs vor allem Informationsdichte, Vorhersehbarkeit und Feedback-Design entscheidend sind.