使用機器學習為視障人士建立驗證碼替代方案

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視障人士在遇到基於視覺的驗證碼時面臨著重大的可訪問性挑戰，在這裡，機器學習可以用來為視障人士建立驗證碼替代方案。

本文探討了一種利用機器學習強大功能的驗證碼替代解決方案。透過利用機器學習演算法和自適應技術，我們旨在彌合差距，並確保視障人士獲得平等的訪問和使用者體驗。

先決條件

• Python − 確保系統上已安裝 Python。該程式與 Python 2 和 Python 3 均相容。

• 所需庫 − 該程式使用以下庫，需要安裝這些庫 −

• pyttsx3 − 它用於文字到語音轉換。我們可以使用以下命令安裝它

pip install pyttsx3.

• speech_recognition − 它用於語音識別。使用以下命令安裝它

pip install SpeechRecognition

• 麥克風 − 該程式需要麥克風來捕捉使用者的語音輸入。確保系統有一個正常連線的功能正常的麥克風。

為視障人士建立驗證碼替代方案

我們將使用文字到語音功能和語音識別建立簡單的驗證碼（完全自動的公共圖靈測試以區分計算機和人類）替代方案的模型。它允許我們生成一串隨機字元，然後測試他們正確識別和輸入這些字元的能力。

以下是我們將遵循的步驟，以建立將建立驗證碼替代方案的模型 −

步驟 1：匯入所需的庫

我們將匯入以下庫 −

• random − 此庫用於生成隨機數。

• string − 此庫用於處理字串。

• pyttsx3 − 此庫用於將文字轉換為語音。

• speech_recognition − 此庫用於識別語音。

步驟 2：生成包含字元的隨機字串

建立並定義一個名為“generate_random_string”的函式，該函式接受一個名為 length 的引數。它使用 string 和 random 庫來建立特定長度的字母數字字元的隨機序列。此特定函式主要負責生成驗證碼替代方案。

步驟 3：將文字轉換為語音

定義一個函式，函式名為“text_to_speech”，該函式使用 pyttsx3 庫將文字轉換為可聽語音。它主要初始化文字到語音引擎，設定語音速率，並將指定的文字作為音訊播放。

步驟 4：執行語音識別

定義一個函式，函式名為“recognize_speech”，該函式利用 speech_recognition 庫來識別使用者提供的語音輸入。它初始化一個識別器和一個麥克風源。然後提示使用者說出他們聽到的字元，並使用麥克風錄製或捕捉音訊。然後使用 Google 語音識別 API 處理音訊，將其轉換為識別的文字。

步驟 5：生成驗證碼替代方案並進行驗證

定義一個函式，函式名為“generate_captcha_alternative”，該函式組合了之前定義的函式。它使用“generate_random_string”函式生成一個隨機字串，並將其顯示為驗證碼替代方案。然後，使用函式“text_to_speech”將文字轉換為音訊或語音，提示使用者輸入他們聽到的字元。然後使用函式“recognize_speech”函式識別使用者的語音。如果識別的文字與生成的隨機字串匹配，則會說出並顯示成功訊息。

步驟 6：執行主程式

最後一步是檢查程式是否正在直接執行（而不是作為模組匯入）。如果它是主程式，它將呼叫“generate_captcha_alternative”函式以啟動驗證碼替代過程。

示例

import random
import string
import pyttsx3
import speech_recognition as sr

# Generate a random string of characters
def generate_random_string(length):
   letters = string.ascii_letters + string.digits
   return ''.join(random.choice(letters) for _ in range(length))

# Convert text to speech
def text_to_speech(text):
   engine = pyttsx3.init()
   engine.setProperty('rate', 150)
   engine.say(text)
   engine.runAndWait()

# Speech recognition
def recognize_speech():
   r = sr.Recognizer()
   with sr.Microphone() as source:
      print("Please say the characters you hear...")
      try:
         audio = r.listen(source)
         recognized_text = r.recognize_google(audio)
         return recognized_text.lower()
      except sr.UnknownValueError:
         print("Sorry, I could not understand your speech.")
         return ""
      except sr.RequestError:
         print("Sorry, speech recognition service is currently unavailable.")
         return ""

# Generate CAPTCHA alternative
def generate_captcha_alternative():
   random_string = generate_random_string(6)
   print("Generated CAPTCHA alternative:", random_string)
   text_to_speech("Please enter the characters you hear")
   text_to_speech(random_string)
   recognized_text = recognize_speech()
   if recognized_text == random_string.lower():
      print("Success! You have entered the correct characters.")
      text_to_speech("Success! You have entered the correct characters.")
   else:
      print("Incorrect characters entered.")
      text_to_speech("Incorrect characters entered.")

# Main program
if __name__ == "__main__":
   generate_captcha_alternative()
Write prerequisites for the above program

輸出

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結論

總之，透過利用機器學習演算法和技術，我們可以為視障人士建立驗證碼的替代方案。這種替代方法使用文字到語音轉換和語音識別來提供包容性和可訪問的驗證過程。此類創新使視障人士能夠克服傳統視覺驗證碼帶來的挑戰，確保平等訪問線上服務和平臺。