针对 AI 英语口语 APP 的开发与验收,在您之前提到的通用 AI 验收基础上,需要特别关注"端到端语音交互延迟"和"口语评测引擎的颗粒度"。
这类项目通常采用 ASR(语音转文字)+ LLM(大模型对话)+ TTS(文字转语音)的级联架构。以下是深度开发的验收核心:
口语练习对"实时性"要求极高,一旦延迟超过 2 秒,用户体验就会断层。
响应延迟(Latency):
首字显示延迟: 用户说完话到 AI 开始输出文字,应 $< 800ms$。
首音输出延迟: 用户说完话到听到 AI 语音开口,应 $< 1.5s$。
语音打断(Barge-in): * 验收 AI 在说话时,用户突然开口,AI 是否能立即停止播报并进入监听状态(响应时间应在 300ドルms$ 左右)。
抗噪与人声分离: * 在嘈杂环境(如咖啡馆背景音)下测试,ASR 是否能精准提取用户人声,而非将背景噪音转录。
普通的对话机器人只能"聊天",教育 APP 必须能"纠错"。
多维度评分: 验收是否能给出准确度、流利度、完整度、韵律感(重音/连读)的拆分分数。
音节级定位: 点击打分后的单词,能否具体看到是哪个音节(Phoneme)发音不到位(如 think 读成了 sink,系统必须指出 /θ/ 的错误)。
录音回放对比: 验收是否支持"原生对照",即点击单词听标准音,再点击听自己的录音,进行波形或听感对比。
引导与反问: AI 老师不应只是回答问题,而应具备"话题引导"能力。
测试 Case: 用户回答 "Yes, I like it.",AI 是否能通过反问 "Why do you like it? Can you tell me more about the taste or price?" 来诱导用户多开口。
语法实时纠偏: 验收 AI 能否在对话结束后(或实时微弱提示)总结用户刚才的语法错误(如主谓不一致、时态错误),并给出正确示例。
语速可调: TTS 语音必须支持 0.8x、1.0x、1.2x 的语速调节,且变速后音质不能失真或变调。
AI 接口费用昂贵,如果开发方不做优化,你的运营成本会失控。
缓存机制: 对于固定的教学指令或常用开场白,是否做了 TTS 音频缓存?(避免每次都产生 API 调用费)。
Token 统计后台: 验收后台能否清晰看到每个用户的 Token 消耗量,以及不同 AI 模型(如 GPT-4o vs GPT-4o-mini)的使用比例。
多模型降级: 验证在高并发或主 API 挂掉时,系统能否自动切换到备用模型(如从 OpenAI 切换到 Claude 或国产大模型)。
除了代码,您必须拿回以下"软资产":
Prompt 指令库: 详细的 AI 人设、教学策略、纠错标准的 Prompt 文档。
音质模型授权: 如果使用了特定的克隆音色(Voice Cloning),需确认版权及商业授权。
压力测试报告: 模拟 1000 人同时进行语音通话时,服务器的 CPU 占用及 API 接口的熔断策略。