一、需求分析
用户群体：普通话水平测试APP的用户群体广泛，包括学生、教师、公务员、求职者等需要普通话水平认证的人群。
功能需求：
模拟测试：提供全真模拟的普通话水平测试，包括单音节、多音节、朗读短文、命题说话等题型。
实时评分：对用户发音进行实时评分，提供详细的发音错误和缺陷反馈。
学习资料：提供丰富的普通话学习资料，如发音技巧、词汇表、短文朗读材料等。
错题记录：自动记录用户的错题和发音问题，方便用户针对性练习。
互动学习：支持用户之间的互动交流，如分享学习心得、讨论发音难点等。
二、定制内容
界面设计：设计简洁、易用的用户界面，确保用户能够快速上手并享受良好的使用体验。
功能开发：
语音识别技术：采用先进的语音识别技术，准确识别用户的发音并进行评分。
数据库管理：建立完善的题库和发音资料库，确保测试内容的全面性和准确性。
用户管理系统：实现用户注册、登录、个人信息管理等功能，保障用户数据的安全性和隐私性。
数据分析系统：对用户的学习数据和测试成绩进行统计分析，为用户提供个性化的学习建议。
系统架构：采用模块化设计，确保系统的稳定性和可扩展性。考虑系统的兼容性和跨平台性，确保在不同设备和操作系统上都能正常运行。
三、技术难点与解决方案
语音识别准确性：由于用户可能带有方言或非标准普通话发音，以及环境噪声等因素的影响，语音识别准确性是一个技术难点。解决方案是采用先进的语音识别算法和模型，如使用深度学习技术进行模型训练和优化；添加语音增强模块和噪声过滤功能，提高语音识别的准确性和鲁棒性。
发音评测标准：普通话发音的评分标准需要的标注数据，而大规模高质量标注成本高。解决方案是使用公开语音数据集，并结合团队自采样本扩充数据；借助众包标注平台构建高质量训练数据集，确保发音评测标准的准确性和可靠性。
实时反馈延迟：实时发音评测要求低延迟，以确保用户能够及时获得反馈并调整发音。解决方案是采用轻量化模型部署和优化算法，如使用TensorFlowLite等轻量级深度学习框架进行模型推理；采用模块化设计和异步处理等技术手段降低延迟。