Для создания FluentAI я использовал следующие технологии:
1. Web Speech API (браузерный API)
SpeechRecognition / webkitSpeechRecognition — встроенный в браузер API для распознавания речиlang: "ru-RU")interimResults (промежуточные результаты) в реальном времени2. Web Audio API
AudioContext, AnalyserNode — для визуализации звуковой волныMediaRecorder — для записи аудио с микрофона3. Алгоритмы анализа речи (написаны мной)
/^(.)\1{2,}/i)4. Стек разработки
Ограничения:
Для более точного анализа произношения потребовался бы внешний сервис типа Whisper API или специализированные логопедические инструменты с фонетическим анализом.
Отличный код! Вижу много полезных идей - особенно база упражнений с детальными инструкциями и маппинг звуков к упражнениям. Добавлю это в приложение:
Теперь добавлю базу упражнений из Python кода и улучшенную систему рекомендаций:
Теперь нужно обновить state и UI для нового формата плана упражнений:
Теперь нужно убрать старую функцию generatePlan и обновить UI для отображения упражнений:
Теперь найду и обновлю UI для отображения плана упражнений:
Теперь добавлю отображение WPM (слов в минуту) в метрики:
Теперь нужно добавить расчет WPM в stopSpeaking и добавить startTime:
Теперь обновлю stopSpeaking для расчета WPM:
Теперь добавлю отображение WPM в результатах:
Готово! Я добавил много улучшений из Python кода:
1. База упражнений с детальными инструкциями (EXERCISES_DB):
2. Маппинг звуков к упражнениям (SOUND_TO_EXERCISE) - автоматический подбор упражнений по проблемным сочетаниям
3. Расчет WPM (слов в минуту) с оценкой темпа (от "Очень медленный" до "Слишком быстрый")
4. Улучшенный UI плана тренировок - теперь показывает название, описание, инструкции "Как делать" и количество повторений для каждого упражнения
You can send messages while the preview loads