本文档旨在描述一个针对iOS平台，用于教学听说训练系统的本地语音识别模块的验证任务。该任务的核心目标是验证在iOS设备上运行的语音识别能力，特别是针对整句英文的准确识别。任务要求在本地完成，不得调用云端API，以满足未来大规模重复训练的需求。验证内容包括识别准确性、批量处理能力、响应速度以及系统结构的可复用性。通过本次验证，将筛选出长期合作的语音模块主开发人员。

🗣️ **项目背景与目标：** 本项目旨在验证一个用于教学听说训练系统的本地语音识别模块。核心目标是验证iOS设备上的整句英文识别能力，确保其可在本地运行，以支持大规模重复训练需求。验证通过者将有机会长期合作。

⚙️ **开发要求：** 开发者需基于iOS原生App（Swift或Objective-C），使用Apple Speech、WhisperKit或Vosk等本地可部署模型。系统需支持导入5000句英文原句数据，具备结构化识别处理能力。用户朗读后，系统需判断正误，且单轮识别响应时间需≤1秒。

✅ **验证内容与交付标准：** 验证将在真实iPhone上进行，测试包括批量加载句子、切换朗读句子、判断正确/错误识别率及连续测试。交付标准包括可运行的IPA包、基础代码结构说明及说明文档，以解释模型加载、接口调用及运行方式。

💰 **预算与时间：** 预算为1200元人民币（包干），开发时间建议在2-3天内完成。后续通过验证者，将有机会进入长期语音系统模块外包候选名单。

本地语音识别模块验证任务 · 招标说明书 v1.0

一、项目背景
本项目为一套正在开发的教学听说训练系统的核心模块验证任务。
我们高度依赖“整句级别”的语音朗读识别能力，并要求该能力全部运行在 iOS 手机端本地，不得调用外部云端 API ，以支撑未来上百遍重复训练的需求。
二、本轮任务目的
通过一次付费技术验证任务，验证以下要点：
- 本地语音识别是否可准确识别整句英文；
- 系统是否能支持至少 5000 条句子的批量任务；
- 响应速度是否满足实时训练需求（≤1 秒）；
- 系统是否能构建可复用的任务执行结构。
通过验证者，我们将优先考虑长期签约为语音模块主开发人员。
三、开发要求
平台要求：iOS 原生 App （ Swift 或 Objective-C ）
语音模型：使用 Apple Speech / WhisperKit / Vosk 任一本地可部署模型
数据集支持：支持导入 5000 句英文原句数据，具备结构化识别处理能力
识别机制：用户朗读一句，系统判断是否朗读正确（支持模糊容错）
响应速度：单轮识别响应时间 ≤ 1 秒
验证内容：
- 开发者提交 IPA 包，验证者将在真实 iPhone 上测试：
- 批量加载句子
- 多次切换朗读句子
- 判断正确/错误识别率
- 连续执行几十轮测试
输出结构样例：
{
"sentence_id": "s_0019",
"expected": "She burst into tears.",
"user_result": "She burst into the tears.",
"match_score": 0.94,
"is_passed": true
}
四、交付标准
- 可运行 App 包：一个可直接在 iOS 安装运行的 IPA 测试包
- 基础代码结构说明：简要说明模型加载方式、任务执行结构、是否可扩展
- 说明文档：用于解释如何加载句子、如何调用识别接口、如何运行
五、预算与时间
预算：¥1200 （包干，支持支付宝/微信）
开发时间：2 ～ 3 天（建议开发者在 48 小时内完成）
后续说明：若通过验证，将进入长期语音系统模块外包候选名单
联系方式：v: aiplatform_x