古筝学习"三分靠课堂、七分靠练习",但学员课后练习普遍缺少专业指导:音准、节奏弹错无人纠正,练习效果无法量化,机构也难以掌握学员课后练习情况,导致兴趣流失快、续费率低。本项目目标是做一款"口袋里的古筝陪练老师":用 AI 音频识别技术替代人工陪练,为学员提供实时纠错、智能评分与个性化练习计划;同时帮助琴行、艺培机构把教学服务延伸到课后,用练习数据看板辅助教学管理,提升续费率与转介绍率。
采用前后端分离架构:小程序端使用微信原生框架(WXML/WXSS)开发,自研简谱渲染组件支持 20 余种古筝指法符号;管理后台使用 Vue3 + Element Plus;后端使用 Python FastAPI + SQLAlchemy 提供 REST API,WebSocket 承载实时评分通道;MySQL 存储业务数据,Redis 同时承担热点缓存与 Celery 消息队列;录音分析等耗时任务交由 Celery Worker 集群异步处理;音频文件存储于腾讯云 COS。音频识别链路基于 librosa 提取音高/节奏特征,自研 DTW 对齐引擎将演奏音高序列与标准曲谱逐音比对后加权评分。全站 Docker 容器化部署,Nginx 反向代理并做限流熔断。