# api期末项目 **Repository Path**: gaogaolo/api-final-project ## Basic Information - **Project Name**: api期末项目 - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 1 - **Forks**: 0 - **Created**: 2021-01-15 - **Last Updated**: 2025-12-23 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # Customized English APP_PRD产品需求文档 |文档名称|Customized English—产品需求文档| |--|--| |产品名称|Customized English| |产品描述|一款利用语音技术，自然语言处理以及图片识别技术来帮助用户更个性化的进行学习的英语学习app |产品版本|1.0| |文件现状|进行中| |文件作者|高智浩| ## 迭代历史 | 修订时间 | 修订人 | 属性 | 修订内容 | |------------|-----|-------|------------------| | 2021/01/19 | 高智浩 | 新建 | 文档产品基本介绍/价值宣言| | 2021/01/20 | 高智浩 | 新建 | 使用情境/需求列表 | | 2021/01/21 | 高智浩 | 新建 | 界面图及流程设计图、调换文字逻辑顺序、数据流程图、代码数据模块 | | 2021/01/22 | 高智浩 | 新建 | 原型图、IDEP三要素分析、心得感谢 | [Customized English原型图链接](https://modao.cc/app/e120b47d2933b20a92b08fa8badd0af74e70e301?simulator_type=device&sticky) ## PRD1.MVP加值主张宣言 在当今全球化的进程当中，英语能力的学习越来越重要，在除了培训班和学校教学之外，利用app来学习英语也是当今人们学习英语的一个重要途径。但是在当今的市场上却很少出现有可以深入的个性化规划自己英语学习的app，在想要固定学习某一方面或者内容的时候却只能通过app内固有的内容进行学习，很少可以自我添加和规划以及针对自身进行检测的部分，这也使得项目具有较大的市场空间。**Customized English App**就是在当前这个市场缺口之下**对已有的英语学习类App进行加值和优化整合**。用户可以通过**app录音或上传录音文件和自行输入或者扫描英文单词语句**把自我需要学习的英语单词语句收录进app的学习内容当中，app会**从录音或者照片里面英语单词或句子并提供标准语音以及翻译出中文对照文本**。用户可以通过使用**app里自带的题库和学习计划来完成英语学习**，同时用户可以根据**个人的学习能力需要和时间定制个人的学习内容和计划来完成个性化的学习**。。在这些服务功能当中，该App所使用到的人工智能技术有[百度AI智能开放平台](https://ai.baidu.com/?track=cp:aipinzhuan|pf:pc|pp:AIpingtai|pu:title|ci:|kw:10005792)的[**语音识别API技术**](https://ai.baidu.com/tech/speech)、[**语音合成API技术**](https://ai.baidu.com/tech/speech/tts)，[**机器翻译API技术**](https://fanyi-api.baidu.com/api/trans/product/index)，[**通用文字识别**](https://ai.baidu.com/tech/ocr/general),这些技术的综合运用可以高效率的解决**用户对英语学习训练的需求**。对于使用**人工智能API可能出现的概率性错误差异**，服务产出的文本和语音支持用户**自行修改识别错误的单词和语句，并重新生成出正确的语音和翻译文本**。 ### 1.1.核心价值宣言（最小可行性产品） 一句话版本： 利用语音技术，自然语言处理以及图片识别来帮助用户通过录音识别，翻译检测和图片文字识别来制定适合自己的英语学习内容并进行自我检测，来帮助用户学习和训练英语。 ## PRD2.问题表述与需求列表 ### 2.1产品背景 随着全球化进程的发展，人们对英语学习的需求越来越高。但是在对于如何进行高效率高质量学习和利用软件制定适合自己的英语学习计划方面，很多人都面临着或多或少的苦恼。 ### 2.2.产品市场 通过对市场上英语学习类的app的调查，发现学习英语的app有很多，但可以自己录入内容并且提供利用自己录入的内容进行规划学习的app很少，而可以通过自己的语音和图片录入学习内容的app就更少了，所以这是个很有潜力的需求市场。 ### 2.3.市场概述 #### 2.3.1.英语学习类app市场概述 在当今对英语需求越来越强烈的进程之下，除去少部分的专业之外，几乎全国所有的学生和大部分的就业人士，都有着学习的英语的需求。 而对于可以自由使用手机软件的大学生和社会人士来说，这些肯定是使用英语学习类app的主力人群。单纯拿大学生来举例，根据2019年国家的最新统计数据来看，2019年大学生的人数是**3千万名**，假设当中有百分之十的使用英语学习app，那也有**3百万名**大学生使用者，再加上那些社会人士和中小学生使用者，这无疑是个巨大的应用市场。加上目前英语学习app的付费率还较低，未来的商业化发展空间是巨大的。 而从目前的英语学习应用市场来看，英语学习类app已经包含了各种各样的类型，但是可以自己录入学习内容和对自己录入的学习内容可以进行学习计划安排和进行高效率高质量语音检测的英语学习app还是属于凤毛麟角，有着充足的市场发展空间和竞争力。 #### 2.3.2市场特征 英语学习类app市场广阔，app数量众多且涵盖类型广,一般的英语学习app已经处于市场饱和的状态。 可以自己录入学习内容个性化计划并提供专业的语音识别合成的英语学习app还是比较少，用户需求量大，市场发展空间广阔。 以往开发技术难度较大，要处理很多的数据输入和分析，但在近年来人工智能快速发展的情况下有所改变。 ### 2.4.发展优势 目前英语学习app支持录入学习内容个性化计划并提供专业的语音检测的英语学习app还是比较少，竞争对手少，竞争力小； 对英语学习可以个性化定制内容计划的需求较大，市场广阔，痛点明显，具有一定的开发价值； 专业级的人工智能语音合成，用户可以根据专业的语音合成模仿学习提高自己的口语能力； ### 2.5.用户分析 * 针对用户群体：**需要个性化定制英语学习计划和内容的英语学习者** + 用户需求： * 个性化定制，内容可自行录入规划 * 图片和语音录入识别精准 * 翻译准确，专业标准的英语口语对照 * 用户画像 ![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0118/185257_ed6ba5ed_7603885.png "屏幕截图.png") ### 2.6.问题表述 * 用户使用场景：面临四六级或者英语期末等考试，需要根据自我实际制定学习内容计划，并且可以进行口语自我模仿学习。 * 任务：用户在app上传图片扫描或者上传录音，系统对此识别并转化为英语文本，用户可以把转化好的内容自定义加入进自己的学习内容计划当中，进行最适合自己的内容和计划学习。用户还可以根据app语音识别合成转化出来的文本和语音进行口语检测，让用户能更好的进行练习进步。 + 痛点： + 学习资料里适合自己学习的内容分布太散，难以收集在一起制定内容计划复习。 + 英语听力口语不好，缺少练习的场景和检测自身水平的方法和途径。 * 增长点/益点： 对用户来说，本app提供了一个个性化定制最适合自身学习内容和计划的途径，并且提供了不需要他人便可以得到口语专业水平反馈的自我检测。 对于那些英语学习基础不太好，学习内容需要自我调节和缺少口语练习检测环境的人来说提供了一个良好的环境。 ### 2.7.价值主张画布 ![价值主张画布](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0122/211210_20fa9a3a_7603885.png "屏幕截图.png") ### 2.8.需求列表 从“问题表述”栏中，总结出以下几点问题及对应的需求表述，问题分别是**1.缺少方便定制化学习内容计划的途径；2.难以自我检测英语口语学习程度和自身存在的问题；3，难以获取书本资料上的句子词语的标准读音**； 对应的需求表述是**1.通用文字识别和语音识别以及机器翻译（本地图片和录音或者直接用app进行拍照和录音来上传内容并且提供翻译）；2.语音识别（对用户录音或录音文件快速识别，得到相应的文本反馈分析）；3.语音合成（对语句进行智能合成标准音频）** |问题|需求列表| |:--:|:--:| |缺少方便定制化上传学习内容计划的途径|文字语音识别以及翻译| |难以自我检测英语口语学习程度和自身存在的问题|语音识别| |难以获取书本资料上的句子词语的标准读音|语音合成| #### 2.8.1需求优先级 |优先级|需求|智能加值？|API类型| |:--:|:--:|:--:|:--:| |1|文字识别|是|百度通用文字识别-文字识别| |1|语音识别|是|百度语音识别技术-语音识别| |3|实时翻译|是|百度机器翻译技术-机器翻译| |4|语音合成|是|百度语音合成技术-机器翻译| #### 2.8.2.利害相关者分析：人工智能类型、系统性偏差、ESG考量 * Customized English所使用的的**人工智能API类型**均属于**认知AI(cognitive AI)**，主要负责所有感觉“像人一样”的交互。认知AI能够轻松处理复杂性和二义性，同时还持续不断地在数据挖掘、NLP（自然语言处理）和智能自动化的经验中学习。认知AI混合了人工智能做出的最好决策和人类工作者们的决定，用以监督更棘手或不确定的事件。可以帮助**扩大人工智能的适用性，并生成更快、更可靠的答案**。 * 对于使用人工智能API所产生的**系统性偏差**，本产品的处理方式是利用用户反馈来进行人为修正，再通过数据的收集和学习来使得人工智能优化并自行排除偏差，使人工智能日趋完善。用户可以**手动编辑系统调用语音识别API识别输出的文本**，编辑完毕后系统会对修正文本和原本的语音文件数据进行比对和匹配，自动录入修正数据库，并再次调用语音合成API和机器翻译API输出标准语音和中文对照文本。 * 本产品对**ESG考量**的价值考量部分主要在于**社会方面**。通过使用本产品，可以帮助解决广大英语学习者个性化定制最适合自己的英语学习内容计划的需求，辅助完成课内外的英语学习。 ![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0122/224052_2a2d4915_7603885.png "屏幕截图.png") ## PRD3.解决方案原型表述 ### 3.1.界面及数据设计方案提要 **问题1**：该产品如何做**界面及数据流程**的设计？ **答**：根据用户痛点、“以人为本”的观念进行产品的研发，根据“问题表述和需求列表”栏中描述的问题和需求，对问题进行方法分析以及智能加值的运用，数据流程该部分以创新思维、数智思维来考虑相关问题，做到解决用户需求、满足用户体验。使用墨刀，进行原型构建；使用processon流程图缕清界面和数据思路。 **问题2**：该产品智能流程中是什么**关键智能交互**及什么**关键智能API结合**，进而解决谁的问题？ **答**：运用了**一种图像识别技术和两种语音技术API以及一种自然语言处理API**，分别是**通用文字识别API，语音识别API，语音合成API和机器翻译**。 关键智能交互分别是，1，在调用通用文字识别API的时候，用户直接点击拍照按钮或者上传本地图片进行拍照扫描上传，app直接反馈扫描识别的文本和翻译结果，用户可以直接把扫描出来的内容添加到学习内容库当中2.在调用语音识别API时，可以直接点击APP中的录音按钮或上传录音按钮进行语音识别，并反馈相应的识别文本和翻译，用户也可以直接讲识别出来的内容添加到学习内容库中；3.在调用语音合成API时，可以选择需要识别的文本并点击语音按钮，系统会对文本进行分析，然后合成并反馈相应语音数据；3.在使用机器翻译API时，系统会在通用文字识别或语音识别之后自动对识别出的英文文本进行分析并翻译反馈对应中文文本。 **解决问题**：调用通用文字识别和语音识别API解决用户“难以个性化根据自身需求定制学习计划和内容”的痛点；调用语音合成API解决用户“缺少途径模仿学习正确标准的口语学习”的痛点；调用机器翻译API解决用户“看不懂或听不懂自己需要学习的内容”的痛点。 ### 3.2.界面流程及关键智能交互 #### 3.2.1.界面及数据流程设计： 用户通过点击拍照按钮或者上传本地图片以及点击录音按钮开始录音或点击上传音频文件，后台获取到用户上传的图片数据或音频数据，调用人工智能通用文字识别API或语音识别API进行分析识别，筛选出英文数据，将识别出的英文文本数据信息反馈给用户。 文本识别完毕之后，后台系统自动调用人工智能机器翻译API，对英文文本信息进行分析翻译，反馈中文对照文本数据给用户。 用户在对照识别出来的内容无误之后可以点击选择内容并将其添加到学习资料库当中，并可设立学习的计划和时间。 在添加到学习资料库当中之后，用户还可以通过选择特定的词语或句子并点击语音按钮，系统会调用语音合成API对选择的英文文本进行分析，并反馈出相应的标准的英文语音。 #### 3.2.2智能交互与API： * 【百度AI开放平台通用文字识别API】点击‘拍照’或‘上传本地图片’，即自动分析图片转化为英文文本内容，反馈相关识别结果。识别结果只反馈英文结果。 * 【百度AI开放平台语音识别API】点击‘录音’或‘上传录音文件’，即自动分析音频转化为英文文本内容，反馈相关识别结果。识别结果只反馈英文结果。 * 【百度AI开放平台机器翻译API】系统自动对识别出的英文文本进行分析翻译，转化为中文对照文本，反馈相关识别结果。识别结果只反馈中文结果。 * 【百度AI开放平台语音合成API】点击选择好的文本旁边的语音按钮，系统自动分析识别文本并转化合成拟人语音。识别结果仅反馈语音结果。 ### 3.3界面流程图 总流程：进入app主界面——选择拍照或录音按钮——扫描上传文本信息——检查修改文本信息——添加文本信息进学习资料库——选择文本进行点击语音——系统反馈合成的音频数据——结束 情景1：用户点击按钮开始‘拍照’或‘上传本地图片’——系统调用通用文字识别API【智能加值1-通用文字识别API】——系统自动分析转化为英文文本内容，反馈英文文本数据结果——系统自动对识别出的英文文本进行分析翻译——调用机器翻译API【智能加值-机器识别API】——转化为中文对照文本，反馈相关识别结果——用户点击播放音频按钮调用语音合成API【智能加值-语音合成API】——系统自动分析识别文本并转化合成拟人语音——用户将反馈的正确结果添加进学习资料库——结束 情景2：用户点击学习资料库——选择需要识别的文本旁边的语音按钮——调用语音合成API【智能加值-语音合成API】——系统自动分析识别文本并转化合成拟人语音——结束 ![界面流程图](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0122/014150_a738e7d0_7603885.png "屏幕截图.png") #### 3.3.1界面原型图 ##### 软件原型图的操作流程 ![个人网站地图.png](/img/yuanxing.jpg) #### 智能价值主张一： [通用文字识别API](https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/1k3h7y3db) [语音识别API](https://ai.baidu.com/tech/speech/asr) **百度AI开放平台文字识别技术的通用文字识别API以及语音技术的语音识别API**用户通过点击拍照或上传本地图片向系统传输图片信息，系统通过调用通用文字识别API对图片上的文字信息进行识别，并向系统反馈识别信息；用户通过点击录音或上传音频文件向系统传输音频信息，系统通过调用语音识别API对音频信息进行识别，并向系统反馈识别信息。这一功能的主要目的是帮助用户更方便简洁的上传学习资料， #### 智能价值主张二： * [机器翻译API](https://ai.baidu.com/tech/mt/text_trans) **百度AI开放平台自然语言处理技术的机器翻译API**系统通过调用机器翻译API，对识别出来的信息进行翻译处理并且反馈出来给用户。这一功能的主要目的是为了让用户知道上传信息的正确翻译信息。 #### 智能价值主张三： [语音合成API](https://ai.baidu.com/tech/speech/tts_online) 百度AI开放平台语音技术的语音合成API。调用语音合成API，点击反馈文本旁边的语音按钮，系统自动分析识别文本并转化合成拟人语音。识别结果仅反馈语音结果，无其他详情信息。调用这一功能主要目的是帮助用户学习记忆该语句的正确发音。 ### 3.4IDEO三要素（商业可行性、技术可行性、用户可欲性）论证MVP加值 #### 商业可行性 从商业可行性的角度分析：当今社会对英语学习的需求越来越高涨，各种补习班和网络教程层出不穷。受疫情影响，很多行业都遭到了严重的冲击，而在线教育领域却成功逆势生长，用户与市场规模都在快速扩大，一时间涌入了大量的新玩家加入，截至2020年6月30日，平均每天新增在线教育相关的公司140家。根据预测2022年在线教育市场总量将接近6000亿元，2019年高等学历教育占总在线教育市场50%，而英语几乎是各类高等学历教育的必考科目。所以各类词汇书、背单词软件规模、营收都会跟随这种趋势不断扩大。可以预料到这整个英语学习软件的市场都是非常可观的。 #### 技术可行性 |百度AI开放平台中的通用文字识别及语音识别的技术优势|百度AI开放平台中的语音合成的技术优势|百度AI开放平台中的机器翻译的技术优势| |--|--|--| |精准的AI图片识别和语音识别技术|采用流式端到端语音语言一体化建模方法，融合百度自然语言处理技术|依托领先的自然语言处理技术进行在线文本翻译| |支持多种语言文字的识别|支持中文、英文、中英文混读合成，提供基础音库和精品音库共11种音库供选择|支持中、英、日、韩等28种语言互译及语种自动检测| #### 用户可欲性 从目前来看，英语学习软件的市场份额逐年增长，越来越多的相关产品层出不穷。但在一些较为专业的、需要较高精确度的领域需要实现无差错的识别，许多软件做的还是不够完善。在英语学习类APP应用领域，很少有软件可以方便快捷的提供快速准确的通过图片或语音来上传学习资料并且提供准确的翻译以及语音反馈的功能。许多用户需要这样的功能来进行更为贴合自身的个性化英语学习。 ### 3.5 数据流程图 ![输入图片说明](https://images.gitee.com/uploads/images/2021/0122/032758_f657236e_7603885.png "屏幕截图.png") * 总流程：进入上传资料——用户点击照片或录音上传（系统获取/存储用户照片或语音信息）——系统反馈所识别的文本数据（系统输出识别并翻译出的中英文文本数据信息）——用户点击语音按钮（系统获取/存储识别出的中英文文本数据信息）——系统反馈所合成的语音数据（系统输出合成的语音数据信息）——结束 **数据流程**大致分为四大部分，分别是**照片输入**和**通用文字识别**、**录音输入**和**语音识别**、输出英文文本**机器翻译**和输出英文文本**语音合成**。 **照片输入**和**通用文字识别**的数据流程是通过拍照或者上传本地图片，系统进入图片识别分析，识别过程中调用百度AI开放平台通用文字识别API（智能加值），识别成功后，反馈英文文本（大类）数据（智能加值）。 **录音输入“语音识别”的数据流程**是通过实时录音输入或上传录音文件，系统进入音频识别分析，识别过程中调用百度AI开放平台语音识别API（智能加值），进行缓冲识别，识别成功后，反馈英文文本（大类）数据（智能加值）。 **输出英文文本“机器翻译”的数据流程**是在图片或语音识别之后，系统自动对输出的英文文本进行识别翻译，识别过程中调用百度AI开放平台机器翻译API（智能加值）的调用，进行识别翻译，识别成功后，反馈中文对照文本数据。 **输出英文文本“语音合成”的数据流程**是通过点击输出英文文本旁的语音按钮，系统对英文文本进行识别，识别过程中触发百度AI开放平台从语音合成API（智能加值）的调用，将文本转化合成为拟人语音，合成成功后，反馈语音数据。 ### 3.6 代码 * [通用文字识别API](https://ai.baidu.com/ai-doc/OCR/1k3h7y3db) ``` import requests import base64 request_url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/ocr/v1/accurate_basic" f = open('[本地文件]', 'rb') img = base64.b64encode(f.read()) params = {"image":img} access_token = '[调用鉴权接口获取的token]' request_url = request_url + "?access_token=" + access_token headers = {'content-type': 'application/x-www-form-urlencoded'} response = requests.post(request_url, data=params, headers=headers) if response: print (response.json()) ``` * [语音识别API](https://ai.baidu.com/tech/speech/asr) ``` import sys import json import base64 import time IS_PY3 = sys.version_info.major == 3 if IS_PY3: from urllib.request import urlopen from urllib.request import Request from urllib.error import URLError from urllib.parse import urlencode timer = time.perf_counter else: from urllib2 import urlopen from urllib2 import Request from urllib2 import URLError from urllib import urlencode if sys.platform == "win32": timer = time.clock else: # On most other platforms the best timer is time.time() timer = time.time API_KEY = 'kVcnfD9iW2XVZSMaLMrtLYIz' SECRET_KEY = 'O9o1O213UgG5LFn0bDGNtoRN3VWl2du6' # 需要识别的文件 AUDIO_FILE = './audio/16k.pcm' # 只支持 pcm/wav/amr 格式，极速版额外支持m4a 格式 # 文件格式 FORMAT = AUDIO_FILE[-3:] # 文件后缀只支持 pcm/wav/amr 格式，极速版额外支持m4a 格式 CUID = '123456PYTHON' # 采样率 RATE = 16000 # 固定值 DEV_PID = 1737 # 1737 表示识别英语，使用输入法模型。根据文档填写PID，选择语言及识别模型 ASR_URL = 'http://vop.baidu.com/server_api' SCOPE = 'audio_voice_assistant_get' # 有此scope表示有asr能力，没有请在网页里勾选，非常旧的应用可能没有 ``` * [语音合成API](https://ai.baidu.com/tech/speech/tts_online) ``` # coding=utf-8 import sys import json IS_PY3 = sys.version_info.major == 3 if IS_PY3: from urllib.request import urlopen from urllib.request import Request from urllib.error import URLError from urllib.parse import urlencode from urllib.parse import quote_plus else: import urllib2 from urllib import quote_plus from urllib2 import urlopen from urllib2 import Request from urllib2 import URLError from urllib import urlencode API_KEY = '4E1BG9lTnlSeIf1NQFlrSq6h' SECRET_KEY = '544ca4657ba8002e3dea3ac2f5fdd241' TEXT = "Hello World。" # 发音人选择, 基础音库：0为度小美，1为度小宇，3为度逍遥，4为度丫丫， # 精品音库：5为度小娇，103为度米朵，106为度博文，110为度小童，111为度小萌，默认为度小美 PER = 4 # 语速，取值0-15，默认为5中语速 SPD = 5 # 音调，取值0-15，默认为5中语调 PIT = 5 # 音量，取值0-9，默认为5中音量 VOL = 5 # 下载的文件格式, 3：mp3(default) 4： pcm-16k 5： pcm-8k 6. wav AUE = 3 FORMATS = {3: "mp3", 4: "pcm", 5: "pcm", 6: "wav"} FORMAT = FORMATS[AUE] CUID = "123456PYTHON" TTS_URL = 'http://tsn.baidu.com/text2audio' class DemoError(Exception): pass """ TOKEN start """ TOKEN_URL = 'http://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token' SCOPE = 'audio_tts_post' # 有此scope表示有tts能力，没有请在网页里勾选 ``` * [机器翻译API](https://ai.baidu.com/tech/mt/text_trans) ### 3.7AI概率性考量及API使用风险评估 在人工智能发展越来越迅速且功能不断提高和完善的今天，可以说人工智能的功能和能力已经可以在许多领域进行付诸实践。但是仍然很难可以做到百分百的完美不出错。比如在图片和语音识别的API技术方面，对一些比较模糊不准确的图片或语音在识别上面还是会存在的一定的偏差，这可能也会导致用户在使用上的不便利。所以仍需要提供一种人工检查修改识别的方式途径去弥补人工智能的概率性偏差和风险。在自然语言处理机器翻译API方面也是如此。所以在使用API的时候，要有对人工智能的概率性考量以及对应用API方面可能出现的偏差错误有所准备和设立应对措施。 ### 4学习/实践心得总结及感谢 * 在这次API机器学习与人工智能课程的期末项目实当中，PRD文档的书写过程中让我更深入的了解了机器学习与人工智能的知识并且加深了它们在实践中融合的认识。在本次PRD文档的书写实践当中将产品经理以及产品设计的知识和API进行结合思考来进行产品原型的设计与制作,也让我对产品经理这个岗位以及产品设计方面有了更深入的了解认知。在本学期对API这门课程的学习之后，我也具备了一定的阅读API文档以及调用API的能力，深刻体会到了API功能的强大以及对社会的作用。也对人工智能API有了一定的自我见解，认识到了技术应以人为本，所有的技术都是为了人和社会而服务，要对用户的需求进行整合和考量，不能让技术独立于人之外。本项目以百度AI开放平台提供的通用文字识别API，语音识别API，语音合成API以及机器翻译API为核心价值主张，以用户为中心，旨在解决用户对个性化学习英语的痛点问题。这不仅仅只是一个单纯的期末项目，更是一次独立的思考，学习，提高认知和挑战的过程。 * 感谢百度AI开放平台等多个开放平台免费提供API的使用和学习，感谢在这次项目中提供图表制作帮助的工具：墨刀，processon。 * 感谢在这次的文档制作当中提供帮助的相关参考文章： [国内十大API接口网站 - 简书](https://www.jianshu.com/p/90dce199022f) [PRD：「云书文档」App 产品设计文档](http://www.woshipm.com/evaluating/4259942.html) [写PRD文档时，产品经理如何“站着说话不腰疼”？](http://www.woshipm.com/pmd/3808989.html) [云集APP的PRD文档](https://m.sohu.com/a/326601663_114819/?pvid=000115_3w_a) [墨刀教程：如何快速制作一个App首页原型？](http://www.woshipm.com/rp/614989.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral) * 最后感谢在这次的项目当中提供了许多帮助的智超和网新的同学们。