Lexiva

AI 英语学习系统 | 体验优先 | 开源免费

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⭐ 项目简介

Lexiva 是一款面向学生的 AI 英语学习 Web 系统，核心定位是「体验优先」——追求媲美商业产品的流畅交互体验，同时保持开源免费、极易部署的特性。

五大核心优势：

⚡ 零成本	🚀 零门槛	💨 零等待	🔊 零插件	🔒 零泄露
免费开源 AI 模型	Python + SQLite	WebSocket 实时通信	浏览器原生 Web Audio	数据本地存储

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✨ 功能特性

📖 学习模块

模块	功能描述
🎙️ AI 口语对话	流式语音交互 + 自动打断 + 多场景话题
🗣️ 智能发音评测	实时评分 + 详细音素分析 + 对比示范音
✍️ 写作辅助批改	AI 批改 + 错误标注 + 写作建议
🎧 听力材料练习	听写练习 + 音频控制 + 即时反馈
📚 词汇本管理	生词添加 + 复习计划 + 记忆曲线
📊 学习数据统计	学习时长 + 正确率趋势 + AI 使用分析

🤖 AI 能力

能力	技术实现
智能对话	DeepSeek / Qwen 大模型，流式响应
语音识别	Whisper (faster-whisper)，支持实时转写
语音合成	Edge TTS，多音色选择
发音评测	AI 音素打分，细节到每个音节
写作批改	AI 自动纠错，语法建议

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🛠️ 技术栈

分类	技术
前端	Vue 3 + TypeScript + Vite + Element Plus + Pinia
后端	FastAPI + SQLAlchemy + SQLite
AI	DeepSeek API / Qwen + faster-whisper + Edge TTS
通信	RESTful API + WebSocket

🗺️ 系统架构

┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                   前端 (Vue3)                     │
│  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐  │
│  │ 口语对话 │ │ 发音评测 │ │ 写作批改 │ │ 听力练习 │  │
│  └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘  │
│  ┌────────┐ ┌────────┐                        │
│  │ 词汇本  │ │ 学习统计 │                        │
│  └────────┘ └────────┘                        │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                         │ RESTful / WebSocket
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                  后端 (FastAPI)                  │
│  ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐  │
│  │ Chat API│ │语音识别 │ │语音合成 │ │发音评测 │  │
│  └────────┘ └────────┘ └────────┘ └────────┘  │
└─────────────────────────────────────────────────┘
                         │
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│                  数据层 (SQLite)                 │
└─────────────────────────────────────────────────┘

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🐳 Docker 部署（推荐）

快速启动

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/your-repo/lexiva.git
cd lexiva

# 2. 复制环境变量配置
cp backend/.env.example backend/.env
# 编辑 backend/.env 填入您的 API Keys

# 3. 使用启动脚本（Windows/Mac/Linux 通用）
python run.py docker

手动启动

# 构建并启动
docker-compose up -d --build

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
docker-compose down

✅ 后端: http://localhost:8000 | 前端: http://localhost:5173 | API 文档: http://localhost:8000/docs

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🚀 快速开始

环境要求

• Python 3.10+
• Node.js 18+

启动（跨平台）

# Windows / Mac / Linux 通用方式
python run.py            # 显示帮助
python run.py all        # 同时启动前后端
python run.py docker     # Docker 启动（推荐）

# Windows 用户也可以双击
run.bat

# macOS / Linux 用户也可以用 shell 脚本
./run.sh all
./run.sh docker

手动分步启动

# 后端启动
cd backend
python -m venv venv
# Windows: venv\Scripts\activate  |  Mac/Linux: source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

# 前端启动（新窗口）
cd frontend
npm install
npm run dev

✅ 后端地址: http://localhost:8000/docs | 前端地址: http://localhost:5173

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📁 项目结构

lexiva/
├── Dockerfile                  # Docker 镜像配置
├── docker-compose.yml          # Docker Compose 配置
├── run.py                      # 跨平台启动脚本（Windows/Mac/Linux）
├── run.bat                     # Windows 快捷启动
├── run.sh                      # Unix 系统启动脚本
├── pyproject.toml              # Python 项目配置
├── README.md                   # 本文件
│
├── backend/                    # FastAPI 后端
│   ├── .env.example           # 环境变量模板
│   ├── api/                   # API 路由
│   ├── api/                   # API 路由
│   │   ├── chat.py            # AI 对话
│   │   ├── vocabulary.py      # 词汇管理
│   │   ├── writing.py        # 写作批改
│   │   ├── pronunciation.py   # 发音评测
│   │   ├── listening.py      # 听力练习
│   │   ├── statistics.py     # 学习统计
│   │   └── settings.py       # 系统设置
│   ├── services/             # 业务逻辑
│   │   ├── ai_chat.py        # AI 对话服务
│   │   ├── ai_whisper.py     # 语音识别服务
│   │   ├── ai_tts.py         # 语音合成服务
│   │   └── writing.py        # 写作批改服务
│   ├── db/                   # 数据库操作
│   ├── websocket/           # WebSocket 处理
│   └── main.py              # 应用入口
│
├── frontend/                 # Vue3 前端
│   ├── src/
│   │   ├── api/             # API 调用
│   │   ├── components/     # 公共组件
│   │   ├── stores/         # Pinia 状态
│   │   └── views/          # 页面视图
│   └── package.json
│
└── docs/                     # 项目文档
    ├── AI英语学习系统体验优先版技术方案.md
    ├── AI英语学习系统学生版技术方案.md
    └── 本地AI语音通话技术实现.md

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⚙️ 配置说明

环境变量

在 backend/ 目录下创建 .env 文件：

# AI 模型配置
DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key
DEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com

# Whisper 语音识别 (base/small/medium/large-v3)
WHISPER_MODEL=base

# Edge TTS 语音合成
TTS_VOICE=zh-CN-XiaoxiaoNeural

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📖 文档

文档	说明
体验优先版技术方案	完整技术架构与实现细节
学生版技术方案	功能需求与产品设计
本地AI语音通话	实时语音对话技术实现

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🤝 贡献

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/xxx)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add xxx')
4. 推送分支 (git push origin feature/xxx)
5. 创建 Pull Request

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⚠️ 常见问题

ffmpeg 未安装

如果遇到 ffmpeg not found 错误，需要安装 ffmpeg：

# PowerShell 中执行
winget install ffmpeg

或 CMD 中：

winget install ffmpeg

安装后重启终端/PyCharm。

或者手动添加到 PATH（PowerShell）：

$ffmpegBin = "C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\WinGet\Packages\Gyan.FFmpeg_Microsoft.Winget.Source_8wekyb3d8bbwe\ffmpeg-8.1-full_build\bin"
[Environment]::SetEnvironmentVariable("Path", "$([Environment]::GetEnvironmentVariable('Path', 'User'));$ffmpegBin", "User")

CMD 中：

setx Path "%Path%;C:\Users\Administrator\AppData\Local\Microsoft\WinGet\Packages\Gyan.FFmpeg_Microsoft.Winget.Source_8wekyb3d8bbwe\ffmpeg-8.1-full_build\bin"

pip 安装失败（代理错误）

如果遇到代理超时错误：

PowerShell：

# 临时取消代理
$env:HTTP_PROXY = ""
$env:HTTPS_PROXY = ""

# 或使用清华镜像（推荐）
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

CMD：

set HTTP_PROXY=
set HTTPS_PROXY=
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

npm 命令找不到

确保 Node.js 已安装并添加到 PATH。重启终端后执行：

where.exe npm

Whisper 语音识别

支持两种方式：

1. 本地模型（faster-whisper）：需要 ffmpeg，首次下载模型较慢
2. API 方式：配置 OpenAI API Key，无需本地模型

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📄 许可证

本项目基于 MIT 协议开源。

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