核心痛点：春晚热潮下的学习困境

南音，作为人类非物质文化遗产代表作，其传承正面临前所未有的挑战。它以独特的泉州腔为灵魂，但对于数以万计的非闽南语母语学习者而言，自学过程中缺乏实时、准确的发音反馈，极易形成难以纠正的错误发音习惯。传统的师徒口传心授模式，虽保证了传承质量，但优质师资的稀缺性，已无法满足因文化自信而激增的学习需求。

解决方案：不止是工具，更是传承的阶梯

我们坚信，技术不应只是记录，更应是传承的催化剂。我们的愿景是：以AI之力，为每一位南音爱好者提供一位随身的、不知疲倦的、高度专业的发音教练。

核心破局点：不止于“听见”，更要实现“校准”。

• 发音量化：将玄妙的“腔调”拆解为可度量的音素指标。
• 实时反馈：在学习者形成错误记忆前，即时干预和纠正。
• 规模赋能：打破师资物理限制，实现标准化、个性化的教学普惠。

流量卸载与异步解耦

通过OpenResty网关前置处理I/O密集型的音频上传，后端仅接收轻量级通知，极大提升了业务服务器的吞吐能力。RabbitMQ作为系统“缓冲带”，将评测任务异步化，实现了服务间的解耦与流量的削峰填谷。

弹性伸缩与高可用

AI评测服务采用无状态设计，通过Docker容器化部署。结合Nacos服务发现，可根据队列积压情况动态扩缩容评测节点，从容应对流量洪峰，保证了服务的高可用性。

状态分离与数据持久化

利用Redis缓存评测的中间状态与最终结果，为前端提供低延迟的轮询体验。评测完成事件触发PostgreSQL的数据持久化，将用户练习记录、评测报告等核心数据沉淀，为后续的数据分析和功能迭代打下坚实基础。

数据护城河

我们拥有业界唯一的、与南音学院合作共建的泉州腔标准音色-音素数据库。随着用户数据的不断积累和模型的持续迭代，这个数据壁垒将越来越高，形成强大的网络效应。

学术与生态背书

项目由泉州师范学院南音学院提供学术指导与数据支持，保证了内容的权威性。我们深度结合真实教学场景，未来规划与工乂谱等专业打谱软件生态联动，形成南音数字化学习的闭环。