Ритор.Х

Бизнес-задача

Подготовка к публичным выступлениям требует качественной обратной связи. Цель проекта «Ритор.Х» — автоматизировать процесс анализа голоса, чтобы пользователи могли тренировать свою речь онлайн и получать мгновенную аналитику без участия живого тренера.

Ключевой функционал

Интерфейс Платформы Ритор.Х

Наведите курсор на интересующую вкладку, чтобы раскрыть скриншот соответствующего шага анализа речи:

Лендинг

Увеличить

Лендинг

Лендинг сервиса Ритор.Х, представляющий возможности ИИ-анализа голоса и речи для спикеров и менеджеров.

Инструкция

Увеличить

Инструкция

Раздел с пошаговым описанием процесса записи, загрузки аудио и получения автоматического отчета.

Загрузка

Увеличить

Загрузка

Интерфейс записи голоса с микрофона или загрузки готового аудиофайла для последующего анализа.

ИИ-анализ

Увеличить

ИИ-анализ

Транскрипт аудио с подсветкой слов-паразитов, заминок и детальными текстовыми рекомендациями от ИИ.

Метрики

Увеличить

Метрики

Оценка темпа речи (слов в минуту), пауз, громкости и эмоциональной окраски голоса на графиках.

Отчеты

Увеличить

Отчеты

Личный кабинет со сводными результатами прошлых сессий и отслеживанием динамики улучшения дикции.

Стек Технологий

Архитектура и ИИ-интеграция

Анализ аудио: Аудиофайлы загружаются на безопасное хранилище и обрабатываются специализированными ML-моделями для распознавания текста (STT) и акустических особенностей голоса.

LLM-модель: Обработанный текст отправляется в модель tngtech/deepseek-r1t2-chimera:freeчерез OpenRouter API. Генерируется подробный отчет и рекомендации по улучшению речи.

NextCore Framework: Backend проекта построен на основе внутреннего фреймворка NextCore с использованием паттерна Repository, строгой ролевой моделью и полностью асинхронной работой с БД.