# TWGY_V3 進階中文語音相似度系統需求文檔

## 專案概述

TWGY_V3 是一個進階的中文語音相似度比對系統，整合了 TWGY、Tone_Sim 和 dict_corrections_CKIP 三個專案的優點，並實現創新的首尾字優先比對策略和語音學表格化分類方法。

## 需求規格

### 需求 1：多層級語音相似度比對系統

**使用者故事：** 作為一個 ASR 錯誤修正系統的開發者，我希望能夠快速且準確地找到語音相似的詞彙，以便進行錯誤修正。

#### 驗收標準

1. WHEN 輸入兩個中文詞彙 THEN 系統 SHALL 在 10ms 內返回相似度分數 (0.0-1.0)
2. WHEN 處理大規模詞典 (10萬詞) THEN 系統 SHALL 支援 O(n) + O(1) 複雜度的快速查詢
3. WHEN 比對不同字數的詞彙 THEN 系統 SHALL 支援異長度比對並返回合理的相似度分數
4. WHEN 遇到台灣國語方言變異 THEN 系統 SHALL 正確識別平翹舌不分、前後鼻音不分、邊鼻音不分等變異

### 需求 2：首尾字優先比對策略

**使用者故事：** 作為一個語音識別研究者，我希望系統能夠優先比對詞彙的首尾字，因為這些位置通常承載更多的語義信息。

#### 驗收標準

1. WHEN 比對多字詞彙 THEN 系統 SHALL 首先檢查首字聲母是否在同一語音學分組內
2. WHEN 首字聲母不在同一分組 THEN 系統 SHALL 直接返回 0.0 相似度，跳過後續計算
3. WHEN 首字聲母在同一分組 THEN 系統 SHALL 進一步比對首字韻母和尾字的聲韻特徵
4. WHEN 首尾字比對通過 THEN 系統 SHALL 計算中間字的相似度並進行加權融合

### 需求 3：語音學表格化分類系統

**使用者故事：** 作為一個中文語音學專家，我希望系統基於科學的語音學分類來判斷音素相似度，而不是經驗性的閾值。

#### 驗收標準

1. WHEN 系統初始化 THEN 系統 SHALL 建立基於發音部位的聲母分類表格
2. WHEN 系統初始化 THEN 系統 SHALL 建立基於韻母特徵的韻母分類表格
3. WHEN 比對兩個聲母 THEN 系統 SHALL 根據表格位置計算相似度 (同排=高相似度)
4. WHEN 比對兩個韻母 THEN 系統 SHALL 根據語音學特徵計算相似度

### 需求 4：異長度詞彙比對支援

**使用者故事：** 作為一個 ASR 系統用戶，我希望系統能夠處理語音識別中常見的插入、刪除錯誤，即使詞彙長度不同也能找到相似的詞彙。

#### 驗收標準

1. WHEN 比對相同長度詞彙 THEN 系統 SHALL 使用直接比對策略
2. WHEN 比對長度差異為 1 的詞彙 THEN 系統 SHALL 使用滑動窗口比對策略
3. WHEN 比對長度差異為 2-3 的詞彙 THEN 系統 SHALL 使用首尾錨定比對策略
4. WHEN 比對長度差異超過 3 的詞彙 THEN 系統 SHALL 使用語音編輯距離算法

### 需求 5：高性能批量處理

**使用者故事：** 作為一個大規模文本處理系統的開發者，我希望能夠高效地批量處理大量詞彙對的相似度計算。

#### 驗收標準

1. WHEN 批量處理 1000 個詞彙對 THEN 系統 SHALL 在 1 秒內完成計算
2. WHEN 系統支援硬體加速 THEN 系統 SHALL 自動檢測並使用 MPS/CUDA 加速
3. WHEN 處理重複查詢 THEN 系統 SHALL 使用緩存機制避免重複計算
4. WHEN 記憶體不足 THEN 系統 SHALL 自動清理緩存並繼續處理

### 需求 6：多模式相似度計算

**使用者故事：** 作為一個應用開發者，我希望能夠根據不同的應用場景選擇最適合的相似度計算模式。

#### 驗收標準

1. WHEN 選擇精確模式 THEN 系統 SHALL 使用字典精確匹配
2. WHEN 選擇語音模式 THEN 系統 SHALL 使用拼音/注音向量化比對
3. WHEN 選擇混合模式 THEN 系統 SHALL 融合多種方法並加權計算
4. WHEN 選擇深度學習模式 THEN 系統 SHALL 使用預訓練的神經網路模型

### 需求 7：完整的 API 和 CLI 介面

**使用者故事：** 作為一個系統整合者，我希望有完整的 API 和命令列介面來使用這個語音相似度系統。

#### 驗收標準

1. WHEN 使用 REST API THEN 系統 SHALL 提供 /similarity、/batch_similarity、/find_similar 等端點
2. WHEN 使用命令列 THEN 系統 SHALL 支援單詞比對、批量處理、詞典建立等功能
3. WHEN 系統運行 THEN 系統 SHALL 提供即時的性能監控和統計資訊
4. WHEN 發生錯誤 THEN 系統 SHALL 提供詳細的錯誤訊息和建議解決方案

### 需求 8：資料管理和驗證

**使用者故事：** 作為一個資料管理員，我希望能夠管理和驗證語音相似度系統使用的各種資料來源。

#### 驗收標準

1. WHEN 載入錯誤修正字典 THEN 系統 SHALL 驗證資料格式並報告問題
2. WHEN 載入萌典資料 THEN 系統 SHALL 解析拼音和注音資訊並建立索引
3. WHEN 載入訓練資料 THEN 系統 SHALL 支援增量學習和模型更新
4. WHEN 匯出結果 THEN 系統 SHALL 支援多種格式 (JSON、CSV、XML)

### 需求 9：測試和品質保證

**使用者故事：** 作為一個品質保證工程師，我希望系統有完整的測試覆蓋和性能基準測試。

#### 驗收標準

1. WHEN 執行單元測試 THEN 系統 SHALL 達到 90% 以上的程式碼覆蓋率
2. WHEN 執行整合測試 THEN 系統 SHALL 通過所有核心功能測試
3. WHEN 執行性能測試 THEN 系統 SHALL 滿足所有性能需求指標
4. WHEN 執行準確率測試 THEN 系統 SHALL 在標準測試集上達到 95% 以上準確率

### 需求 10：文檔和部署

**使用者故事：** 作為一個新用戶，我希望有完整的文檔和簡單的部署方式來快速開始使用系統。

#### 驗收標準

1. WHEN 查看文檔 THEN 系統 SHALL 提供完整的 API 文檔、使用指南和範例
2. WHEN 部署系統 THEN 系統 SHALL 支援 Docker 容器化部署
3. WHEN 安裝依賴 THEN 系統 SHALL 提供自動化的依賴安裝腳本
4. WHEN 遇到問題 THEN 系統 SHALL 提供故障排除指南和常見問題解答

## 非功能性需求

### 性能需求
- 單次相似度計算：< 10ms
- 批量處理吞吐量：> 100,000 對/秒
- 記憶體使用：< 2GB (不含模型)
- 啟動時間：< 30 秒

### 可靠性需求
- 系統可用性：99.9%
- 錯誤恢復時間：< 5 秒
- 資料一致性：100%

### 可擴展性需求
- 支援詞典大小：100 萬詞
- 並發用戶數：1000+
- 水平擴展：支援

### 相容性需求
- Python 版本：3.8+
- 作業系統：Windows、macOS、Linux
- 硬體加速：CPU、CUDA、MPS

## 驗收測試場景

### 場景 1：基本相似度計算
```
輸入：「知道」、「資道」
預期輸出：相似度 > 0.8 (平翹舌不分)
```

### 場景 2：異長度比對
```
輸入：「電腦程式」、「電腦式」
預期輸出：相似度 > 0.6 (刪除錯誤)
```

### 場景 3：批量處理
```
輸入：1000 個詞彙對
預期輸出：< 1 秒完成，所有結果正確
```

### 場景 4：大規模詞典查詢
```
輸入：在 10 萬詞詞典中查找「知道」的相似詞
預期輸出：< 100ms 返回前 10 個最相似詞彙
```

## 專案里程碑

### 里程碑 1：核心架構 (週 1-2)
- 建立專案結構
- 實現基本的語音學分類系統
- 完成首尾字比對策略

### 里程碑 2：異長度比對 (週 3-4)
- 實現滑動窗口比對
- 實現首尾錨定比對
- 實現語音編輯距離算法

### 里程碑 3：性能優化 (週 5-6)
- 實現多層級篩選
- 加入硬體加速支援
- 優化緩存機制

### 里程碑 4：整合測試 (週 7-8)
- 完成所有功能整合
- 執行性能和準確率測試
- 完善文檔和部署指南

## 風險評估

### 高風險
- 語音學分類的準確性驗證
- 大規模詞典的性能表現
- 異長度比對的準確率

### 中風險
- 硬體加速的相容性
- 記憶體使用的優化
- API 介面的穩定性

### 低風險
- 基本功能實現
- 文檔撰寫
- 單元測試覆蓋

## 成功標準

1. 所有驗收標準通過測試
2. 性能指標達到需求
3. 準確率超過 95%
4. 完整的文檔和範例
5. 成功的部署和整合測試