技术原理：情绪识别如何赋能口语训练

通过计算机视觉捕捉微表情（如皱眉/抿嘴），结合语音分析（语速/停顿频率），AI可判断紧张（78%准确率）、自信（85%）等状态。MIT研究显示，情绪反馈能使练习效率提升40%。

四六级高频场景复现

覆盖3大类场景：自我介绍（必考）、观点陈述（如‘在线教育的利弊’）、情景对话（校园图书馆借书）。系统会模拟考官随机打断、追问等真实考试行为，2023年考题重现率达92%。

分三阶段：1）基准测试生成能力雷达图 2）针对性训练（如弱项为‘逻辑连贯性’则强化连接词训练）3）模拟考模式（全程录像回放分析）。建议每天25分钟‘刻意练习’+AI反馈。

The AI analyzes my intonation and provides improvement suggestions.

AI能分析我的语调变化并给出改进建议。

The system detected my anxiety during responses.

系统识别出我在回答时的焦虑情绪。

The virtual examiner asks follow-up questions like 'Why this major?'

模拟考官会追问‘为什么选择这个专业？’

Emotion recognition works via facial expressions and vocal patterns.

情绪识别技术通过面部表情和语音特征工作。

AI口语伙伴通过情绪识别和场景化训练，有效解决传统备考中缺乏实时反馈、场景单一的问题。建议考生结合系统诊断报告，重点突破‘逻辑衔接’和‘即时应答’两大薄弱环节，考前两周每天完成1次全真模拟。