北京
在印度，英语口语能力直接关联着数百万学习者的升学与职业发展机会。然而，传统语言学习应用普遍侧重阅读理解、单词记忆与文法测验，导致大量用户在真实对话场景中依然难以开口。针对这一痛点，在2026年“Voice for Bharat”语音智能体挑战赛的Learning & Literacy赛道上，参赛团队推出了一款名为Shiksha AI的语音交互系统。该项目结合了最快TTS API Murf Falcon、LiveKit Agents、Deepgram Nova-3与Google Gemini等多重技术栈，以7x24小时全天候、免评判的语音陪练模式，帮助用户直接突破“开口说”的心理与场景瓶颈。
该系统的核心设计围绕双重AI角色展开。主教练Shiksha AI扮演富有同理心的引导者角色，负责与学习者进行逐句对话演练，并在过程中温和示范正确的语法表达，不因用户犯错而给予负面反馈。另一角色Mitra AI则作为真实场景角色扮演专家，专攻英语对话中的高频实操场景。当学习者提出想要练习如快餐店点餐、地铁问路、杂货店购物、看医生等具体情境时，Shiksha AI会通过实时通话无缝转接至Mitra AI。Mitra AI随即进入角色，主导交互式情境训练，从而弥合课堂学习与实际生活应用之间的鸿沟。
针对印度本地化的语言环境，该系统特别强化了对Hinglish（印地语与英语的混合语种）的语义理解能力，并支持以天城体梵文原生态文字显示非英语词汇。这意味着用户可以在保持母语思维习惯的同时，逐步适应全英文交流语境。在部署层面，该语音智能体兼容网页浏览器与电话/SIP呼叫双端接入，极大降低了用户的使用门槛。即便在没有智能手机或高速网络的地区，使用者也能通过普通电话接入对话训练系统。
该项目不仅直面非母语学习者在社交焦虑与缺乏对话伙伴方面的双重障碍，还通过角色分工的技术逻辑，将心理安全感建立与实战场景演练相结合。相较于同类应试教育工具，该系统明显定位在更高频、更贴近日常的实用性口语训练方向。
在技术执行层面，项目由Murf Falcon为系统提供语音合成支持，搭配Deepgram Nova-3的语音识别能力，确保对话交互的低延迟与高准确率；而多智能体间的调度任务分配则依赖LiveKit Agents框架在通话途中实时完成。整套方案从意图识别到语音交互反馈的链路，为开发者在语音AI + 教育细分赛道提供了可参考的工程范式。
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