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🎤 PSC-Copilot

GenAI Examiner for Cantonese-Speaking PSC Examinees

An AI-powered tutoring tool for native Cantonese speakers preparing for the Putonghua Proficiency Test (PSC).

✨ Features

Module	Description
💬 AI Intelligent Chat	Chat with an AI Putonghua coach for personalized tutoring and advice
📝 Pinyin Correction	Targeted training for common errors made by Cantonese speakers (n/l confusion, flat vs. retroflex initials, front vs. back nasal finals, etc.)
📖 Reading Evaluation	AI generates PSC-style reading materials and evaluates the user's reading performance
🎤 Topic Speaking	Simulates Question 5 of the PSC with random topics, a 3-minute timer, and AI scoring
📚 Cantonese-Mandarin Reference	Quick reference for differences between Cantonese and Putonghua, and a pronunciation error knowledge base

🚀 Quick Start

1. Install Dependencies

# Using a virtual environment is recommended
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate   # Windows

pip install -r requirements.txt

2. Configure Environment Variables

cp .env.example .env
# Edit the .env file and fill in your API Key

3. Start the Application

python -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000

Open your browser and visit http://localhost:8000 🎉

Note: The application can start normally even without an API Key. Local features like Pinyin practice and Cantonese-Mandarin reference will work, but AI chat and evaluation features require an API Key.

🏗️ Technical Architecture

PSC-Copilot/
├── app/
│   ├── main.py             # FastAPI App Entry
│   ├── api/
│   │   ├── ai_service.py   # AI Service (Google GenAI / OpenAI API wrappers)
│   │   └── routes.py       # REST API Routes
│   ├── data/
│   │   └── psc_data.py     # PSC Knowledge Base & Practice Data
│   └── static/
│       ├── index.html       # SPA Main Page
│       ├── css/style.css    # Design System
│       └── js/app.js        # Frontend Logic + Speech Recognition
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

Technology	Purpose
FastAPI	Backend Web Framework
Google GenAI / OpenAI	AI Chat and Evaluation
Web Speech API	Browser-side Speech Recognition
Vanilla HTML/CSS/JS	Frontend UI

📋 About the PSC Exam

The Putonghua Proficiency Test (PSC) consists of five parts:

1. Reading Monosyllabic Words (100 syllables, 10 points)
2. Reading Polysyllabic Words (100 syllables, 20 points)
3. Multiple Choice / Judgment (10 points)
4. Reading a Short Passage (30 points)
5. Topic Speaking (40 points) → Main focus of this tool

📄 License

MIT License © 2026 Nine Three Cattery

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🎤 PSC-Copilot

GenAI Examiner for Cantonese-Speaking PSC Examinees

面向粤语（广东话）母语者的普通话水平测试 AI 辅导工具

✨ 功能

模块	说明
💬 AI 智能对话	与 AI 普通话教练对话，获取个性化辅导建议
📝 拼音纠错练习	针对粤语母语者常见偏误（n/l 不分、平翘舌、前后鼻音等）的专项训练
📖 朗读评测	AI 生成 PSC 风格的朗读材料，评估用户的朗读表现
🎤 命题说话	模拟 PSC 第五题，随机话题 + 3 分钟计时 + AI 评分
📚 粤普对照	粤语 ↔ 普通话常见差异速查，发音偏误知识库

🚀 快速开始

1. 安装依赖

# 建议使用虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate   # Windows

pip install -r requirements.txt

2. 配置环境变量

cp .env.example .env
# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key

3. 启动应用

python -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000

打开浏览器访问 http://localhost:8000 🎉

注意：即使没有配置 API Key，应用也可以正常启动。拼音练习、粤普对照等本地功能不受影响，仅 AI 对话和评测功能需要 API Key。

🏗️ 技术架构

PSC-Copilot/
├── app/
│   ├── main.py             # FastAPI 应用入口
│   ├── api/
│   │   ├── ai_service.py   # AI 服务封装
│   │   └── routes.py       # REST API 路由
│   ├── data/
│   │   └── psc_data.py     # PSC 知识库 & 练习数据
│   └── static/
│       ├── index.html       # SPA 主页面
│       ├── css/style.css    # 设计系统
│       └── js/app.js        # 前端逻辑 + 语音识别
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

技术	用途
FastAPI	后端 Web 框架
Google GenAI / OpenAI	AI 对话与评测
Web Speech API	浏览器端语音识别
Vanilla HTML/CSS/JS	前端 UI

📋 PSC 考试简介

普通话水平测试（PSC）共分五个部分：

1. 读单音节字词（100 个，10 分）
2. 读多音节词语（100 个音节，20 分）
3. 选择判断（10 分）
4. 朗读短文（30 分）
5. 命题说话（40 分）→ 本工具重点辅导

📄 License

MIT License © 2026 Nine Three Cattery

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🎤 PSC-Copilot

GenAI Examiner for Cantonese-Speaking PSC Examinees

面向粵語（廣東話）母語者的普通話水平測試 AI 輔導工具

✨ 功能

模組	說明
💬 AI 智能對話	與 AI 普通話教練對話，獲取個性化輔導建議
📝 拼音糾錯練習	針對粵語母語者常見偏誤（n/l 不分、平翹舌、前後鼻音等）的專項訓練
📖 朗讀評測	AI 生成 PSC 風格的朗讀材料，評估用戶的朗讀表現
🎤 命題說話	模擬 PSC 第五題，隨機話題 + 3 分鐘計時 + AI 評分
📚 粵普對照	粵語 ↔ 普通話常見差異速查，發音偏誤知識庫

🚀 快速開始

1. 安裝依賴

# 建議使用虛擬環境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # macOS/Linux
# .venv\Scripts\activate   # Windows

pip install -r requirements.txt

2. 配置環境變數

cp .env.example .env
# 編輯 .env 文件，填入你的 API Key

3. 啟動應用

python -m uvicorn app.main:app --reload --port 8000

打開瀏覽器訪問 http://localhost:8000 🎉

注意：即使沒有配置 API Key，應用也可以正常啟動。拼音練習、粵普對照等本地功能不受影響，僅 AI 對話和評測功能需要 API Key。

🏗️ 技術架構

PSC-Copilot/
├── app/
│   ├── main.py             # FastAPI 應用入口
│   ├── api/
│   │   ├── ai_service.py   # AI 服務封裝
│   │   └── routes.py       # REST API 路由
│   ├── data/
│   │   └── psc_data.py     # PSC 知識庫 & 練習數據
│   └── static/
│       ├── index.html       # SPA 主頁面
│       ├── css/style.css    # 設計系統
│       └── js/app.js        # 前端邏輯 + 語音識別
├── requirements.txt
├── .env.example
└── README.md

技術	用途
FastAPI	後端 Web 框架
Google GenAI / OpenAI	AI 對話與評測
Web Speech API	瀏覽器端語音識別
Vanilla HTML/CSS/JS	前端 UI

📋 PSC 考試簡介

普通話水平測試（PSC）共分五個部份：

1. 讀單音節字詞（100 個，10 分）
2. 讀多音節詞語（100 個音節，20 分）
3. 選擇判斷（10 分）
4. 朗讀短文（30 分）
5. 命題說話（40 分）→ 本工具重點輔導

📄 License

MIT License © 2026 Nine Three Cattery