以下是为“读单词的英语软件”撰写的技术文档，结合软件工程规范与用户需求设计，涵盖用途、功能、使用说明及配置要求等内容，分6个章节，约200。
1. 软件概述
读单词的英语软件是一款专为语言学习者设计的智能化工具，旨在通过多模态交互（文本、音频、视频）帮助用户高效掌握英语词汇。其核心功能包括单词发音模拟、例句情境学习、自适应记忆曲线训练，支持从基础词汇到专业术语的全场景覆盖。软件基于模块化架构开发，符合ISO/IEC 25010质量标准，适用于教育机构、个人自学及考试备考场景。
2. 核心功能模块
2.1 单词学习系统
发音引擎：集成TTS（文本转语音）技术，支持英式/美式发音切换，音调可调节（参考5的音频生成方案）。
例句库：每个单词关联3-5条真实语境例句，数据来源于COCA语料库，支持用户自定义添加。
多维度测试：提供拼写、听力、词义匹配等题型，算法根据用户错误率动态调整难度。
2.2 记忆管理模块
艾宾浩斯算法：自动规划复习周期，通过遗忘曲线预测生成个性化学习计划。
进度看板：可视化展示学习时长、掌握率及薄弱词汇分布。
2.3 扩展功能
视频生成工具：用户可导出带字幕的单词朗读视频（基于5的FFmpeg合成方案），支持自定义背景与字体样式。
多端同步：通过OAuth 2.0协议实现移动端、PC端及Web端数据实时同步。
3. 使用说明
3.1 快速入门
1. 数据导入：支持Excel/CSV格式（字段需包含“单词”“音标”“释义”），批量导入后系统自动去重并分类。
2. 学习模式选择：
基础模式：顺序播放单词及例句音频。
挑战模式：限时拼写与听力测试，错误超过3次触发强化复习。
3. 自定义配置：通过`settings.json`文件修改发音速度、字体大小等参数（示例见1的文档模板）。
3.2 高级功能操作
API调用：开发者可通过RESTful接口获取单词数据，例如：
python
调用单词发音API（参考5的音频生成逻辑）
response = requests.get(
params={"word": "algorithm", "accent": "us"}
离线部署：支持Docker容器化安装，需预装Python 3.8+及Redis缓存服务。
4. 系统配置要求
4.1 硬件环境
| 设备类型 | 最低配置 | 推荐配置 |
| PC端 | CPU双核/4GB内存/50GB硬盘 | CPU四核/8GB内存/SSD硬盘 |
| 移动端 | Android 7.0或iOS 13以上 | Android 10或iOS 15以上 |
| 服务器 | 2核/4GB/100Mbps带宽（小型部署） | 4核/16GB/1Gbps带宽（企业级部署） |
4.2 软件依赖
操作系统：Windows 10/11、macOS 10.15+、Linux内核5.4+。
运行时库：.NET Core 6.0、Node.js 16.x、FFmpeg 4.3（视频功能必装）。
4.3 网络要求
在线学习：需稳定连接，带宽≥5Mbps（1080P视频需≥10Mbps）。
离线模式：首次使用需下载500MB基础语音包。
5. 开发规范与安全
5.1 代码管理
分支策略：采用GitFlow模型，主分支仅允许合并经过Code Review的Pull Request。
自动化测试：集成单元测试（覆盖率≥85%）与端到端测试（Selenium框架）。
5.2 数据安全
加密传输：所有用户数据通过TLS 1.3加密，敏感信息（如学习记录）使用AES-256-GCM算法存储。
隐私合规：遵循GDPR与《个人信息保护法》，提供数据导出与永久删除接口。
6. 维护与支持
6.1 更新机制
热修复：紧急漏洞通过CDN推送补丁（响应时间＜2小时）。
版本迭代：每季度发布功能更新，兼容性承诺覆盖最近3个大版本。
6.2 技术支持
文档中心：提供Markdown格式的API手册与故障排查指南（结构参考1的目录规范）。
用户反馈：内置错误日志自动上传功能，支持通过Jira系统提交工单。
注：本文档部分技术方案参考了GitHub开源项目中的软件工程文档模板（1）与CSDN技术写作指南（6），实际开发中需根据具体需求调整实现细节。用户可通过访问[项目仓库]获取更多文档范例。
