用户感到在学习复杂声音（如Beatbox中的低音、口哨、唇滚等）时停滞不前，即使长期练习也无法掌握，教程和自我尝试均无效。他们无法准确诊断问题所在，也无法获得针对性的即时反馈，导致练习效率低下，挫败感强烈。

我将构建一个专注于特定复杂发声技巧的“微教练”SaaS工具。MVP阶段将重点关注一个核心痛点声音（例如Beatbox中的“内吸低音”或“唇滚”）。

核心功能：

1. 分步练习路径： 将一个复杂的声乐技巧（如“内吸低音”）分解为几个可操作的微小步骤（例如：1.喉部准备，2.气流控制，3.发声共鸣）。用户必须掌握前一步才能进入下一步。
2. 即时对比与可视化： 用户录制自己尝试每个微小步骤的声音。工具将立即播放用户的录音，并同时播放一个专业示例的录音，让用户直接听觉对比。同时，显示用户录音和标准示例的简单波形或频谱图对比，直观展示频率、振幅和时序差异（无需AI解读，仅提供视觉数据）。
3. 预设问题排查与提示： 根据用户尝试的结果（例如，如果声音缺失低频，或过于嘶哑），提供针对该步骤的、预先编写好的常见问题提示（例如：“如果你的低音听起来很虚，尝试收紧喉咙。”“如果唇滚不连贯，检查唇部张力。”）。用户可以标记哪些提示有帮助。
4. 进度追踪： 记录用户在每个步骤上的练习次数和成功状态。

技术实现考量（MVP & $200/月预算）：

• 前端： 网页应用，利用Web Audio API进行录音和基本音频处理（如FFT用于频谱图）。
• 后端： 采用Serverless架构（如AWS Lambda/Google Cloud Functions）处理音频上传、存储和非常轻量的处理（例如，计算波形峰值或简单的频率存在性检查，而非复杂AI分析）。数据库使用低成本或免费层级的DB（如Supabase、Firebase或PlanetScale）。
• 存储： 廉价的对象存储（如AWS S3）存放参考音频和用户录音（用户录音可设定定期删除策略以控制成本）。
• MVP范围： 专注于一个或两个最常见的痛点声音，提供核心的对比和提示功能。避免复杂的机器学习模型，而是通过用户自听对比和预设提示来提供“反馈”。