要创建一个AI演讲软件，你需要考虑以下关键技术和功能：
语音识别 （ASR）：
将用户的语音转换为文本。可以使用现有的API，如Google Speech-to-Text API、Azure Speech Service或开源模型如OpenAI Whisper。
自然语言处理 （NLP）：
分析生成的文本，确保内容的流畅性和连贯性。可以使用NLP库，如Librosa和Praat，进行语音学分析和文本处理。
文本生成：
根据用户输入的主题和需求生成演讲稿。可以使用AI写作工具，如AI创作家、聪明灵犀或Microsoft AI Writer，它们能够根据关键词或短句快速生成文本。
实时反馈：
提供实时语音分析和反馈，如音量、语速、语调等，帮助用户改进演讲。可以使用图表库，如Chart.js或D3.js，来可视化分析结果。
个性化定制：
允许用户调整演讲的风格和语气，以满足个性化需求。这可能涉及到调整文本的格式、添加特定的词汇或短语等。
后端开发：
使用Node.js + Express或Python + Flask/Django等框架来构建后端服务，处理用户请求、存储数据、调用AI模型等。
前端开发：
使用React Native、Flutter或原生开发（Swift for iOS, Kotlin for Android）来构建用户界面，实现录音、回放、显示分析结果等功能。
AI模型：
训练或集成现有的AI模型，如基于Wav2Vec2.0或DeepSpeech的语音识别模型，以及用于文本分析和内容评估的模型。
用户管理：
实现用户注册、登录、成绩记录等功能，以便用户可以保存和跟踪他们的演讲稿和进度。
数据存储：
设计数据库来存储用户的语音数据、演讲评分和其他相关信息。
模型推理接口：
创建接口来调用语音分析模型和其他AI服务，以便在前端实现所需的功能。
模板和设计元素：
提供丰富的模板和设计元素，支持在线编辑、美化、排版和导出，以帮助用户快速生成高质量的演讲稿文案。
在开发过程中，你需要不断测试和优化这些功能，以确保软件能够满足用户的需求并提供良好的用户体验。此外，考虑到不同用户的技术背景和偏好，你可能需要提供详细的文档和教程，帮助他们轻松地使用你的AI演讲软件。