上个月做项目例会记录时，我又一次崩溃了—嘉宾语速快得像机关枪，我一边敲笔记本一边抬头看PPT，等散会时才发现，笔记里一半是乱码，一半是没写完的关键词。更糟的是，会议室空调的低频噪音像蚊子叫个不停，我用之前的语音转写APP试了试，结果出来的文字全是“滋滋”的杂音和断断续续的句子：“今天下午三点开……项目会……关于AI落地……”后面的内容全被噪音“吃掉”了。那时候我就在想：有没有一款工具，能在嘈杂环境里准确抓住人声？能听懂不同的口音甚至方言？能实时把多语言转成文字？直到朋友扔给我一个听脑AI的链接，说“你试试这个，我用它记销售会，从来没翻过大车”，我抱着“再信一次AI”的心态点开，结果直接刷新了我对语音转写的认知。

从“听不清”到“听得准”：双麦克风降噪像给声音“开了滤镜”

展开剩余86%

第一次测试是在公司楼下的咖啡馆—我要采访一个做实体零售的创业者，那里有咖啡机的轰鸣、服务员喊“您的拿铁好了”的声音，还有邻桌两个女生讨论明星八卦的笑声。我攥着手机有点犹豫：“这么吵，能听清吗？”但还是对着手机按下了录音键。等采访结束，我点开转写结果，居然一下子愣住了：创业者说的“我们店用AI做库存管理，上个月缺货率降了30%”清清楚楚，周围的噪音像被一把“橡皮擦”抹掉了，连“拿铁”“八卦”这些词都没混进来。

后来我才明白，这是双麦克风降噪在起作用—它就像给手机装了“两只分工明确的耳朵”：主麦克风专门对着说话人，精准捕捉人声；副麦克风则“盯着”周围的环境噪音，比如空调声、脚步声、聊天声。接下来，算法会做一件很“聪明”的事：把副麦克风收集到的噪音波形，和主麦克风的人声波形做对比，像“抠图”一样把噪音从人声里“剥离”。打个比方，就像你和朋友在KTV聊天，虽然背景音乐很大，但你能听清朋友的话—因为你的大脑会自动过滤掉音乐，而双麦克风降噪就是把这个“大脑功能”搬进了手机里。那天的采访转写准确率居然有96%，我对着手机说了句“牛啊”，它还准确转写了，没把“牛啊”写成“刘啊”。

从“猜不准”到“懂你说的每一个词”：DeepSeek-R1是“读过100万本语音书的学霸”

真正让我对它“刮目相看”的，是一次技术讨论会。我和同事在聊“Transformer模型的注意力机制”，因为说得太急，我把“注意力”念成了“注力”（吞了个“意”字），之前用其他APP转写，总写成“注力机制”，但听脑AI居然准确转写了“注意力机制”。我赶紧翻它的技术说明，发现它用的是DeepSeek-R1模型—这名字听起来很玄乎，但其实可以理解成“一个见过世面的语音学霸”。

普通的语音转写模型，可能只“读”过10万小时的语音数据，就像一个只做过100道题的学生；而DeepSeek-R1“读”了海量的语音数据—比如各种口音（东北话的“俺们”、上海话的“阿拉”）、各种语速（快嘴的主播、吞音的程序员）、各种场景（会议、采访、电话），就像一个做过100万道题的学霸。当你说话时，它不是“逐字猜”，而是“结合上下文猜”：比如你说“注力机制”，它会想“技术讨论里常说‘注意力机制’，肯定是吞音了”，所以直接给你转写成正确的词。还有一次，我和同事聊“大模型的 hallucination（幻觉）问题”，我把“hallucination”念成了“哈路辛内逊”，它居然也准确转写了英文原词，没写成“哈路辛内逊”或者“幻觉”—因为它“认识”这个技术术语，知道你想表达的是专业词。

从“时大时小”到“刚好听清”：动态增益是“自动调音量的耳朵”

还有一次踩坑经历，让我彻底服了它的“动态增益调节”。那天我在走廊里和客户打电话，客户声音很小，我怕手机听不清，特意把手机贴得离耳朵只有1厘米。结果转写出来的文字居然很清晰：“这个方案的预算，能不能再降5%？”；后来客户突然提高嗓门说“不行！这个价格已经是底线了！”，我吓得赶紧把手机拿远了30厘米，结果转写出来的文字也没有“炸”成乱码，还是完整的句子。

我问客服这是怎么回事，他们给我举了个很形象的例子：动态增益调节就像“一个会自动调焦的耳朵”—它会实时“盯着”你的声音大小，像体温计一样监测。当你小声说话时，它会把“收音灵敏度”调高，就像凑近你耳朵说“我听清了，你慢慢说”；当你大声说话时，它会把灵敏度调低，就像用手捂住耳朵说“别喊，我听得见”。这样不管你声音是“蚊子叫”还是“狮子吼”，它都能“接得住”，不会因为声音太小漏词，也不会因为声音太大错词。

从“听不懂方言”到“像老家邻居一样懂你”：多语言与方言是“学了19种口音的翻译官”

最让我惊喜的，是它能听懂我妈说的湖北方言。上周末我给家里打电话，我妈说：“你个小伢子，怎么还不找对象？隔壁王阿姨家的姑娘，比你小两岁都生娃了！”之前用其他APP转写，总把“小伢子”写成“小子”，把“生娃”写成“生娃”（虽然字对，但少了方言的味儿），但听脑AI居然准确转写了“小伢子”，连我妈说的“搞么事？”（干什么？）都没写错。

后来我查了资料，它支持19种地方方言，误差率只有0.3%—这相当于1000句话里只有3句错的，比我自己记笔记还准。而且多语言互译也很方便，上次和美国客户开视频会，他说：“Could you send me the updated report by Friday?”，我用听脑AI实时转写，结束后一键翻译成中文：“你能在周五前把更新后的报告发给我吗？”，还能生成双语纪要，省了我找翻译的时间。

客服说，这背后的逻辑其实很“接地气”：模型在训练时，学了很多“方言词典”和“多语言语料”—比如粤语的“唔该”（谢谢）、四川话的“巴适”（舒服）、日语的“すみません”（对不起），它都“背”得滚瓜烂熟。就像你学英语时要背“牛津词典”，学方言时要背“方言俗语手册”，听脑AI的模型就是把这些“手册”全装进了脑子里，所以不管你说的是哪国话、哪的口音，它都能“听懂”。

用了1个月，它把我的工作效率“翻了60倍”

现在，听脑AI已经成了我工作的“刚需”，我甚至给团队的同事都安利了一遍。说说最直观的变化吧：

之前我做会议纪要，要先录音频，再边听边打字，1小时的会议要花2小时整理，还总漏重点；现在用听脑AI实时转写，1小时的会议结束后，2分钟就能生成带时间戳的纪要，还能自动提取关键词（比如“项目deadline”“资源申请”）、生成待办事项（比如“明天之前提交预算表”）。上个月做行业论坛的记录，有5个嘉宾发言，其中2个说上海话，1个说英文，我用它转写，结束后直接导出了双语纪要，同事都问我“你是不是偷偷请了秘书？”。

还有一次在咖啡馆采访一个设计师，周围有咖啡机的声音、翻书的声音，我用听脑AI转写，结果出来的文字连设计师说的“这个logo的弧度要调0.5度”都准确，没把“弧度”写成“胡度”。设计师看了转写结果，说：“你这工具比我助理记的还准！”

对了，我还摸索出几个“隐藏技巧”，分享给你们：

长按录音键3秒，开启“重点标记”：当嘉宾说到“这个方案必须通过”“下周要完成原型”这些关键内容时，长按录音键，结束后会自动把这些句子标红，方便快速查找； 提前设置“方言模式”：如果对方说方言，一定要提前选对应的方言（比如湖北话选“西南官话-湖北片”），别选“普通话”—我之前试过一次，把我妈的湖北话选成普通话，结果转写错了3句，后来改成“湖北片”，正确率立刻到了99%； 用“自定义词典”加行业术语：比如我们做AI的，“Transformer”“预训练模型”“ hallucination”这些词，提前加到“自定义词典”里，转写时就不会错； 导出时选“带时间戳”：比如会议里有人说“10号之前要交方案”，带时间戳的纪要会显示“14:25 张总：10号之前要交方案”，如果后面有争议，直接回溯时间点，比“张总说10号交方案”更有说服力。

最后想说：AI的价值，是让“复杂的事变简单”

用了这么久，我突然明白，听脑AI的技术创新，从来不是为了“炫技”，而是为了解决用户的“真痛点”—比如会议记录慢、嘈杂环境转写不准、方言听不懂、多语言沟通难。它把双麦克风降噪、DeepSeek-R1、动态增益、多语言方言这些技术，变成了“一键就能用”的功能，让像我这样的“技术小白”也能享受AI的便利。

现在我偶尔会想，未来的AI语音转写会变成什么样？也许会和耳机结合，不用拿手机就能实时转写；也许会学习我的说话习惯，比如我总说“咱们”而不是“我们”，它能记住；也许会支持更多小语种，比如越南语、泰语，让跨境沟通更方便。但不管怎么变，我觉得核心应该始终是“懂用户”—就像听脑AI现在做的这样，用技术解决实际问题，让每个人都能“轻松记录，高效工作”。

最后给大家提几个小建议：

录音时尽量让主麦克风对着说话人（一般手机底部是主麦，顶部是副麦），别用手挡住； 嘈杂环境下选“降噪优先模式”，安静环境下选“精准模式”； 定期更新APP，因为算法会迭代，比如最近更新的“方言加强版”，对粤语、四川话的识别更准了； 如果转写有错误，一定要手动修正—它会“学习”你的修正，下次就不会再错了。

总之，听脑AI不是一个“冰冷的工具”，而是一个“懂你的助手”。它让我从“记录者”变成了“参与者”，让我能更专注于对话本身，而不是记笔记。这大概就是AI最动人的地方吧：用技术把“麻烦”变成“简单”，把“不可能”变成“理所当然”。

发布于：河北省