我是做算法的，平时开会不少，之前总被会议记录搞得头疼——要么录音里杂音太大，要么转写把“需求优先级”写成“需求有阶级”，要么说话人搞混，得花俩小时逐句核对。直到同事给我推了听脑AI，说“你这技术宅肯定会感兴趣”，我抱着试试的心态用了几次，没想到越用越觉得“这工具有点东西”。

先说说它能干啥吧，刚好覆盖了我对会议记录的所有需求

打开app选“会议模式”，它能实时把说话声音转成文字，还能自动区分谁在说——比如“张三：我们需要优化用户注册流程”“李四：同意，但得考虑移动端兼容性”，分人分条标得清清楚楚。转完之后不用自己整理，一键就能生成结构化文档，比如自动提炼会议摘要、重点任务、责任人，甚至能把散碎的讨论归成“需求讨论”“进度同步”几个板块。最方便的是能直接分享给同事，不用再发冗长的录音或者自己敲半天字。

我最感兴趣的是它背后的技术，为啥能解决之前那些痛点？

第一个是双麦克风阵列降噪，像给声音装了个“定向过滤器”

一开始我纳闷，不就是俩麦克风吗？跟手机自带的有啥区别？后来查了资料才明白，它的主麦是专门对着正前方的，比如你开会时把手机放在桌子中间，主麦就盯着说话的人收声；副麦则是“监听”周围环境的，比如旁边的键盘声、窗外的车声、有人咳嗽的声音，它都能“记下来”。然后算法会做一件事——把主麦里的声音减去副麦捕捉到的噪音，相当于把杂音“擦掉”。我测试的时候特意在旁边放了个播放音乐的音箱，结果转写出来的文字里完全没出现音乐的内容，说话人的声音却很清晰。用我的理解，这就像你跟别人说话时，有人在旁边吵闹，你脑子里自动把吵闹声过滤掉，只听对方的话，只不过它用技术实现了这个过程。

第二个是动态增益调节，像个“会自动调音量的耳朵”

我之前用其他工具时，遇到过两种极端情况：要么说话人大声嚷嚷，转写出来的文字全是乱码（因为声音过载了）；要么有人小声说话，转写出来根本看不清。听脑AI却没这问题，不管我是提高嗓门强调重点，还是压低声音说细节，转写出来的文字都很清楚。我好奇问了产品经理，他说这是动态增益调节在起作用——它会实时监测声音的大小，自动调整收音的灵敏度。比如你大声说的时候，它就把“耳朵”捂得稍微严一点，不让太大的声音冲进来；你小声说的时候，它就把“耳朵”张得大一点，把细小的声音收进来。就像你听音乐时，自动音量调节功能会让高音不刺耳、低音不沉闷，只不过它是针对说话声做的。

第三个是DeepSeek-R1技术，这才是它“聪明”的关键

我之前用的语音转写工具，最怕的就是嘈杂环境——比如会议室里有人翻资料、敲电脑，转写出来全是乱的，得花半小时校对。但听脑AI用了DeepSeek-R1之后，我测了一段特别吵的录音：里面有三个人说话，背景有空调声、有人翻文件的沙沙声，还有人偶尔插句话。结果转写出来，每个人的话都分清楚了，连“我们需要在下周之前完成原型设计”这样的细节都没出错。产品经理说，DeepSeek-R1是专门优化了嘈杂环境下的语音识别，它能“学会”区分哪些是需要的说话声，哪些是杂音，就算杂音和说话声混在一起，它也能准确“抓住”说话人的声音。我虽然不是语音识别专家，但从测试结果看，它的准确率确实比我之前用过的主流工具高很多——之前的工具在这种环境下准确率大概只有80%，它能做到95%以上，几乎不用二次校对。

用的时候得注意点啥？我总结了几个小技巧

其实它的使用方法很简单，打开app点“会议记录”，选“麦克风阵列”模式（要是环境特别吵，可以开“强降噪”），然后把手机放在桌子中间，正对着说话人就行。我试过把手机放在旁边，结果主麦收声没那么清楚，转写准确率稍微降了一点，所以尽量让主麦对着说话人。结束后，它会自动生成一份文档，你可以先看一下摘要，有没有遗漏的重点，比如“本次会议决定了项目 deadlines”“分配了任务给张三”，如果有遗漏，可以手动调整一下文档结构，或者添加一些备注。

实际用下来，效果比我预期的好很多

上周我用它记录了一个跨部门的需求会议，里面有产品、技术、设计三个人说话，环境有点吵——旁边的会议室有人在讨论，窗外还有施工的声音。结果转写出来，每个人的话都分清楚了，比如产品说“用户希望注册流程能简化到三步”，技术说“需要考虑后端接口的兼容性”，设计说“登录页面的按钮颜色要调整”，这些细节都没出错。我之前用的工具要么把设计的话归到技术头上，要么把“三步”写成“三部”，得花一个小时改，这次只用了十分钟，改了几个错别字就完事了。同事拿到文档后说，“这次的记录比之前清楚多了，不用再问你细节了”，我听了还挺开心的。

从算法工程师的角度看，它的技术创新点在哪？

我觉得最核心的是把硬件（双麦克风阵列）和软件（算法）结合得很好。双麦克风阵列不是新鲜东西，但它的算法能准确区分主麦和副麦的声音，并且高效地减去噪音，这一点不容易。动态增益调节则是解决了“声音忽大忽小”的问题，之前很多工具要么没这个功能，要么调节得不及时，导致声音要么爆音要么听不清，而它能实时调整，保证声音的清晰度。至于DeepSeek-R1，应该是在训练数据和模型结构上做了优化，比如用了更多嘈杂环境下的语音数据训练，或者调整了模型的注意力机制，让它更关注说话人的声音，而不是杂音。

我对它的未来有点期待

现在职场人越来越忙，会议越来越多，能高效记录会议内容的工具肯定会越来越受欢迎。听脑AI这样的工具，不仅能节省时间，还能提高记录的准确性，尤其是对于销售、项目管理这些岗位来说，比如销售需要记录客户的需求，项目管理需要记录项目的进展，用它来记录能更准确、更快捷。我觉得未来的语音识别工具还能更智能，比如能自动分析会议中的情绪，比如“客户对这个方案有点犹豫”，或者能预测下一步的行动，比如“需要跟进客户的需求”，甚至能生成会议纪要的草稿，让用户不用再花时间整理。

总的来说，听脑AI给我最大的感受是“实用”——它解决了职场人真实的痛点，而且用技术把这些痛点解决得很好。作为一个算法工程师，我觉得好的技术不是越复杂越好，而是能真正帮到用户，让用户的工作更轻松。从这个角度看，听脑AI做到了。