在新手群体之中, 针对那些学习剪辑的新手, 还有专注于编程的新手, 以及致力于学习外语而言之人来讲, 于整个学习进程里, 所遭遇的阻碍要点常常不是耳中听到了却理解不了的状况, 而是信息在耳边飘过就瞬间遗忘了, 又或者明明收集了繁多的资料堆叠一处, 却根本不清楚该从什么地方着手开启学习。在历经了众多方法的尝试之后, 我逐步探寻找到了一套自信息输入开端直至稳固强化的完备流程, 借由这个完整流程, 它辅助我得以做到让每一天所接触到的音频及视频方面的资料内容，切实地转变成为自己稳稳能够掌握在手的知识。
早间：用转写把“听”变成“看”，降低输入门槛
我习惯于在早上洗漱以及吃早餐的时候, 播放和学习内容有关的播客或者课程录音。然而仅仅是单纯地听, 很容易就会走神, 所以现在我会运用“听脑AI”将音频转变成文字。最开始的时候, 我对于这类工具的准确率有着一定顾虑, 担忧口音或者背景音会对结果产生影响。实际使用之后, 它的转写准确度的确是挺好的, 就连讲师随口说出来的口语词也能够比较好地识别。
我能在吃早餐之际, 将转写的文字在快速浏览一遍当中完成一次高效预习, 还可以自动分段。当碰到讲解清晰的核心概念, 像“面向对象编程”那段时, 我会把相关文字直接复制到笔记软件内保存。早间十分钟, 一个关键知识点就这样毫不费力地沉淀下来。在这个环节里, 听脑AI更像是一位极具耐心的转写助手, 把转瞬即逝的音频转变成能够随时回看的文字素材。
午间：用纪要功能理顺小组讨论，减少沟通损耗
下午有那样一门课程, 是那种需要小组讨论的, 我们经常得去复盘案例。以前讨论记录老是弄得到各处都是七散八落的, 每个人都各记各的, 后来最后难以统一起来进行整合。这次我提前就把听脑AI的录音功能给打开了, 把整一段讨论的过程都录了下来。
讨论终结之后, 我轻点“生成纪要”, 未及两分钟便获取了一份条理井然的文档, 它不但完整转录了对话情形, 还借由声纹识别分辨出不同的发言之人, 并且做了简易的角色标注。
发言人自动区分
比如, “张三: 我觉得案例A的关键之处在于市场定位……”“李四: 我予以认同, 然而执行层面存在风险……”。这份实录相较于我手写的笔记要详细许多, 并且细节未曾有所遗漏。在整理会议要点之际, 我直接于转写稿上运用颜色标注出“共识”、“待办”以及“争议”, 如此很快便能形成一份具备结构化的纪要。将分工发送至群里后, 众人一眼便能看清, 比以往那种模糊不清的口头安排要高效不少。
下午：深度处理课程录音，让知识进一步内化
就我而言, 夜晚的时段更适宜去做深度复盘, 我会将白天专业课的录音, 或者网课视频的音频提取出来, 再次借助听脑AI进行处理, 这次我不但需要文字稿, 而且更期望能够获取一个结构化的“知识包”。
“智能分析”功能, 我是会去使用的, 选择生成“校园研习记录”或者“关键内容概括梳理”两种类型。它是不会简单地照抄原文的，会帮我提取出当次课程的核心要点概念及其间蕴藏的逻辑架构流程线线索之类的东西, 有时候, 还会把授课老师反复着重强调的那些知识点单独拎出来列示显示表明表达标注列举出来予以呈现。这个作用价值效果嘛的, 省却了非常多的自己动手手动去归纳整理的时间, 就好像是一下子干脆直接地就获取得到了一份能够被用来开展课业复习的纲要大纲那样那种感觉。
用记忆卡片和知识问答，完成从整理到检验的闭环
对我而言, 旨在达成“学会”的输入与整理, 实际上仅仅是起始的首步, 后续还需要输出以及检验。听脑AI当中存在着两个功能, 极其适用于我。
一个是具备记忆卡片功能, 在生成的笔记之上, 我能够一键使AI生成一套记忆卡片, 正面放置概念或者定义, 背面放置解释或者例子, 我还能够依据需求设置难度以及侧重点, 例如在学习“机器学习算法”之时, 我会抉择侧重“算法原理与区别”, 生成之后, 我可以如同刷单词那样在App里翻卡复习, 标记“明白了”或者“没掌握”, 系统会优先推送不熟悉的内容, 这比自己手动制作卡片高效许多。
记忆卡片智能生成
还有一个是知识问答功能, 它是基于同一份课程录音或者笔记的, 我能够让AI生成一套选择题, 这些题目的题目以及解析全都围绕着原文内容来展开, 在做题的时候, 每一道题目旁边存在着一个“提示”按钮, 点击这个按钮并不会直接给到答案, 而是给出一些具有引导性的小问题, 以此来帮助我自行回忆, 等到做完之后, 结果页提供了三个方向, 分别是回顾测验分析错题, 用原题重新作答进行巩固, 重新生成新题继续练习, 如此一来, 从听课开始, 接着到整理, 然后再到测验以及巩固, 便形成了一个相对完整的学习闭环啊。
比如说, 我有过这么一段过往经历, 曾经借助一段“教育心理学”的录音生成了笔记, 而后运用记忆卡片记住了几个核心理论, 最终利用知识问答功能随机测算测试了几道题目, 以此来确认自己并非是仅仅停留在相对浅显的初步理解层面。
晚间延伸：面试准备与复盘也能用上这套流程
除去课程学习之外, 这套方法在关键节点同样具备帮助作用。我有一位朋友, 在准备产品经理面试之际, 会将网上的面经视频以及自己模拟面试的录音, 都借助听脑AI加以转写处理。接着呢, 运用“要点总结”从中提炼出“用户需求分析”, 还有“竞品调研方法”等高频考察模块。
往前再进一步, 他促使AI依据这些要点去生成模拟的问答题目, 接着进行反复的练习。当面试结束以后, 他马上就录制下自己回忆后的复述内容, 随后加以转写成为文字来展开复盘, 来探究哪些问题的回答做得不算太好。这个覆盖从准备起始直至复盘中止的全面且完整的记录, 使得他能够更为明晰地瞧见自身的进步空间。
使用一段时间后的感受
这段时段运用过后, 有个显著体会即, 通常学习当中最匮乏缺少而非资料, 是将资料高效转化成咱自带知识体系的那种能力。往昔面对海量音频视频时, 我时常陷入囤着不查看、看完记不住的这般困境。
听脑AI对我助力最为显著之处, 在于其打通了“输入”与“内化”间易阻塞的环节, 此环节为将语音转化成能够编辑、能够检索的文本, 进而把文本激活成为可验证的知识要点。对于起步阶段的学习者而言, 特别针对那些亟需处理课堂录音、网络课程以及播客的学生群体, 它极适宜用于节省机械记录方面的时间, 从而将更多心力投放至思考与理解之上。
它并非是万能的, 然而在语音转写这个方面, 它确实做到了实用, 在基于转写内容的辅助学习这个方面, 它也确实做到了实用, 倘若你也常常感觉学习效率并不高, 或许可以从明早的一段音频转写着手, 去尝试这种新的处理方式, 让工具协助打理繁杂的整理工作, 我们才能够把注意力留给最核心的内容本身。
