当作又名匡助职场东说念主优化职责历程的学习后果讲明注解，最近我在处原意议事务时，发现了一款相称贴合需求的器具，它即是独特为会议场景打造的音频转笔墨软件 —— 听脑 AI。和那些泛用性的灌音转笔墨器具不同，它更像是懂会议的 “专属帮忙”，帮我透顶解脱了整原意议纪要的困扰。
最运转搏斗它，是因为团队周会总让我七手八脚。之前开会，我得一边盯着发言东说念主，一边在条记本上纪录，稍不属意就会漏掉邻近部门提到的关节数据。其后尝试用世俗灌音转笔墨器具，可要么受噪音影响，转出来的本体吞吐不清，要么多东说念主发言时没法分别谈话东说念主，整理一份纪要得反复听三四遍灌音，单这一项职责每周就要销耗我 2 小时。
直到作念 HR 的一又友跟我说：“你试试听脑 AI，咱们团队咫尺没东说念主再手动记纪要了”，我抱着碰交运的心态用了一次，放弃超出预期 —— 上周三的周会，5 个东说念主聊了 1 小时 40 分钟，我把灌音导进去，10 分钟就完成了笔墨补救，何况还自动标注了每个东说念主的发言，像 “张三：本周用户新增 30%，但留存率下跌 5%”“李四：需要优化注册历程的第三步” 这样的本体清楚明了，连我其时没听清的 “升沉链路” 这个专科词，也准确转了出来。
伸开剩余70%更实用的是它生成的纲领，平直把 “行为项”“deadlines”“争议点” 梳理得清清楚爽，我只需要补上稳当东说念主信息，就能平直发到群里，本体比我以前手动整理的还要全面。
其后逐渐老到了听脑 AI 的功能，才发现它远不啻 “转笔墨” 这样简短。先说说准确率，我试过让带南边口音的共事发言、录制混合专科术语的跨部门会议，甚而在有咖啡机运作声、旁东说念主聊天声的咖啡馆开汉典会，它王人能准确分离出灵验声息，转出来的笔墨险些毋庸修改。要知说念，以前用其他器具，光修改噪音导致的乱码就得花半小时。
再看发言东说念主识别功能，第一次使用时，我让团队每个东说念主先简短自我先容一句，它就记取了每个东说念主的声息特征，之后开会，每段发言前王人会自动标注 “王姐：”“小李：”，再也毋庸过后琢磨 “这句话是谁说的”。还多情感分析功能，上周和客户交流决策时，客户说 “你们的决策我以为还可以，但有些细节要调”，我其时没听出特殊，可听脑 AI 的情感标签夸耀 “眇小负面”。
我速即翻找聊天纪录，发现客户提到 “预算部分没写明晰” 时口吻判辨变慢，后续跟进时，客户尽然坦言 “其实我惦记预算超支”。多亏这个辅导，我实时补充了预算拆分表，才让客户松了口。本体纲领更是帮了我大忙，每次会议结束，它能自动索要 “中枢议题”“行为项”“待阐发事项”，比如上周的形状会，纲领里平直列出 “1. 商场部需在周五前提交用户调研数据；2. 时刻部稳当优化登录历程，下周三响应”，我只需补上稳当东说念主，就能发群里，后果比我方整理快了三倍。
在掌握场景上，听脑 AI 可以说裕如是为职场会议 “量身定制” 的。团队周会时，以前我得边听边记，只怕错过要点，咫尺惟有翻开听脑 AI，把手机放在桌子中间，会议结束后平直补救笔墨，纲领里的 “上周弘扬”“本周权略” 比我手动纪录的还竣工，省下来的时分，我能多和团队成员聊聊各自职责中碰到的难点。
客户会议时，前次和一个大客户交流了两个半小时，本体触及产物功能、委派时分、售后解救，如果以前，整理纪要得花 3 小时，而听脑 AI 只用 15 分钟就完成了补救，纲领里还清楚列出了客户的 “中枢需求” 是要定制化功能、“慈祥点” 是委派周期不突出 6 周，我本日就把调养后的决策发了夙昔，客户酬报 “你后确切高”，其实这背后多亏了听脑 AI 的助力。
培训会议时，上周公司请行业人人作念了三小时培训，我用听脑 AI 补救了笔墨，纲领里准确索要出 “关节方法论”“案例拆解”，共事们温习时，平直看纲领就行，毋庸再翻冗长的灌音。汉典会议时，偶尔会碰到音质不好、对方声息忽大忽小的情况，用听脑 AI 补救后，笔墨本体清楚明了，再也毋庸因为 “没听清” 反复推敲 “你刚才说什么？”。
对我而言，听脑 AI 的价值不仅仅 “省时分”，更艰难的是它管束了会议中的核肉痛点。比如信息差问题，以前团队成员对会议本体的融会经常不一致，咫尺有了准确的笔墨纪要，人人王人能围绕合并个 “行为项” 股东职责，不会再出现 “我以为你稳当” 的情况。再比如交流明果，客户会议中的情感分析功能，能让我实时察觉对方的 “潜台词”，幸免产生诬告。还有元气心灵分派，毋庸再把元气心灵放在 “记条记” 上，我能更专注地倾听发言东说念主讲话，和客户交流时能有更多目力交流，和团队开会时也能更慈祥每个东说念主的情景。
不外，听脑 AI 也不是尽善尽好意思的。偶尔处理突出 2 小时的长灌音时，会出现眇小卡顿九游体育app娱乐，需要等 1-2 分钟；未必候情感分析也会有偏差，比如对方说 “我以为这个决策还可以” 但口吻迂缓，它可能会标注成 “正面”，不外这种情况并未几见；另外，它对小语种的识别率稍低，我之前尝试补救日语本体时，有几个词没转对，但因为我平方很少用到小语种，是以对日常使用影响不大。
发布于：河南省