住在我隔壁的一对大学生夫妻(十七)

本文讲述了一位女性因城市管理者的行为而遭受经济损失,并在随后的生活中遇到医疗费用高昂的问题。作者通过自身的牙疼经历,反映了当前社会中普遍存在的看病贵、看病难的现象。

一辆花了一个月生活费买来的破旧的小木车,一堆花了半个月生活费买来的西瓜菠萝,竟然在光天化日之下,被一群同样跟你都叫做人的家伙砸了个稀巴烂,任由你苦苦哀求,任由你好话说尽,也任由你眼泪滂沱!

无情的打砸把你要生存的一点点希望给砸碎,冷漠的言语将你最后的自尊践踏的体无完肤,吼来喝去的态度对你的乞求熟视无睹,就这样,在一个人人平等的社会里,你被人踩在了脚底下!

我能想象的出,女人当时的那种心碎,那种绝望,那种甚至是可怜的尊严被践踏的伤悲。可是,就算我再怎么去理解,我却永远不能替代那种伤心欲绝的体会。也许,这就是人类的悲哀,一种你无论如何不能逾越,不能跨过的鸿沟,你只能去了解,却不能去感受。

我无力的想着所发生的一切,却又无能为力的苦笑。我竟然想为她讨个说话的能力都没有,我感到了自己的有限,感到了自己总在接受了别人的恩赐后却不能报答的那种难受,那种矛盾的苦楚。

我很想,再出钱帮他们买辆小车,可是女人说无论如何不敢去卖西瓜菠萝了,不是怕城管,是受不了那种活生生的好东西被糟蹋的场面,是见不得那种一片狼藉的情景。

我尽量出些能赚钱的主意,女人说老乡帮她找了个发传单的兼职,不累,她想先做着。我看着她有些消瘦的脸庞,心很疼!

想着这些天发生的事,我越想越上火,恨不得把这个世界洗刷一遍,可是只我一个人的眼泪不够,甚至全世界的人的眼泪也不够!

我竟然气的牙疼起来,半边脸都肿了,疼的我食不下咽,鼻子也因为牙疼上火,流鼻血。我干脆请了假,去医院看牙。

几天折腾下来,吃药,打针不管用,后来重新检查,又说牙疼发炎引起了这里毛病,那里毛病,然后又开始治疗,又一通打针,吃药,检查,再检查,结果还是没好,牙还继续疼着,我继续郁闷着。

最后,医生觉得给我拔牙补牙!会更有效,又折腾了几天,总算开始转好。这一个牙疼,花了6000多块。我才知道,原来嘴巴里长的是28颗金豆子,贵着呢!

可是看到新闻上那些天价医疗费,我又欣慰了,别人看个病都几百万呢,我才6000够便宜的了!

我突然感慨起来,也许有的人能付得起天价医疗费,可是我付不起!也许我能付得起6000块钱的治疗牙疼的钱,可是有的人就付不起!和还有更多的人比我贫穷,还有更多的人看不起病!

看病贵,看病难,这已不是什么新鲜话题,可是这个根深蒂固的问题却始终没得到解决!我想到我们不远的邻国印度,它虽然还不太富有,虽然也人口众多,但是医疗制度却还完善,全民医疗免费。我不由的羡慕起来,不由的想着哪天我们也能享受到此等待遇!

如果能有那么一天,我想,报道上就再也不会有某某小女孩得白血病家人倾家荡产筹钱治病,也不会有,某人得病无钱医治自杀身亡,更不会有为救治得病家人全家集体上街乞讨!

生病是谁的错? 身体的错么?! 没钱治病是谁的错?家人的错么?!医疗费用居高不下谁的错?医生的错么?!

也许谁都错了,也许谁都没错!

 

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<think>好的,用户现在问的是语音翻译,特别是当隔壁电脑或人在发声时,自己的电脑能自动翻译。首先,我需要理解用户的具体需求。他们可能是在一个多语言环境中,比如国际会议、在线课程,或者与外国同事交流时,希望实时将听到的语音转换为文字并翻译成自己的语言。 接下来,我需要考虑现有的工具和技术是否支持这样的功能。比如,Google Translate有实时语音翻译功能,但可能需要对方说话时直接输入到麦克风。另外,像Otter.ai这样的语音转文字工具,是否能结合翻译功能?还有Windows自带的语音识别和翻译功能是否可行? 然后,用户提到“隔壁电脑或者人在发声”,这可能意味着用户希望捕捉周围环境的声音,而不是直接通过麦克风输入。这时候可能需要使用远程麦克风应用,比如通过局域网连接其他设备作为麦克风源,或者使用特定的硬件设备。 另外,实时性是一个关键点。自动翻译需要低延迟,否则会影响用户体验。可能需要推荐一些延迟较低的工具,或者指导用户如何优化设置以减少延迟。 用户可能没有提到的需求包括:多语言支持、翻译准确性、是否需要离线功能、以及跨平台兼容性(比如在Windows、Mac还是手机上使用)。需要覆盖这些方面,提供不同平台的解决方案。 还需要考虑隐私问题,尤其是当处理外部声音时,是否需要确保数据安全。例如,推荐开源或本地处理的工具,如Co:Speech,可以减少数据上传的风险。 最后,整理这些思路,分步骤说明不同的方法,并给出相关工具和注意事项,确保用户能根据自身情况选择合适的方案。同时,预想用户可能的后续问题,比如如何设置、推荐硬件、准确性比较等,作为相关问题供用户进一步参考。</think>要实现对隔壁设备或他人语音的自动实时翻译,需结合语音捕捉、实时转文字和翻译技术。以下是可行方案: --- ### **1. 实时语音翻译工具推荐** #### **A. Otter.ai + 网络麦克风方案** - **步骤**: 1. 在隔壁设备安装远程麦克风App(如[RemoteMic](https://remotemictest.com)或[Microphone for PC](https://www.microsoft.com/store/productId/9NBLGGH42THH)),将声音传输到你的电脑。 2. 在你的电脑打开Otter.ai网页(https://otter.ai),实时语音转文字。 3. 将转写后的文字粘贴到Google翻译(https://translate.google.cn)或DeepL自动翻译。 #### **B. Windows 11 自带功能(语音转文字+翻译)** - **操作**: 1. 启用Windows语音识别:`设置 > 辅助功能 > 语音`,开启语音识别和实时字幕功能。 2. 使用系统自带的“实时字幕”功能(支持英文原生翻译),若需中文翻译,可结合剪贴板自动翻译插件(如“翻译剪贴板”)。 #### **C. 开源工具:Co:Speech(本地处理无网络依赖)** - **特点**:通过Python脚本实现语音实时转写与翻译(需配置环境),支持自定义语言对。 - **代码示例**: ```python import speech_recognition as sr from googletrans import Translator r = sr.Recognizer() translator = Translator() with sr.Microphone() as source: print("请说话...") audio = r.listen(source) try: text = r.recognize_google(audio, language="en-US") # 英文语音识别 translated = translator.translate(text, src='en', dest='zh-cn').text print(f"原文: {text}\n翻译: {translated}") except Exception as e: print("识别失败:", e) ``` --- ### **2. 硬件方案:远程麦克风+翻译设备** - **场景**:跨国会议或课堂 - 使用无线麦克风(如Sennheiser无线领夹麦)接收他人语音,连接到你的电脑声卡输入。 - 通过上述软件实时转写翻译后,投屏到显示器或AR眼镜(如HoloLens)查看翻译结果。 --- ### **3. 注意事项** 1. **延迟优化**:选择低延迟的语音识别引擎(如Google Web Speech API)。 2. **环境噪音**:使用定向麦克风或AI降噪软件(如iCEVAT)过滤背景干扰。 3. **隐私安全**:敏感场景建议使用本地化工具(如Co:Speech),避免云端传输数据。 ---
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