住在我隔壁的一对大学生夫妻(十二)

一名男子因救助被抢妇女反被误认为是抢劫犯。作为记者的我,通过找到目击证人和公司证明等手段,最终帮助他洗脱罪名,恢复名誉。

警察可以抓错你,法律可以错判你,可是你要想去纠正这个错误却不是一件简单的事情。

抓错你,可以只是因为怀疑你,就能给你戴个嫌疑犯的帽子;疑罪从无在很多时候只是法律条文里的一句话而已,现实中能真正贯彻实施的屈指可数。判错你,可以有一万个理由归咎于司法的不健全,可是没有人会为你你受到的不公待遇负责,提起国家赔偿,也只是说说而已,又有那个人能真的得到过这样的道歉形式?!

我知道,要给他洗清罪名,我必须全力以赴,我必须有足够的证据证明他是无辜的,他是好人,他当时是想去帮助那个妇女。

尽管,现在妇女含糊其辞,以把自己搞糊涂了,自己也说不清楚他到底是不是来帮自己的等等理由来推脱,不想面对自己遇到好人,反咬一口的事实。警察也以虽然没有证据证明他是抢劫犯,但是事关他出现在事发现场,并与此事有关联为由,不能彻彻底底的还他一个清白。

我知道,要靠抓住当时的那两个抢劫犯来为他洗脱不白之冤可能性微乎其微,我只能想办法找其他证据。我利用自己是记者的身份,想尽办法,找到了当时事发现场的2个目击证人,是一个报亭的老头和一个推着车买水果的妇女。他们都说当时那男的的确是去帮被抢的妇女夺包,不是抢劫犯。可是当我想要他们陪我去趟派出所跟警察证明一下的时候,他们却死活都不肯。说不想多管闲事,怕惹一身臊。在我苦苦哀求无果的情况下,我不得不耍了点小手段,与其说是手段,不如说是无奈之举。

我说我是记者,现在要对那天发生的事件,写篇评论。广州街头一妇女被抢,好心人施救,反被诬赖是歹徒,旁观者无人肯出头!我还故意说:你们俩我也会以匿名形式将你们事不关己的态度写进去的,不知道你们的孩子看了,会有何感想。

看着两人有点迟疑,我又说,如果你们肯证明,我当然也会在文章中把你们伸张正义,深明大义的善良举动报道出来的。我相信你们都是好人,都不会眼睁睁的看着另一个好人被诬赖受不白之苦的。

他们掂量了很久,终于还是被我说动了。

我又去找了男人公司的上司,尽管他很不情愿的开证明说那天的确是派男人去给客户送资料的事实,但是碍于我与他们老板朋友有交情的情面,还是开了。尽管,我也知道,那个原来的朋友其实也许已经没得朋友可作了。

我找了律师,咨询了这方面的法律,托了很多朋友和同学,终于把男人弄出来了。

尽管出来的时候,警察没一句道歉的话,尽管那个受过他帮助的妇女没一个谢字。可是,我看得出来,他并没斤斤计较的去在乎。起码证明了他无罪,证明了他是个好人。

当这件事发生的时候,我失去了原本可以称之为好友的朋友;甚至失去了以后可能再联系的可能。但是我得到的更多,更多,我得到了让一个好人恢复声誉的机会,我得到了去帮助一个值得去帮助的人幸运,我也得到了一份我对自己的由衷的感激。

我不知道,他以后再碰到这样的事还会不会毫无顾虑的冲上去帮忙,也不知道他内心是不是已经开始对于做一个好人的概念有了新的诠释,可是我知道他本质的善良不会因此而动摇。

可是无论怎样,也不管以后他会不会继续这样做,我们都没资格再去怪他,也没权利去让一个受过伤害的好人忍着痛再去迎头顶刀子!因为,那个拿刀子伤害他的人,其实就是我们,我们这些人,我们这个社会。

天空飘着雨,有点阴霾,来来往往的人潮,冷着一张张没表情的脸,继续在这个城市生活着,没有人知道曾经发生过这样的一件事,甚至当初亲眼见过此事的人也许早已当作一个谈资将其遗落在脑后。

世界忘记了,可是我记得,那天记得,岁月记得。

 

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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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