可能的技术 TODO: 记录相关的技术改进需求

  • 紧急 制作一批 N5 ~ N1 的词汇闪卡. 思路:
    • 声音, 还是建议优先找母语人士 人工录制的. 建议找下现成的 Anki 卡片, 看有没有符合要求的.
    • 数据集, 暂时参考fluentu
    • 数据集备选: https://iknow.jp/content/japanese
    • 待定.还是优先尝试找找母语人士人工制作的音频资源 语音包, 使用 google translate 的半公开 API. Cloud API 价格不贵, 但是无法正确处理 日语的音变. 如 ここに, 音变后的发音是 kogoni, 而不是 kokoni. 
        https://translate.google.com/translate_tts?ie=UTF-8&client=tw-ob&tl=ja&q=%E3%81%93%E3%81%93%E3%81%AB
    • 基于 这里 词汇量,快速统计: N1 3000, N2 2500, N3 2000, N4 1500, N5 1000
    • 问题: 日文汉字; 答案: 日本罗马音标 + 中文英文双语翻译 + Google 音频.
    • 可以用 GPT4, 单独找出有严重含义差异的汉字词组, 不成熟的提示词如下:(效果出奇的好. 感兴趣的童鞋,可以试一下 金玉满堂 的 金玉.)

      (system角色) 用户后续将直接输入日语汉字. 你现在是一个精通中文和日语的老师. 将根据给定的汉字在中文和日语中的含义和使用场景的相似情况, 给出合适的回复. 每次回复, 都必须是标准JSON数据, 且不以非JSON格式返回任何其他内容. 数据内应包含相似度(满分100,完全相似), 中文的含义和使用场景, 日语中的含义和使用场景.

    • 可以借助gpt，按照某种规则，给日语汉字分类. 这样或许可以加速日语学习过程.；其实直接让 gpt给个难度分类就行了；然后按照 中日相似度和难度, 综合排序. ==> 可能的排序规则: 难度, 使用频率, 中日含义相似度等.
    • 会先尝试记忆最频繁使用的 500 ~ 1000 词, 观察下效果.

核心目标

  • 旧卡片, 复习完毕.(DONE)
  • 新课程学习 1课.(MISS)
  • 当课新卡片 新学习.(MISS)
  • 每日词汇新记忆.(MISS)
  • 每日词汇复习.(MISS)
  • 每日素材修正(修正方式: 本地修改 + 清除浏览器缓存后 + 新同步到Server)(DONE)

今日进度(全天动态补充):

  • 初始待复习卡片: 134
  • 第 1 轮复习后剩余: 134, 耗时 43 分钟
  • 第 2 轮复习后剩余: 60, 耗时 68 分钟
  • 第 3 轮复习后剩余: 0, 耗时 67 分钟
  • 总耗时: 约 178 分钟
  • 平均速度: 0.75 个 / 分钟

学习心得和感悟(全天动态补充.纯感受.不保证正确性.):

  • 買い物がしたいんですが。 可以改成 買い物が欲しいんですが吗? 有何区别? 哪种更合适?

    「買い物がしたいんですが」 和 「買い物が欲しいんですが」 这两句日语的中文含义稍有不同：

    • 「買い物がしたいんですが」 意思是 “我想要购物”，表达的是一个动作的欲望，具备主观的欲望或打算去购物。

    • 「買い物が欲しいんですが」 的意思是”我想要买的东西”，这个句子的重点在于购买的商品而不是购物的行为本身。

    所以，哪一个句子更合适取决于您想表达的意思。如果您想说您想去购物，那么使用 「買い物がしたいんですが」 会更合适。如果你想说你想买的东西，那么 「買い物が欲しいんですが」 更适合。

  • 飲みたがっているんですが 中的 てい, 发音很像英语 day.

  • どうぞよろしく。 中的 く 声音要很刻意的发出来.这和英语很不一样. 英语中的 ku, 通常发音很轻.

  • 満タンにして下さい。 中的 て 试着按照英文 day 的发音来听, 确实听的更真切, 匹配度更高了些.

  • 日语中 似乎在 刻意 将发音容易有 歧义 或者不容易 辨识 的音, 音变为 更清晰易懂 更饱满的 另一个音. 某种程度上, 音变应该是为了更好更准确的交流.

  • 大声开口一段时间后, 自己的复述, 也不自觉清晰 响亮了起来.

  • 仅仅只是间隔复习 既有的, 就有了很多新的体会.
    • “温故而知新”, 或许某种程度上, 就是 间隔复习 在起作用.
  • 目前看, 日语中, 并不存在中文中不存在的音节.
    • 所以 真正阻碍汉语母语者学习日语的, 可能更多的是 音变.
    • 即: 音节其实不止50音, 而是更多更多. 但是语法书中, 为了追求某种一致性, 没有详细穷举,
    • 这就导致初学者可能会非常困惑. 因为在日剧中的发音, 普遍都带有音变的, 这导致无法准确地确认发音, 进而产生了一定程度的混乱.
    • 另外就是: 注音中也没有完整标注, 即注音中, 没有标注出音变.
    • 要穷举出音变的场景, 可能并不容易. 因为好多文本转语义的模型, 都无法很好地处理音变.
    • 即: 日语中的音变规则, 可能是无法穷举概括的, 或者说缺乏某种普遍认同的一致性.
  • 買い物がしたいんですが。(kaimono ga shitai n desu ga.) 日语的连读, 其中一种方法,有点像是让音节重复两次.
    • shitai n 连读变成了 shitai in.
    • 推广来说: 日语种, 为了连读发音方便, 有时候可能会补音节.
  • 或许 音变, 有的不是 规律, 而是某种 核心原则.
    • 例如: 更清晰的传递信息, 更省力的发声方式.
    • 当组合不同的词汇时, 音变本身的规则, 可能需要适当调整, 就导致 音变好像时有时无.
    • 但是核心原则, 可能并没有变化..
    • 作为一个交流工具, 理应以交流的便利性为第一原则.
  • 今日は何をしましたか.(kyo wa nani o shimashita ka.) 种的 kyo, 更接近英文字幕 Q 的发音.
    • 最初, 一个日本母语者纠正我时, 我还简单争辩了下. 因为我认为类似英语 Q 的音, 更应该是 kyu.
  • 何もしませんでした。 女生版本的录音, た 都是按照 da 读的; 而男声, 读 ta 的较多.
    • 或许方言的秘密就在于 音变的 连续性和某种内在的一致性.
    • 我推测这两个人可能来自日本的不同地区.
    • 等我在生活种接触更多的来自不同地区的日本人, 或许能真正解答这个问题.

  • 明日の朝(ashita no asa) 中的 ta 也是 da. 说实话, 这是今天才听出来的. 以前按照 ta发音, 确实总是感觉有点拗口和费力… 我还以为是自己日语发音不熟练的原因…

  • 私はいつも白ワインを飲みます。 是否可以改成 私にはいつも白ワインを飲みます。? 两者有什么区别?哪种更合适?

    不，句子私にはいつも白ワインを飲みます。在日语中的语法是错误的。正确的句子是私はいつも白ワインを飲みます。。两者的区别如下：

    1. 私はいつも白ワインを飲みます: 意思是”我总是喝白葡萄酒”。在这个句子中，”私は”表示的是话题或者主体，也就是说我是这个句子的主体，而且是一种强调的表达方式。

    2. 私にはいつも白ワインを飲みます: 这个句子是语法错误的，因为”に”通常在某个动作的目标，位置，或者方向的情况下使用。”飲みます”这个动词主要使用は或が为主题/主语标志。所以，在这里、”に”是不适当的。

    所以，私はいつも白ワインを飲みます 是更合适的表达方式。

  • 奥さん(okusan)　正常语速下几乎无法辨识 ku 的音. 声音慢放 0.25 倍, 发现了秘密:
    • 是在 ku 的后半拍 u 时, 直接借势立即滑到了 san 的音.
    • 很难用文字描述.简言之: 原来独立的两个音节, 现在在前一个音节结束前, 就立即切到了下一个音节.就像两个 相切的圆弧.
    • 或许刻意类比两个相切的圆形: voice_connet
  • 行けます(ikemasu) 中的 ke 音变为了 ge.
    • 推测: 或许 け 都要读 ge.

  • 小感: 贸然学语法, 可能会适得其反. 有可能会导致大脑陷入某种混乱. 递进式的学习, 是必不可少的. 核心原则是: 不让大脑一次性接触过多 陌生信息. 如此, 避免大脑产生过大的无法阻挡的排斥和抵触.

  • 歩いて行きましょう。 中的 て行, 听起来更像 ** dei-i**, 末尾音节,在半拍时, 就快速划到后一个音节了. 如此, 就连贯多了.
    • 或许, 连读和流利发音的秘密就是: 尾部音节, 半拍时, 立即跳到下一个音节.
  • タクシーで行きましょうか。 中的 しょ. 男音, 类似于汉字 休, 女音类似汉字是 消.
    • 或许又是方言差异.
    • 注意到一个现象. 对于 o, 女音通常都是按 ou 读的.
    • 我推测目前在学的两个主人公, 可能来自日本不同的地区.
  • 残念ですね。(zannen desu ne.) 中的 ね 更接近汉字 内, 而不是 乃 的发音.
    • 所以, ね 是音变为了 nei.
    • 怪不得, 我总是无法模仿出来 ね的音.
  • 跟读语速, 感觉跟不上时, 就使用 末尾半拍直接划转 的策略, 确实流畅了很多.