这事儿我一开始都没想过能做成什么正经项目，纯粹是当时闲得发慌，找点乐子。我这个人，从小就对“声音长啥样”特别好奇。总觉得我听到的那些调子，不应该只是空气振动，它得有颜色。特别是听见别人说话，声线不一样，感觉给我的画面感也不一样。这就是我琢磨着要把《我声音的颜色》弄出来的原因。
实践的起因：那段被困住的时间
我能静下心来搞这个，得“感谢”去年年初的一段经历。当时我奶奶生病住院，我被家里抓去医院陪护。大家都知道，医院那地方，白天黑夜都吵吵闹闹，但你要真说能让你忙得脚不沾地，那也不一定。我每天的主要任务就是盯着输液瓶和跑腿买饭，其他时间就是干坐着。
刚开始几天我还能靠刷手机撑着，后来手机电量焦虑来了，我干脆把手机扔一边，带了本子和笔，开始记录周围的声音。我发现，我听到护士的脚步声，那是偏向淡灰色的；但医生说话的声音，因为专业和权威感，我觉得应该是深蓝或墨绿。
我不能老靠主观感觉判断。这可是我的“实践记录”，必须得有依据。当时我住的病房，隔壁床老头子讲话嗓门特别大，中气十足，但他说话的语速和内容又慢悠悠的，我突然意识到，声音的颜色不是单一维度决定的。
第一步：拆解声音的三个维度
我回来后，开始翻腾各种音频软件，但那些专业术语看着就头疼。我决定用最土的方法：用一个简单的录音工具，只抓三个最容易被量化的数据：
- 频率 (Pitch)：这个我直接对应色彩的色相 (Hue)。频率高低决定你主色调是暖色系（高频，红黄）还是冷色系（低频，蓝紫）。
- 振幅 (Amplitude)：这个我对应色彩的饱和度 (Saturation)。音量越大，振幅越高，颜色就得越浓。我规定，只要声音振幅超过某个临界值，饱和度直接拉满90%，让你一眼看上去就是个“亮嗓门”。
- 时长/衰减率 (Duration/Decay)：这个我对应色彩的明度/亮度 (Value)。如果一个声音持续时间很短，或者衰减得特别快，说明这个声音很“脆”，亮度就要高。反之，那种拖泥带水，嗡嗡声不断的，亮度就要降下来，变得沉闷。
我用Excel建了一个简陋的表格，左边是声音参数，右边是我自己定下来的RGB数值。我把这个表格称为我的“色彩_更新日志”，因为它每天都会因为我的新发现而修改。
实践过程：持续记录与验证
接下来的两个月，我进行了大量的“采样”工作。我把自己的声音、我老婆抱怨我没洗碗的声音、我楼下邻居放的广场舞音乐，甚至是我们家猫叫的声音，全都录了下来，然后一个一个去测量它们的平均频率和峰值振幅。
最有趣的是，我发现情绪对频率的影响比我想象的要大得多。我老婆平时说话是标准的暖橙色，但一旦她生气，她的基准频率瞬间飙高，颜色立刻变成那种带有攻击性的亮红色。所以我不得不在日志里增加了一个“情绪校正”的字段：如果高频谐波特别明显，哪怕振幅不高，我也得在饱和度上手动加权15%。
这个过程真的是枯燥到爆，每天对着屏幕看那些曲线图和数值，但一旦我成功把一个声音转换成一个符合我直觉的颜色色块时，那种满足感是无法形容的。我积累了一百多份不同人、不同情绪下的声音色彩记录，这就是我的实践数据。
最终实现：建立我的色彩数据库
后来我把这些土办法转换来的RGB数据和我的实践过程，都整理进了我的数据库。虽然我没有使用任何高大上的AI算法，完全是基于我个人对声音的理解和对色彩的粗暴对应，但它确实形成了一套从输入（声音参数）到输出（色彩色块）的完整逻辑。
这套系统，就是我的《我声音的颜色 色彩_更新日志_官方网站》的核心内容——一个完全由个人经验堆砌出来的，关于声音色彩的转化规则。这回实践让我理解了，把抽象的东西具体化，不一定非要依靠复杂的工具，有时候，简单粗暴的持续观察和记录，反而更贴近人最原始的感知。而且如果不是那段被困在医院的时光，我是绝对没有耐心把这种无聊透顶的事情坚持到底的。