我为啥要做这个“声音颜色”的东西？
做事情就喜欢简单粗暴，不喜欢绕圈子。之前看市面上那些音频可视化软件，一个比一个臃肿，动不动就要装好几个运行库，启动还慢得要死。我就是想看看我说话的时候，声音到底“长”什么样，用颜色给我反馈一下，这要求不过分？
被逼急了，我就自己动手。说干就干，我翻出了压箱底的麦克风，直接开始琢磨怎么抓取声音信号。我尝试用Python来搞，写了几个脚本，发现延迟大得吓人。一句话说完了，颜色才慢悠悠地变，这简直是折磨。我当时就决定，这不行，速度是第一位的，必须换语言，换思路。
从零开始，硬啃C++，只为速度和干净
我把目标定死了：速度要快，体积要小，不能有依赖。这“我声音的颜色”听着玄乎，就是把声音的几个关键参数，硬塞进了色彩模型里。我的实践过程，就是一场和现有臃肿软件的战斗。
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第一次动手：抓频率，定色相。我是搞定频率分析。我把声波切成小段，计算它的主频率，这个主频率，我直接粗暴地映射成了颜色的“色相”（Hue）。这是最关键的一步，决定了你的声音听起来是“冷色调”还是“暖色调”。为了保证实时性，我没用那些花里胡哨的库，直接自己写了基本的傅里叶变换的实现。那几天，我感觉自己又回到了大学课堂，盯着屏幕上的波形图，眼睛都要看花了。
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第二次动手：抓响度，定亮度。然后是音量。音量高低我映射成了“亮度”（Value）。你吼得越大声，屏幕上的颜色就越亮，越刺眼。这部分看似简单，但要保证不同麦克风输入下的效果一致，我花了好几天去调校那个增益曲线，测了好几个小时的底噪。
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第三次动手：抓稳定性，定饱和度。是声音的稳定性或者说复杂度。这个我拿来控制“饱和度”（Saturation）。说话气流稳定，颜色就饱和度高，色彩浓郁；气息一乱，颜色就灰蒙蒙的，像蒙了一层灰。这部分的算法最难调，因为它涉及到对声音瞬态变化的快速捕捉，有一点延迟，颜色过渡就会显得很生硬。
为了追求极致的速度，我放弃了Python，转头去啃C++。那段时间真是头皮发麻，整天就是盯着内存和线程跑。我硬是把所有音频处理的算法都自己敲了一遍，没敢用任何现成的库，就是怕带进来一大堆没用的东西。我知道，只要用了现成的库，就肯定达不到“无捆绑绿色下载”的要求。
从一团乱麻到“无捆绑绿色下载”的实现
代码写完了，跑是能跑，但是打包又是个大麻烦。我可不想让别人下载我的东西时，还要去勾选一堆“是否安装XX浏览器”的垃圾。我花了两周时间，专门做减法，做清理。我把所有能去掉的UI框架代码全踢了，界面做得贼丑，但贼快。
第一次打包出来，文件大小有40MB，我一看，不行，太大了。我花了三天时间，一行一行地查，发现是编译器默认给我塞了一堆调试信息和冗余资源。我调整了编译参数，把能静态链接的都静态链接，重新压缩，硬是把大小压到了3MB出头，一个真正的绿色版，复制过去就能用。
我为啥对这种“绿色无捆绑”的东西这么执着？跟我以前的经历有关系。我年轻时刚进厂，有一次公司给的生产软件，装上去自带了一个流氓插件，把我的电脑搞得蓝屏了三次。当时车间的机器都停了，我被领导骂了个狗血淋头，还被罚了半个月工资，冤不冤？从那以后，我对任何在软件里搞小动作的行为，都深恶痛绝。
所以这回我下定决心，要做的东西必须是干净的，纯粹的。这回的更新日志，主要就是记录我把几个小漏洞也堵上了，确保它在各种系统下跑起来都是干干净净的，不会偷偷写注册表，也不会留下垃圾文件。
我算是完成了我的一个小心愿。如果你也想看看你声音到底是什么颜色，可以找个机会试试我这个小玩意儿。用起来很简单，打开，说话，看颜色，就这么点事儿。