是否有MEL或PYTHON命令返回当前选择的对象和/或组件的平均位置？我知道，在组件选择模式下，选择一组顶点会导致操纵器上下文移动以容纳所选的顶点，但这似乎在对象模式下不起作用。无论哪种情况，我的目标都是能够轻松获取所选对象/组件的平均翻译，而不必编写特定于可以选择的每种内容的代码。看答案您可以尝试将所有对象的世界空间位置取得到平均值-也许是这样的？importmaya.cmdsasmcsel=mc.ls(sl=True,fl=True)count=len(sel)sums=[0,0,0]foriteminsel:pos=mc.xform(item,q=true,t=True)sums[0]+

简介语音处理中常常需要用到melspectrogram，比如在语音分类中常常会把把信号signal变成图片spectrogram的形式，然后用分类图片的算法（比如CNN）来分类语音。本文主要介绍什么是melspecgrogram以及如何通过librosa来获取spectrogram和melspectrogram信号signal常说一个信号是多少多少赫兹的，指的是这个信号每秒有多少个取值点。44.1kHZ的声音就是这个声音每秒有44100个取值。读取声音：importlibrosaimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinliney,sr=librosa.

为什么会产生出Ｍel这种尺度的机制呢？人耳朵具有特殊的功能，可以使得人耳朵在嘈杂的环境中，以及各种变异情况下仍能正常的分辨出各种语音；其中，耳蜗有关键作用;耳蜗实质上的作用相当于一个滤波器组，耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的，在1000HZ以下为线性尺度，1KHZ以上为对数尺度，使得人耳对低频信号敏感，高频信号不敏感；也就是说，当初产生这种机制主要是为了模拟，人耳朵的听觉机制；根据这一原则，从而研制出来了Ｍel频率滤波器组，　所以，Ｍel滤波器组的在靠近低频出越密集，越靠近高频出，滤波器越稀疏；1.简介梅尔刻度为什么需要Mel刻度：MEL刻度模拟人耳对不同频率语音的感知：研究表明，人类对

为什么会产生出Ｍel这种尺度的机制呢？人耳朵具有特殊的功能，可以使得人耳朵在嘈杂的环境中，以及各种变异情况下仍能正常的分辨出各种语音；其中，耳蜗有关键作用;耳蜗实质上的作用相当于一个滤波器组，耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度上进行的，在1000HZ以下为线性尺度，1KHZ以上为对数尺度，使得人耳对低频信号敏感，高频信号不敏感；也就是说，当初产生这种机制主要是为了模拟，人耳朵的听觉机制；根据这一原则，从而研制出来了Ｍel频率滤波器组，　所以，Ｍel滤波器组的在靠近低频出越密集，越靠近高频出，滤波器越稀疏；1.简介梅尔刻度为什么需要Mel刻度：MEL刻度模拟人耳对不同频率语音的感知：研究表明，人类对

理解梅尔谱图(UnderstandingtheMelSpectrogram)文章中的示例音频音频文件信号信号就是某一特定量随时间变化。对于音频来说，这个特定的变化量就是气压。那我们如何去数字化地捕获这些信息呢？我们可以在某个时间段内对气压进行采样。我们采集数据的采样率是可以变化的，但是最常用的是44.1kHz（每秒采集44100个样）。我们采集到的信号叫做波形（waveform），并且它可以通过计算机软件进行解释，修改和分析。importlibrosaimportlibrosa.displayimportmatplotlib.pyplotasplty,sr=librosa.load('Cant

理解梅尔谱图(UnderstandingtheMelSpectrogram)文章中的示例音频音频文件信号信号就是某一特定量随时间变化。对于音频来说，这个特定的变化量就是气压。那我们如何去数字化地捕获这些信息呢？我们可以在某个时间段内对气压进行采样。我们采集数据的采样率是可以变化的，但是最常用的是44.1kHz（每秒采集44100个样）。我们采集到的信号叫做波形（waveform），并且它可以通过计算机软件进行解释，修改和分析。importlibrosaimportlibrosa.displayimportmatplotlib.pyplotasplty,sr=librosa.load('Cant