mel转python插件
时间: 2023-07-29 16:08:08 浏览: 100
对于将MEL语言转换为Python的插件,我推荐使用Maya的官方插件"maya.mel"。这个插件提供了一个Python模块,可以让你在Python中运行MEL语言命令。具体操作如下:
1. 在Python中导入"maya.mel"模块:import maya.mel
2. 使用"maya.mel.eval()"方法来运行MEL语言命令。例如,要运行一个简单的MEL命令"polyCube",可以这样写:maya.mel.eval("polyCube")
3. 如果需要在MEL命令中使用变量,可以使用字符串格式化方法。例如,如果要在MEL命令中使用变量"num",可以这样写:maya.mel.eval("polyCube -w %s -h %s -d %s" % (num, num, num))
需要注意的是,由于MEL语言和Python语言的差异,转换结果可能不是完全一致的。因此,在使用转换后的Python命令时,应该仔细检查结果是否正确。
相关问题
maya 如何使用mel运行python
要在 Maya 中使用 MEL 脚本来运行 Python 代码,可以使用 MEL 命令 “python” 或 “pythonExecute”。以下是一个示例:
```
global proc myPythonScript()
{
python("import maya.cmds as cmds; cmds.polySphere()");
}
```
在上面的示例中,我们定义了一个名为 “myPythonScript” 的全局 MEL 过程,其中使用 “python” 命令导入 Maya 命令模块,并创建一个多边形球。
可以通过调用该过程来运行 Python 代码。例如,在 MEL 命令行中键入以下内容:
```
myPythonScript();
```
这将调用我们刚刚创建的 MEL 过程,该过程将在 Maya 中创建一个多边形球。
请注意,使用 “python” 命令执行 Python 代码时,必须使用双引号将 Python 代码括起来。
用python画出Log-Mel 频谱图
要画出Log-Mel频谱图,需要进行以下步骤:
1. 读入音频文件,并将其转换为时间序列信号。
2. 将信号分帧,并进行加窗(通常使用汉明窗)。
3. 对每一帧进行快速傅里叶变换(FFT)。
4. 将FFT结果转换为功率谱,并将其映射到Mel频率尺度上。
5. 取对数并进行DCT变换,得到Log-Mel频谱系数(MFCC)。
6. 画出Log-Mel频谱图。
下面是一个简单的Python代码示例,用于绘制Log-Mel频谱图:
```python
import librosa
import librosa.display
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 读入音频文件
y, sr = librosa.load('audio.wav')
# 分帧并进行加窗
n_fft = 2048
hop_length = 512
win_length = 2048
S = np.abs(librosa.stft(y, n_fft=n_fft, hop_length=hop_length, win_length=win_length, window='hamming'))
# 映射到Mel频率尺度
n_mels = 128
mel_f = librosa.filters.mel(sr=sr, n_fft=n_fft, n_mels=n_mels)
melspec = np.dot(mel_f, S)
# 取对数并进行DCT变换
logmelspec = librosa.power_to_db(melspec)
mfcc = librosa.feature.mfcc(S=logmelspec, n_mfcc=20)
# 绘制Log-Mel频谱图
librosa.display.specshow(mfcc, x_axis='time', cmap='cool')
plt.colorbar()
plt.title('Log-Mel Frequency Spectrogram')
plt.xlabel('Time (s)')
plt.ylabel('MFCC Coefficients')
plt.show()
```
这段代码读入名为“audio.wav”的音频文件,计算其Log-Mel频谱系数,并绘制出Log-Mel频谱图。你可以根据自己的需求修改参数,例如Mel频带数量、MFCC系数数量等。