☆ 资源说明：☆ [Morgan Kaufmann] Maya MEL 脚本动画开发 第2版 (英文版) [Morgan Kaufmann] MEL Scripting for Maya Animators 2nd Edition (E-Book) ☆ 图书概要：☆ Trying to learn Maya programming from the documentation can be daunting whether or not you are a programmer. The first edition of MEL Scripting for Maya Animators earned the reputation as the best introductory book on MEL, Maya's scripting language. Now fully revised and updated, the second edition also includes new features, such as a discussion of global procedures, new chapters on fixing programming bottlenecks, advanced user interface techniques, and optimizing character rigs. New chapters on utility nodes and Maya's Web Panel feature provide new ideas on how to use MEL in applications. ☆ 出版信息：☆ [作者信息] Mark R. Wilkins, Chris Kazmier [出版机构] Morgan Kaufmann [出版日期] 2005年07月18日 [图书页数] 552页 [图书语言] 英语 [图书格式] PDF 格式

Matlab代码verilog 梅尔频率倒谱系数（MFCC）的基于ASIC的体系结构 这项工作是由越南胡志明市科学技术部资助的“开发自动应用越南语音识别的人工神经网络（ANN）数字硬件体系结构”项目。 我们实现了梅尔频率中心系数（MFCC）的动态VLSI架构，该架构可以重新配置并适应实时应用。 项目层次结构： 01_Publications_Docs： 高性能，基于动态ASIC的音频信号特征提取（MFCC）：针对MFCC硬件体系结构（Verilog HDL-RTL设计）的已发表论文 01_Thesis_Presentation.tar.gz：用越南语撰写的建筑描述。 01_Thesis_Presentation_English.tar.gz：架构描述用英语组成。 02_代码： MFCC_AHB_Interface.tar.gz：MFCC硬件设计（Verilog HDL）集成了AHB接口 MFCC_none_Interface.tar.gz：不带AHB接口的MFCC硬件设计（Verilog HDL） MFCC_Matlab_Software.tar.gz：MFCC软件设计（Matlab）

本文介绍了tacotron2，一种直接从文本合成语音的神经网络结构。该系统由一个循环序列到序列特征预测网络组成，该网络将字符嵌入映射到mel尺度谱图，然后由一个改进的波网络模型作为声码器，从这些谱图合成时域波形。我们的模型实现了4.53的平均意见核心（MOS），与专业录音语音的平均意见核心（MOS）4.58相当。为了验证我们的设计选择，我们对我们系统的关键部件进行了初步研究，并评估了使用mel谱图作为波网络的条件输入而不是语言、持续时间和F0特征的影响。我们进一步表明，使用这种紧凑的声学中间表示法可以显著减小波网结构的尺寸。

声纹识别技术，形象的说法就是说话人识别技术。它是根据人在说话时产生的波形，以及波形中反映人类心理和生理的特征参数来判断说话人的身份的技术。本文所研究的是与文本有关的说话人确认系统。比较了基于声道的线性预测倒谱系数(LPCC)和基于听觉特性的MEL频率倒谱系数(MFCC)参数特征，得出MFCC对环境存在更高的鲁棒性。并运用了隐形马尔可夫模型(HMM)在MATLAB上实现了语音数字的识别仿真。本实验系统的识别率达到了90%，验证了HMM模型识别的准确性。

该文件经过试验可以获得上传文件的基频信息，个人可参考下载学习，希望对初学者有用

tcInsToGeo.py 将maya中的粒子替换实例变成模型

Maya动画师MEL脚本编程全攻略，详细介绍了MAYA脚本软件的编辑。