适合cmm和hmm的模型

CMM (Coupled Markov Model) 和 HMM (Hidden Markov Model) 都是基于马尔可夫过程的模型，用于建模时间序列数据。CMM 适用于存在多个时间尺度的数据，例如脑电图信号；而 HMM 则适用于数据中存在隐藏状态的情况，例如语音识别。因此，选择 CMM 还是 HMM 取决于你的数据特征和建模需求。

相关问题

适合cmm/hmm适合的声学特征

CMM/HMM 都是语音识别中常用的模型，它们适合使用 MFCC（Mel频率倒谱系数）等基于梅尔倒谱的声学特征来进行训练和识别。MFCC 是一种对语音信号进行特征提取的方法，它能够有效地降低噪声的影响，并且对人类听觉系统的感知方式进行了模拟，因此广泛应用于语音识别领域。此外，还可以使用其他的声学特征，如PLP（perceptual linear predictive）、LPCC（linear predictive cepstral coefficients）等。不同的声学特征在不同的语音识别任务中表现也不同，需要根据具体情况进行选择。