ＨＭＭモデル

ＨＭＭは確率モデルで、認識単位毎に図3の様なＨＭＭモデルを作成する。音声認識で使われるＨＭＭモデルはleft-to-rightモデルと呼ばれ、いくつかの状態をもっていて、時間の流れと共にその状態はそのままの状態を保つか、一方向のとなりへと遷移していく。 モデルの作成は、どの状態へ遷移するかの確率（遷移確率）、 及び遷移するときに何を出力するかの確率（出力確率）のパラメータを学習させることで完成する。

図 3: ＨＭＭモデル

ＨＭＭモデルを構成する要素としては、

• 状態の集合:
• 出力シンボルの集合

  

• どの状態へ遷移するかの確率（遷移確率）の集合:
  は状態からへの遷移確率で、
• 遷移するときに何を出力するかの確率（出力確率）の集合:
  は状態からへの遷移でシンボルを出力する確率で、 次式のような関係がある。

  

• 最初の状態がどこであるかの確率（初期確率）の集合:
• 最終状態:F