隠れマルコフモデル

音声認識を行うモデルとしてよくもちいられているモデルが隠れマルコフモデル(HMM)です。

HMMは音素ごとに学習することによってより多くの語彙に対応が可能となっています。HMMのマルコフモデルは図を見てわかる通り一方向に限られているleft-to-right型の構造であり、「隠れ」とはどの状態からどの特徴ベクトルが出力されているかが隠れていてわからないということからきています。

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クイズ

行動解析や音声認識、音声合成の分野において、かつて一般的に用いられていた統計的手法として最も適切な選択肢を一つ選べ．（参考：JDLA推薦図書「AI白書2017」 P42）

隠れマルコフモデル(HMM)
ニューラルイメージキャプション（NIC）
リカレントニューラルネットワーク(RNN)
ロングショートタームメモリー（LSTM）

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マルコフモデルとは、状態が確率によって遷移していくのを表現したモデルです。隠れマルコフモデルは状態が直接観測されず、状態遷移によって発生した事象のみが観測できるモデルです。
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