隠れMarkovモデル (hidden Markov model)† 状態を潜在変数となっているMarkovモデルに状態に依存した観測変数のシンボルの出力確率 \(b_j(k)=\Pr[v_k|q_t=S_j]\) を加えたもの. すなわち,初期状態分布 π,遷移確率分布 A,観測変数のシンボルの出力分布 B で定義される. 隠れMarkovモデル:\(\lambda=(A,B,\pi)\) 潜在変数である状態:\(\{S_i\}_i^N\) 遷移確率分布 \(A\):時刻 t で状態 \(S_j\) へ遷移する確率 \[\Pr[q_t=S_j|q_{t-1}=S_i,\ldots,q_{t-n}=S_k]\] 観測シンボル確率分布 \(B\):状態 \(S_j\) でシンボル \(v_k\) が出力される確率 \[b_j(k)=\Pr[v_k|q_t=S_j]\] 初期状態分布 \(\p