HMMの状態共有において, 状態数が多すぎれば状態あたりの学習データ数が減少し 信頼性のあるパラメータ推定が行えない. また, 状態数が少なすぎれば特徴ベクト ルデータを十分に表現できない. モデルや特徴ベクトル, 学習データ量等の実験条 件に対して最適なHMMの状態数が存在するはずであるが, 本研究では調査していな い. 認識精度向上のためには最適な状態数を調査する必要があると考える.
