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連続型HMM

出現するスペクトルパターンを連続値として表す分布モデルである.出現確率を 表す方法としては単一ガウス分布や混合ガウス分布が用いられる.パラメータの 自由度を減らすために無相関ガウス分布を用いることが多い.

本研究では,連続型HMMのみを使っている.

出現確率$ b_ij(o_t) $ が混合ガウス分布に従う場合は,

とすると,式(16)のように計算される.

$\displaystyle b_{ij}(o_t) = \sum_{m=1}^{M_{ij}} C_{ijm} {\cal N} (o_t ; \mu_{ijm} , \Sigma_{ijm})$ (16)

$ {\cal N} (; \mu , \Sigma) $ とすると,式(17)のように表現される.

$\displaystyle {\cal N} (O ; \mu , \Sigma) = \frac{1}{\sqrt{{( 2 \pi )}^n} \mid \Sigma \mid} \exp (- \frac{1}{2} {( O - \mu )}^t \Sigma^{-1} (O - \mu))$ (17)



平成24年3月20日