Ergodic HMMの状態数の増加にともなうエントロピーの変化を、本手法で提案したアルゴリズムを用いた 場合と通常のBaum-Welchアルゴリズムを用いた場合の両者を図 9.21 に 示した。比較のために単語bigramおよび単語trigramのエントロピーも載せた。
通常のBaum-Welchアルゴリズムを用いた実験では、コンピュータのメモリーの制限から状態数32ま でしか計算ができなかった。一方、本手法で提案したアルゴリズムは、状態数512でも学習可能で あった。また、状態数32まで、通常のBaum-Welchアルゴリズムを用いて学習したときのエントロピー と本手法において学習したときのエントロピーがほほ同一であることから、本手法において学習したパラメータ と通常のBaum-Welchアルゴリズムを用いて学習したパラメータには、大きな差がないことが示された。
また、状態数128以上でErgodic HMMのエントロピーが単語bigramより低くな ることがわかる。
