HMMのパラメータ推定

HMMのパラメータ $\mbox{\boldmath$M$}$の推定手法として、Baum-Welchのアルゴリ ズムが知られている。これはEMアルゴリズム [4]を $\mbox{\boldmath$M$}$の推定に適用したもので、学習データの尤度が最大になる ようにHMMのパラメータを繰り返し演算で計算する。ただし、こ の計算は局所的最大点の方向に進むため[4]、初期パラメータの設定が重要にな る。