隠れマルコフモデル

- 音声認識における重要性音声認識技術は、人間の声をコンピュータが理解するための技術であり、近年急速な発展を遂げています。私たちの身の回りでも、スマートフォンやスマートスピーカーの音声アシスタント機能など、音声認識技術を活用した様々な製品やサービスが登場し、生活に欠かせないものになりつつあります。この音声認識技術の進歩を支えている重要な要素の一つが、隠れマルコフモデル（HMM）と呼ばれる統計モデルです。 HMMは、時系列データ、つまり時間とともに変化するデータのパターンを分析するために用いられるモデルであり、音声認識の分野においても重要な役割を担っています。音声認識では、まず入力された音声を音素と呼ばれる基本的な音の単位に分解します。日本語の場合、「あ」「い」「う」「え」「お」や「か」「き」「く」「け」「こ」といったものが音素に当たります。そして、HMMを用いることで、それぞれの音素がどのような確率で出現するのかを統計的にモデル化することができます。音声認識システムは、このHMMに基づいて、入力された音声信号がどの音素の並びに対応する確率が高いかを計算し、最も確率の高い音素の並びを認識結果として出力します。このように、HMMは音声認識において、音声信号を音素の並びに変換する役割を担っており、音声認識技術の根幹を支える重要な技術と言えます。