@article{oai:nitech.repo.nii.ac.jp:00004839,
 author = {Tokuda, Keiichi and 徳田, 恵一 and 益子, 貴史 and 宮崎, 昇 and 小林, 隆夫},
 issue = {7},
 journal = {電子情報通信学会論文誌. D-2, 情報・システム. 2, パターン処理},
 month = {Jul},
 note = {HMM（hidden Markov model）による時系列の統計的モデル化手法は，特に音声認識における音声スペクトル列の統計的モデル化手法として広く成功を収めている．HMMは，離散的なシンボル列を扱う離散分布HMMと，連続値をもったベクトル列を扱う連続分布HMMとに大別されるが，実際の観測系列には，離散的なシンボルと連続値が時間的に混在したものがあり，従来のHMMでこのような観測系列をそのまま取り扱うことはできない．音声のピッチパターンは，このような系列の例である．この問題を解決するため，本論文では，可変次元の多空間上における確率分布に基づいたHMMを新たに定義し，拡張されたHMMのモデルパラメータの再推定アルゴリズムを与えている．拡張されたHMMは，離散分布HMM，混合連続分布HMMを特別な場合として含み，更に離散シンボルと連続値が時間的に混在した観測系列をモデル化することができる．, application/pdf},
 pages = {1579--1589},
 title = {多空間上の確率分布に基づいたHMM},
 volume = {J83-D2},
 year = {2000},
 yomi = {トクダ, ケイイチ}
}