14
ditentukan kemudian akan digunakan untuk menganalisa
lebih jauh, misalnya
pada
aplikasi speech synthesis atau text to speech.
Menurut Nikolai V. Shokhirev. 2001. Hidden Markov Models. Diakses tanggal
4–11–2011
dari
HMM adalah variant dari finite state machine yang terdiri dari :
a.
Hidden State
(2.1)
b.
Simbol Observasi
(2.2)
c.
Transition Probabilities
(2.3)
dimana
adalah kondisi probabilitas dari a ke b dengan waktu
dan
. A adalah probabilitas untuk state selanjutnya yaitu
dan state sebelumnya yaitu
.
d.
Output Probabilities
(2.4)
dimana
di O. B adalah output probabilitas yaitu
pada state sebelumnya
e.
Initial State Probabilities
(2.5)
Dapat ditulis juga menjadi
(2.6)
Gambar 2.5 Hidden States dan Simbol Observasi pada Hidden Markov Models
Sumber : (N. Shokhirev, 2010)
 |