25
. Distribusi
lengkap dari parameter
untuk semua
observasi dapat dideskripsikan sebagai
[3].
Kita dapat
mendeskripsikan himpunan lengkap dari parameter HMM dengan
model sebagai berikut.
(2. 9)
Setiap
data
dari
suara
yang
diambil
akan
dimodelkan dengan
forward-
backward
algorithm
atau
yang
lebih
dikenal
dengan
Baum-Welch
algorithm.
Forward
variable
didefinisikan sebagai observasi
sebagian dinotasikan dengan
dan
state
pada
waktu ,
dengan dan
sebagai
.
Backward
variable didefinisikan
sebagai sebagai observasi sebagian dari state probability
sampai state sekarang, di mana state
pada waktu
,
dengan
dan
sebagai
. Rangkaian state probability ini dapat dinotasikan sebagai berikut.
(2. 10)
 |