「音声認識ってどういう仕組み？」「隠れマルコフモデル（HMM）という言葉を聞いたけど、何だか難しそう…」と感じていませんか？この記事では、かつて音声認識技術の中心的な役割を担っていた「隠れマルコフモデル」について、初心者の方でもイメージが掴めるように、具体例を交えながら解説します。
隠れマルコフモデル（HMM）の基本コンセプト
隠れマルコフモデル（Hidden Markov Model, HMM）とは、直接観測できない「隠れた状態」が、ある確率で変化していき、それぞれの状態から、観測できる「データ」が特定の確率で出力される、という考え方に基づいた統計モデルです。 言葉だけでは難しいので、簡単な例で考えてみましょう。
例：天気と友人の行動
遠くに住んでいて、その地域の天気が直接わからない友人がいるとします。しかし、友人は毎日「散歩した」「買い物に行った」「家で読書した」のいずれかの行動をSNSに投稿しています。
- 隠れた状態: 私たちが直接知ることができない「天気（晴れ、雨など）」。
- 観測できるデータ: 友人のSNS投稿「行動（散歩、買い物、読書）」。
この時、「晴れの日なら、次の日も晴れる確率が高い」といったように、天気は時間と共に変化します。また、「晴れの日には散歩する確率が高い」「雨の日には読書する確率が高い」といったように、天気（隠れた状態）によって友人（観測データ）の行動が決まります。
隠れマルコフモデルは、このような「観測できるデータ（友人の行動の連続記録）」から、「隠れた状態（天気の移り変わり）」を最もらしく推測するための数学的なツールなのです。
HMMの3つの重要な要素
HMMを理解するためには、主に3つの確率的な要素が重要になります。
| 要素 | 説明 | 天気と友人の行動の例 |
|---|---|---|
| 初期状態確率 | 一番最初の「隠れた状態」が何であるかの確率。 | 最初の日の天気が「晴れ」である確率、「雨」である確率。 |
| 状態遷移確率 | ある「隠れた状態」から、次の「隠れた状態」へ変化する確率。 | 今日の天気が「晴れ」だった場合に、明日の天気が「雨」になる確率。 |
| 出力確率（生成確率） | ある「隠れた状態」のときに、特定の「観測データ」が出力される確率。 | 天気が「雨」のときに、友人が「買い物に行く」という行動を投稿する確率。 |
これらの確率を組み合わせることで、HMMは時系列データの背後にあるメカニズムをモデル化します。
音声認識における隠れマルコフモデル
では、このHMMが音声認識でどのように使われるのでしょうか。音声認識は、1980年代から2010年代初頭にかけて、HMMを応用することで大きく発展しました。
音声認識の世界では、先ほどの例を以下のように置き換えて考えます。
- 隠れた状態: 私たちが発音しようとしている言葉の最小単位である「音素」。「こんにちは」であれば「k o N n i ch i w a」といった音素の列です。
- 観測できるデータ: マイクで録音された実際の「音声波形」から抽出された特徴量（数値データ）。
つまり、音声認識とは「観測された音声データから、その背後にある最も可能性の高い音素の並び（＝単語や文章）を推測する」問題と捉えることができます。 HMMは、人が発声する際の音の変化やリズムのばらつき（速く話したり、ゆっくり話したり）を確率的にモデル化するのに非常に適していました。
具体的には、音素ごとにHMMを用意し、それらを連結して単語のモデル、さらには文章のモデルを構築します。 そして、入力された音声に対して、どの単語（文章）モデルから生成された可能性が最も高いかを計算することで、音声認識を実現していました。この計算には、ビタビアルゴリズムといった探索アルゴリズムが用いられます。
HMMの限界と現在の音声認識技術
HMMは長年にわたり音声認識技術の中核を担ってきましたが、いくつかの課題も抱えていました。その一つが、未来の状態は現在の状態のみに依存し、過去の長い文脈を直接考慮するのが難しいという「マルコフ性」の仮定です。
2010年代以降、ディープラーニング（深層学習）の台頭により、音声認識技術は新たな時代を迎えます。 ディープニューラルネットワーク（DNN）は、より複雑で長期的なデータの特徴を捉えることが得意であり、HMMが担っていた音響モデルの部分などを置き換えることで、認識精度を飛躍的に向上させました。
現在主流となっている音声認識システムの多くは、このDNNとHMMを組み合わせた「DNN-HMMハイブリッド型」や、さらに発展させた「End-to-End型」と呼ばれるモデルを採用しています。 HMMは主役の座を譲ったものの、その考え方や枠組みは、現在の技術の基礎として今もなお重要です。
音声処理以外の応用分野
隠れマルコフモデルの「観測データから見えない状態を推測する」という強力な能力は、音声認識以外にも様々な分野で応用されています。
- 自然言語処理: 文章中の単語の並びから、それぞれの単語の品詞（名詞、動詞など）を推定する形態素解析などに利用されます。
- バイオインフォマティクス: DNAの塩基配列（観測データ）から、遺伝子の機能を持つ領域（隠れた状態）を予測するために使われます。
- 金融: 株価などの時系列データから、市場の潜在的な状態（上昇トレンド、下落トレンドなど）を推定する試みに用いられることもあります。
まとめ
隠れマルコフモデル（HMM）は、目に見えるデータ（観測系列）の裏に隠れている状態の移り変わりを確率的にモデル化する手法です。音声認識の分野では、音声波形から話されている言葉（音素の系列）を推測するために用いられ、技術の発展に大きく貢献しました。
現在ではディープラーニング技術が主流となっていますが、HMMの基本的な考え方は、時系列データを扱う多くのAI技術の基礎として、今もなお重要な概念であり続けています。