Hidden Markov models for speech recognition

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）是一种统计模型，主要用于处理含有隐含未知参数的统计问题。在语音识别领域，HMM被广泛应用。它假设一个系统有一些隐藏的状态，这些状态之间的转移只与系统当前的状态有关。通过学习观察数据和状态转移概率，HMM可以预测在给定一些可见的观测值的情况下，系统处于某个隐藏状态的概率。HMM在语音识别中的应用主要包括声学建模和语言模型建立。声学建模是将声音信号转化为音素或单词的过程，而语言模型则用于计算给定一串词序列的概率，以帮助识别器决定最可能的词序列。总的来说，HMM为语音识别提供了一种有效的建模方法。