HMM

HMM（隐马尔可夫模型）是一种统计模型，用于描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。它由初始状态概率向量、状态转移概率矩阵和观测概率矩阵三部分组成。通过训练数据来估计这些参数，然后用这些参数来预测新的序列。HMM广泛应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。 例如，在语音识别中，HMM可以用来建模语音信号的生成过程，其中每个状态代表一个音素或词，状态转移概率表示从一个音素或词到另一个音素或词的概率，观测概率表示一个音素或词对应于某个声学特征的概率。通过训练数据来估计HMM的参数，然后用这个模型来识别新的语音信号。