12、隐马尔可夫模型：原理、识别与训练详解

隐马尔可夫模型：原理、识别与训练详解

1. 隐马尔可夫模型（HMM）概述

隐马尔可夫模型（HMM）由以下一组参数描述：
- 状态数量（k） ：表示模型中状态的总数。
- 概率密度（p(x|j)，j = 1, …, k） ：对于离散变量，当 x = r（r = 1, …, L）时，可定义观察概率矩阵 B：
[
B =
\begin{bmatrix}
P(x = 1|1) & P(x = 1|2) & \cdots & P(x = 1|k) \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
P(x = L|1) & P(x = L|2) & \cdots & P(x = L|k)
\end{bmatrix}
]
- 状态转移矩阵（A） ：
[
A =
\begin{bmatrix}
P(1|1) & p(2|1) & \cdots & p(k|1) \
\vdots & \vdots & \ddots & \vdots \
P(1|k) & P(2|k) & \cdots & P(k|k)
\end{bmatrix}
]
- 初始概率向量（π） ：
[
\pi =
\begin{b