【精选文章】隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models) 原理与代码实例讲解

隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models) - 原理与代码实例讲解

关键词: 隐马尔可夫模型, 前向算法, 维特比算法, 后向算法, 语音识别, 手写识别, 生物信息学

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

在现实世界中,我们经常会遇到一些看似随机的过程,但这些过程实际上是由一些隐藏的因素所驱动的。例如,天气的变化、股票市场的波动、语音识别等,这些过程都存在着一些不可观测的隐藏状态,而我们只能观察到这些状态产生的可观测输出序列。隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)就是一种用于描述这种含有隐藏未知状态的随机过程的统计模型。

1.2 研究现状

隐马尔可夫模型最早由苏联数学家安德列·马尔可夫于1913年提出,最初被应用于研究文字中字母出现的概率问题。20世纪60年代,隐马尔可夫模型被引入语音识别领域,用于建模语音信号中的隐藏状态。随后,该模型在生物信息学、自然语言处理、金融分析等多个领域得到了广泛应用。

1.3 研究意义

隐马尔可夫模型能够有效地对包含隐藏状态的随机过程进行建模,并根据可观测序列推断出隐藏状态的概率分布。这使得它在语音识别、手写识别、基因序列分析、机器人控