前言

隱馬爾可夫模型並非馬爾可夫本人發明的，而是美國數學家鮑姆等人在20世紀60、70年代提出並命名的。但想了解隱性馬爾可夫模型還是要從馬爾可夫鏈說起。首先，對於任何一個時間t，對應的狀態st都是隨機的。我們可以假設s1,s2,s3,s4 ... ...st, ... ...是北京每一天的最高溫度，或者上海站每天運送的旅客數量。馬爾可夫為了簡化模型，假設隨機過程中各個狀態st的狀態分佈，僅僅與上一個時間點的狀態st-1有關。這就好比在天氣預報中，我們假設每一天的天氣與兩天前的天氣狀況（包括兩天）無關，明天天氣只看今天，後天天氣預測只看明天。這種大膽的假設被稱為馬爾可夫假設，符合這個假設的隨機過程叫馬爾可夫過程。

隱馬爾可夫過程被最早成功應用在語音識別上：貝克夫婦把隱馬爾可夫應用在語音識別上後，錯誤率由人工智慧和模式識別的30%降低到驚人的10%。