HSMM

HSMM（隐马尔可夫状态转移模型）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。其难点是从可观察的参数中确定该过程的隐含参数。然后利用这些参数对未来的过程做出预测。在语音识别、自然语言处理等领域有着广泛的应用。 HSMM模型由两个部分组成：隐藏状态和观测序列。隐藏状态是不可见的，但会影响产生观测序列的概率分布。观测序列是可见的，并且每个观测值都对应于一个隐藏状态。通过学习观测序列和隐藏状态之间的对应关系，可以推断出隐藏状态的转移概率和发射概率。这些概率可以用来进行未来状态的预测和识别。