隐马尔可夫模型是用来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。然后利用这些参数来作进一步的分析,例如模式识别。该模型最初是在20世纪60年代后半期Leonard E. Baum和其它一些作者在一系列的统计学论文中描述的,最初的应用之一是开始于20世纪70年代中期的语音识别。
隐马尔可夫模型,图片来自维基百科
关于语音识别,前三十年一直有人在做理论论证的东西,毕业于卡耐基梅隆大学的James K. Baker起先在IBM Continuous Speech Recognition Group做研究,后来创办了Dragon Systems,他是世界上第一个把隐马尔可夫模型用于语音识别的人,而且还做到了可以用。后来他的公司不是很成功,但他是在语音识别发展史上享有声誉的人。