HMM隐马尔科夫模型源码

资 源 简 介

HMM隐马尔科夫模型源码

详 情 说 明

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种用于处理时序数据的概率图模型，常用于语音识别、自然语言处理等领域。其核心思想是假设系统存在不可观测的隐含状态，这些状态通过可观测的输出序列间接体现。

模型训练主要涉及三个关键问题： 评估问题 - 计算给定观测序列的概率 解码问题 - 寻找最可能的隐藏状态序列 学习问题 - 根据观测数据估计模型参数

典型的HMM实现包含以下核心组件： 状态转移矩阵A：描述隐藏状态间的转移概率 观测概率矩阵B：表示从隐藏状态生成观测值的概率 初始状态分布π：模型初始时刻各状态的概率

训练过程通常采用Baum-Welch算法（EM算法在HMM中的特例），通过以下步骤迭代优化参数： 前向算法计算给定参数下观测序列的概率 后向算法计算状态节点的边际概率 利用前向后向结果更新转移概率和发射概率

对于实际实现，需要注意处理数值下溢问题，通常会引入对数空间计算技巧。训练终止条件可以设置为参数变化小于阈值或达到最大迭代次数。