隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种基于概率的序列建模方法，用于描述一个系统在隐藏状态下的演变过程，其中隐藏状态不可直接观测，但会生成可观测的输出序列。该模型的核心在于马尔可夫性质，即当前隐藏状态仅依赖于前一个状态，而观测值则依赖于当前隐藏状态；它通过初始状态概率、状态转移概率和观测概率参数化，广泛应用于从观测序列推断未知隐藏状态的任务。
在AI产品开发的实际落地中，HMM因其高效处理序列数据的能力而成为关键技术，例如在语音识别系统中，它将声学信号建模为隐藏状态序列，实现语音转文本的精准转换；在自然语言处理领域，用于词性标注或命名实体识别，提升文本分析产品的准确性；此外，生物信息学中的基因序列预测也常依赖HMM。产品经理理解此模型有助于优化涉及时序数据的应用设计，如智能助手或自动化诊断工具。
延伸阅读可参考Lawrence R. Rabiner的经典论文「A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition」（Proceedings of the IEEE, vol. 77, no. 2, pp. 257-286, 1989），该文深入阐述了HMM的理论框架及语音识别实例。
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