隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是统计模型，它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。
HMM 模型是一种生成式模型。
HMM 模型中有 2 个相关序列，分别是状态序列和观测序列，HMM 模型具有以下规则：
- 观测序列是可以直接观测的，状态序列是不可观测的
- 状态序列在 t 时刻的值只与 t-1 时刻的值有关
- 观测序列在 t 时刻的值只与 t 时刻状态序列的值有关
设状态序列
则HMM 的基本假设为：