作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
什么是语音识别？简单来说，就是把声音转换成文字、命令等语言信息，其过程包括：录制音频信号、编码处理、解码处理、再现语音信息、最终输出文字或指令。用简单的数字来表示语音信号时，一个声音可以用一个二维矩阵表示，该矩阵就叫做音频帧（audio frame）。一般来说，不同人的声音之间存在一定差异，所以编码处理和解码处理必须依赖于特定领域的知识。比如，英语有单词拼写规则、语法规则，汉语有汉字笔画与声调的对应关系；而且不同语种的音标也不同，所以需要有语音识别系统根据声学特点进行精准匹配。无论如何，语音识别是一个十分重要的技术领域。
然而，在本文中，我们将重点关注一种简单的机器学习方法——Hidden Markov Model (HMM)。这是一种典型的基于观察序列的概率模型，可以用于解决标记问题、聚类问题、预测问题、分类问题、检测问题等。在本文中，我们将介绍HMM的基本概念、建立HMM模型的方法以及Python编程实现。最后，我们还会讨论HMM在实际场景中的应用，并给出一些可能遇到的一些问题及对应的解决方案。
2.背景介绍
HMM由两部分组成，即状态（States）和观测值（Observations）。观察值往往以符号或特征向量的形式出现，其中每一个元素都可以认为是对隐藏变量的一个抽象描述。状态则是一个隐藏变量，它可以使得模型能够持续不断地生成观察值序列。具体来说，HMM由三个部分组成：初始状态概率（Initial State Probability）、转移概率（Transition Probabilities）和发射概率