隐马尔科夫模型是什么？请以尽量通俗易懂的方式解释一下

隐马尔科夫模型概述

• 定义：隐马尔科夫模型（HMM）是一种统计模型，用于描述含有隐含未知参数的马尔可夫过程。46
• 应用：广泛应用于语言识别、自然语言处理、模式识别等领域。2
• 特点：模型中的某些状态是不可直接观测的，只能通过观测到的序列来推断。13

通俗解释

• 状态与观测：想象你有一个盒子，里面装着不同颜色的球。每次你从盒子里随机拿出一个球，这个球的颜色就是“状态”。但盒子是封闭的，你看不到里面球的颜色，只能通过摸球的感觉来猜测。这个过程就像是隐马尔科夫模型中的“状态”和“观测”。1
• 状态转移：每次你放回球并再次抽取时，新球的颜色（状态）可能与前一个球有关，但也可能完全随机。这种状态之间的转移关系是马尔科夫链的核心。1
• 隐含状态：在隐马尔科夫模型中，我们通常不知道盒子里球的具体颜色（隐含状态），只能通过多次抽取并观察球的分布来推测盒子里可能有哪些颜色的球。3

基本问题

• 概率计算：给定模型参数和观测序列，计算某个特定状态序列出现的概率。1
• 预测问题：根据观测序列预测最可能的状态序列。1
• 学习问题：从观测序列中学习模型参数，如状态转移概率和观测概率。1

通过这些基本问题，隐马尔科夫模型能够帮助我们理解和预测那些不直接可见的系统状态。