探索新隐马尔可夫模型：强马氏性与强极限定理的理论剖析与应用拓展

一、引言

1.1研究背景与意义

隐马尔可夫模型（HiddenMarkovModel，HMM）作为一种强大的统计模型，自被提出以来，在众多领域得到了广泛且深入的应用。在语音识别领域，HMM能够将语音信号这一可观测的时变序列，合理地视为由大脑根据语法知识和言语需要（不可观测的状态）发出的音素的参数流，从而有效模仿这一过程，精确描述语音信号的整体非平稳性和局部平稳性，成为语音识别的关键技术之一，显著提升了语音识别的准确率，如在智能语音助手等应用中发挥着重要作用。在自然语言处理中，HMM常用于词性标注、命名实体识别等任务，通