在机器学习和概率论中，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）是一种统计模型，用来描述一个含有隐含未知参数的马尔可夫过程。它被广泛应用于语音识别、自然语言处理、生物信息学等领域。

HMM 的基本概念可以分为以下几个部分：

1. 状态：这些是模型内部的隐藏变量，它们随着时间变化而变化。我们无法直接观察到这些状态，但可以通过观测序列来推断它们。

2. 观测值：这是我们可以直接观察到的数据序列。每个观测值都与某个特定的状态相关联。

3. 转移概率：指从一个状态转移到另一个状态的概率。这个概率定义了状态之间的动态关系。

4. 发射概率：也称为输出概率，指的是在给定状态下产生某个观测值的概率。

5. 初始状态分布：表示模型开始时处于各个状态的概率。

构建一个 HMM 通常需要解决三个主要问题：

- 评估问题：计算某一特定观测序列出现的概率。这通常是通过前向算法或后向算法实现的。

- 解码问题：确定最可能解释某一观测序列的状态序列。维特比算法常用于解决此类问题。

- 学习问题：根据一组训练数据调整模型参数以最大化观测数据的概率。Baum-Welch 算法（即 EM 算法的一个变体）是常用的解决方案之一。

HMM 的应用非常广泛，例如在语音识别中，声音信号作为输入，而单词或音素作为输出；在文本分析中，则可能将词性标注看作是隐藏状态，实际的文字序列则是可见的部分。此外，在基因组研究领域，HMM 被用来预测基因结构等复杂任务。

总之，隐马尔可夫模型提供了一种强大的工具来建模具有不确定性特征的过程，并且在很多情况下能够有效地捕捉数据中的模式和规律。随着技术的进步，HMM 不断发展和完善，其应用场景也在不断扩大。