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。

：用C 语言实现了一个用于控制家电开关的声音模块. 该声音模块采用当前语音识别系统的主流技 术——隐马尔可夫模型（HMM）技术，以及线性预测倒谱计算和矢量量化技术. 命令（单词）的正确识别率 在97 以上. 介绍了声音模块的设计方案，并就实现该声音模块的过程中所遇到的具体问题进行了讨论.-: The C language realization of a switch used to control the voice module appliances. The sound modul

Fox & Pigeon Laboratory 发布一款基于隐马尔可夫模型的英语语音合成软件（HMM based English　Text-To-Speech, TTS）：FoxPigeonTTS alpha版。 近年来，基于HMM的语音合成系统得到广泛的重视和应用。我们实验室实现的基于HMM的语音合成系统基本不需要任何语言学知识指导系统训练，构建时间短，构建过程基本不需要人工干预，而由于系统属于参数化合成方法，系统的合成结果灵活多变，可以很容易的应用于多个发音人，多种发音风格，多种