双重随机过程：HMM是一个双重随机过程，包括一个隐藏的马尔可夫链和一个与隐藏状态相关联的观测序列。隐藏的马尔可夫链由状态集合、状态转移概率矩阵和初始状态概率分布组成，描述了不可观测的状态转移过程。观测序列根据隐藏状态按照观测概率矩阵生成。

关键假设：HMM有两个关键假设。一是马尔可夫假设，即当前状态只与前一状态有关，与更前面的状态无关。二是观测独立性假设，即每个观测值仅由当前隐藏状态决定，与其他观测值和隐藏状态无关。

状态集合：所有可能的隐藏状态的集合，在语音识别中，可将不同的音素或音素组合对应到不同状态。

观测集合：所有可能观测到的符号或数据的集合，语音识别中常采用梅尔频率倒谱系数（MFCC）等作为观测值。

状态转移概率矩阵：表示从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率分布。

观测概率矩阵：描述在每个隐藏状态下生成各个观测值的概率。

初始状态概率分布：模型开始时处于各个隐藏状态的概率。

原始语音信号易受环境噪声干扰，所以第一步是对其进行预处理。通过预加重提升高频分量，再利用分帧与加窗技术将连续语音切分为短帧，为后续分析做准备。

从分帧后的语音信号里提取梅尔频率倒谱系数（MFCC） 、线性预测倒谱系数（LPCC）等特征参数。这些参数能有效表征语音信号特性，比如MFCC反映了人耳听觉特性，将语音频谱转化为更符合听觉感知的特征序列。

准备大量带标注的语音数据，利用最大似然估计等方法，来训练隐马尔可夫模型。在训练中确定状态转移概率矩阵，即从一个隐状态转移到另一个隐状态的概率；以及观测概率矩阵，也就是每个隐状态产生对应观测值的概率。

将待识别语音经预处理和特征提取后，输入已训练好的HMM中。运用维特比算法进行解码，找出最有可能的隐状态序列，再根据预先设定的规则，将其转换为对应的文本信息，完成语音到文字的转换。

观测独立性假设的局限性：在实际语音中，相邻的观测值之间往往存在一定的相关性，而HMM的观测独立性假设忽略了这种相关性，可能导致模型对语音数据的描述不够准确。

状态数量的确定困难：模型的性能对状态数量较为敏感，状态数量过多会导致模型复杂度过高、训练数据需求大且容易过拟合；状态数量过少则无法充分描述语音的变化，影响识别准确率。确定合适的状态数量通常需要大量的实验和经验。

隐马尔可夫模型在语音识别领域未来仍潜力无限。它与多模态交互技术协同，可融合视觉等信息，在智能家居、智能车载等场景，带来更自然、流畅的人机交互体验 ，为语音识别发展提供新机遇。