Este documento describe los modelos ocultos de Markov (HMM), incluyendo su historia, arquitectura y definición formal. Un HMM asume que el sistema estudiado sigue un proceso de Markov con parámetros ocultos. Los HMM fueron descritos por primera vez en la década de 1960 y se usan comúnmente hoy en día en reconocimiento de voz y análisis de secuencias biológicas.

1. UNIVERSIDAD TÉCNICA PARTICULAR DE LOJA ESCUELA DE CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN Estudiante: Edwin Cuenca; [email_address] Tutor: Ing. Janneth Chicaiza

4. Arquitectura de un modelo oculto de Markov El diagrama muestra la arquitectura general de un HMM. Cada óvalo representa una variable aleatoria que puede tomar determinados valores. La variable aleatoria x ( t ) es el valor de la variable oculta en el instante de tiempo t . La variable aleatoria y ( t ) es el valor de la variable observada en el mismo instante de tiempo t . Las flechas indican dependencias condicionales.