隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM）在语音识别中扮演着核心角色，主要用于将语音信号转换为文本。HMM通过建立语音信号的概率模型，能够有效地处理语音信号中的时序特性和不确定性。
首先，HMM将语音信号分解为一系列短时帧，并对每帧提取特征，如梅尔频率倒谱系数（MFCC）。这些特征序列构成了HMM的观测序列。HMM模型由三个基本要素组成：状态序列、状态转移概率矩阵和观测概率分布。状态序列通常是隐含的，代表了语音的发音过程，如元音、辅音等。状态转移概率矩阵描述了状态之间的转换可能性，而观测概率分布则描述了在给定状态下产生特定观测序列的概率。
在语音识别中，HMM的应用主要包括两个阶段：前端特征提取和后端模型训练与解码。前端特征提取阶段，通过信号处理技术（如傅里叶变换、加窗和分帧）提取语音信号的特征。后端模型训练与解码阶段，利用大量标注语音数据训练HMM模型，并通过维特比算法（Viterbi algorithm）解码，找到最可能的状态序列，从而实现语音到文本的转换。
HMM在语音识别中的优势在于其能够较好地处理语音信号的时序性和变异性，同时模型结构相对简单，易于实现和优化。然而，随着深度学习的发展，基于神经网络的方法（如深度神经网络HMM，DNN-HMM）也在语音识别领域展现出强大的潜力，通过结合深度学习与HMM的优势，进一步提升了语音识别的准确性和鲁棒性。