Även om de ursprungligen introducerades och studerades i slutet av 1960-talet och början av 1970-talet, har statistiska metoder av Markov källa eller dolda Markov modellering blivit allt populärare under de senaste åren. Det finns två starka skäl till detta. Först är modellerna mycket rika på matematisk struktur och kan därför utgöra den teoretiska grunden för användning i ett brett spektrum av tillämpningar. För det andra fungerar modellerna, när de tillämpas korrekt, mycket bra i praktiken för flera viktiga tillämpningar. I denna uppsats försöker vi noggrant och metodiskt granska de teoretiska aspekterna av denna typ av statistisk modellering och visa hur de har tillämpats på utvalda problem i maskinigenkänning av tal.
1989 granskade Rabiner de teoretiska aspekterna av Hidden Markov Modellering och tillämpade den på de utvalda problemen i maskinigenkänning av tal REF.
A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition
{'venue': 'PROCEEDINGS OF THE IEEE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}