Data Science, Statistics, Dynamic Programming, Machine Learning.
接收了使用者輸入的一段語音以後，反饋一段語音答案，其中使用者輸入的語音會被切割成字段，並編碼成包含初始狀態與轉移機率的一段馬可夫鏈，最後輸出結果，而我們通常只能觀察到輸出結果，無法得知後端是怎麼編碼與轉移狀態的，如果我們能夠用某些方法，從輸出值觀察到後端發生的事情，我們就可以玩壞 Siri …? 當然，現在的語音識別有許多更精確的演算法在背後支援，但背後的概念都與上面提及的概念擺脫不了關係，這樣的算法過程我們稱做隱馬可夫模型，因此理解隱馬可夫模型對後續做自然語言處理，甚至到強化學習的概念，有至關重要的作用。因為另一種層面來說，隱馬可夫模型也可視為一種包含環境改變來選擇輸出策略的架構。