简单而言，著名的隐马尔科夫模型是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔可夫链随机生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成一个可观测的随机序列的过程，每个状态生成一个观测，而由此产生了观测随机序列，序列的每个位置又可以看作是一个时刻。隐马尔可夫模型由初始的概率分布、状态转移概率分布以及观测概率分布确定。

理解隐马尔可夫模型需要比较扎实的数学和统计基础，建议先阅读《随机过程》等教材。

网上也有很多相关的学习资料可以借鉴。