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介绍了隐Markov模型原理，它是用来描述舍有未知参数的Markov过程，是描述随机过程统计特性的概率模型。在此基础上，设计了基于HMM模型的孤词检测实验，通过优化实验模型，采用Baum－Welch算法解决HMM模型的训练问题，找到HMM模型估计参数A值，这在数学角度上等价于其他线性预测系数。此实验在减少不必要的HMM训练的同时，降低了算法复杂程度。为了测试Baum－welch算法的有效性，进行了数据仿真实验，结果表明该算法是有效的。