马林科夫（Markov）是20世纪初俄国数学家马尔科夫——安德烈·安德烈耶维奇·马尔科夫的名字。马林科夫是一种随机处理过程，它的本质是一类具有“状态转移特性”的随机过程。由于该随机过程中一个状态到另一个状态的转移概率只依赖于上一个状态的值，与距离状态较远的历史状态无关，因此被称为“马尔科夫过程”。
应用马林科夫链可以改进语音识别准确率和鲁棒性。传统的基于隐藏马尔科夫模型（HMM）的语音识别不能很好地处理诸如外部干扰、话语风格、重叠语音等复杂场景，因为HMM模型将语音片段看作一个整体特征，这限制了模型的可学习能力。而基于马尔科夫链的语音识别模型可以跟踪不同音素的出现顺序，更好地维护这些音素的关系。同时，针对复杂场景下的语音背景噪声等干扰问题，基于马尔科夫模型的语音识别使用更加先进的信噪比估算算法，并利用短时帧间的语音相似度来提高鲁棒性。因此，利用马林科夫的方法可以提高语音识别准确率和鲁棒性，将其应用于智能家居、人机交互等领域有着广阔的前景。
