バウム＝ウェルチアルゴリズム（英: Baum-Welch algorithm）とは、隠れマルコフモデル (HMM) の未知のパラメータを推定するアルゴリズムであり、音声や遺伝子などの系列データを解析するために使われる。フォワードバックワードアルゴリズムの一種である。名前の由来は Leonard E. Baum と Lloyd R. Welch。バウム＝ウェルチアルゴリズムは、一般化期待値最大化法 (GEM) である。HMMのパラメータ群（遷移確率と出力確率）について、訓練例の出力のみから最尤値と事後確率および最頻値の予測値を計算できる。このアルゴリズムは以下の2段階から成る。

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