Respuestas:
El scikit-learn tiene una implementación HMM . Hasta hace poco se consideraba no mantenido y se desaconsejaba su uso. Sin embargo, ha mejorado en la versión de desarrollo. Sin embargo, no puedo garantizar su calidad, ya que no sé nada de HMM.
Descargo de responsabilidad: soy un desarrollador de scikit-learn.
Editar : hemos trasladado los HMM fuera de scikit-learn a https://github.com/hmmlearn/hmmlearn
_BaseHMM
documentación para detalles de implementación.
¿Has visto NLTK?
Tiene algunas clases que son adecuadas para este tipo de cosas, pero algo dependientes de la aplicación.
http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#nltk.tag.hmm.HiddenMarkovModelTrainer
Si está buscando algo más "orientado a la educación", escribí hace un momento sobre el entrenador de juguetes:
Puede encontrar implementaciones de Python en:
Por cierto: vea el ejemplo de implementación de Baum-Welch en Stack Overflow : la respuesta está en Python.
Algunas implementaciones de algoritmos básicos (incluido Baum-welch en python) están disponibles aquí: http://ai.cs.umbc.edu/icgi2012/challenge/Pautomac/baseline.php
La biblioteca General Hidden Markov Model tiene enlaces de python y utiliza el algoritmo Baum-Welch.
La siguiente es una implementación de Pyhton del algoritmo Baum-Welch: