首先需要說明的是，本節不是這個系列的翻譯，而是作為前向演算法這一章的補充，希望能從實踐的角度來說明前向演算法。除了用程式來解讀hmm的前向演算法外，還希望將原文所舉例子的問題拿出來和大家探討。
　　文中所舉的程式來自於UMDHMM這個C語言版本的HMM工具包，具體見《幾種不同程式語言的HMM版本》。先說明一下UMDHMM這個包的基本情況，在linux環境下，進入umdhmm-v1.02目錄，“make all”之後會產生4個可執行檔案，分別是：
　　genseq: 利用一個給定的隱馬爾科夫模型產生一個符號序列（Generates a symbol sequence using the specified model sequence using the specified model）
　　testfor

: 利用前向演算法計算log Prob(觀察序列| HMM模型)（Computes log Prob(observation|model) using the Forward algorithm.）
　　testvit: 對於給定的觀察符號序列及HMM，利用Viterbi 演算法生成最可能的隱藏狀態序列（Generates the most like state sequence for a given symbol sequence, given the HMM, using Viterbi）
　　esthmm: 對於給定的觀察符號序列，利用BaumWelch演算法學習隱馬爾科夫模型HMM（Estimates the HMM from a given symbol sequence using BaumWelch）。
　　這些可執行檔案需要讀入有固定格式的HMM檔案及觀察符號序列檔案，格式要求及舉例如下：
　　HMM 檔案格式：
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　　　　M= number of symbols
　　　　N= number of states
　　　　A:
　　　　a11 a12 … a1N
　　　　a21 a22 … a2N
　　　　. . . .
　　　　 . . . .
　　　　 . . . .
　　　　aN1 aN2 … aNN
　　　　B:
　　　　b11 b12 … b1M
　　　　b21 b22 … b2M
　　　　. . . .
　　　　. . . .
　　　　 . . . .
　　　　bN1 bN2 … bNM
　　　　pi:
　　　　pi1 pi2 … piN
——————————————————————–

　　HMM檔案舉例：
——————————————————————–
　　　　M= 2
　　　　N= 3
　　　　A:
　　　　0.333 0.333 0.333
　　　　0.333 0.333 0.333
　　　　0.333 0.333 0.333
　　　　B:
　　　　0.5 0.5
　　　　0.75 0.25
　　　　0.25 0.75
　　　　pi: