回答:
scikit学習がありHMMの実装を。最近までメンテナンスされていないと見なされ、その使用は推奨されませんでした。ただし、開発版では改善されています。ただし、HMMについては何も知らないため、その品質を保証することはできません。
免責事項：私はscikit-learn開発者です。
編集：HMMをscikit-learnの外に移動し、https：//github.com/hmmlearn/hmmlearnに移動しました
_BaseHMM実装の詳細については、ドキュメントを参照してください。
あなたはNLTKを見ましたか？
この種のものに適したいくつかのクラスがありますが、多少アプリケーションに依存します。
http://www.nltk.org/api/nltk.tag.html#nltk.tag.hmm.HiddenMarkovModelTrainer
あなたがより「教育志向」のものを探しているなら、私は少し前におもちゃのトレーナーを書いた：
Pythonの実装は次の場所にあります。
ところで：Stack OverflowでのBaum-Welchの実装例を参照してください-答えはPythonであることが判明しました。
基本的なアルゴリズムのいくつかの実装（PythonのBaum-welchを含む）は、こちらから入手できます。http：//ai.cs.umbc.edu/icgi2012/challenge/Pautomac/baseline.php
一般的な隠れマルコフモデルライブラリは、 Pythonバインディングを持ち、バウム-ウェルチアルゴリズムを使用しています。
以下は、Baum-WelchアルゴリズムのPyhton実装です。