鲍姆-韦尔奇算法是用于查找隐马尔可夫模型（HMM）未知参数的一种特殊类型的期望最大化算法。它利用前后向算法来计算期望步骤的统计数据。该算法以其发明者伦纳德·E·鲍姆和劳埃德·R·韦尔奇的名字命名。鲍姆-韦尔奇算法被应用于语音识别、密码分析和生物信息学等领域，用于解决HMM参数估计、信息解密和基因序列建模等问题。