Šiame darbe sudarytas rekurentinis paslėptųjų Markovo modelių parametrų vertinimo algoritmas. Paslėptieji Markovo modeliai modeliuojami Gauso skirstiniu, kurio parametrai pasiskirstę pagal daugiamatį normalųjį dėsnį su nežinomais vidurkių vektoriumi ir kovariacijų matrica. Nežinomų parametrų įverčiai gaunami didžiausio tikėtinumo metodu. Rekurentinis algoritmas sudarytas remiantis didžiausio tikėtinumo metodu išvestomis formulėmis ir klasikiniu EM algoritmu. Kadangi rekurentinio algoritmo vykdymo laikas yra proporcingas apdorojamų stebėjimų skaičiui, tai jis gali būti naudojamas modelio parametrų vertinimui realiu laiku. Realizuoto rekurentinio EM algoritmo savybės buvo ištirtos kompiuteriniu eksperimentu klasterizuojant duomenis. Jis taip pat gali būti taikomas duomenų klasifikavimo ir atpažinimo realiu laiku uždaviniams spręsti.