1.GMM-HMM的训练
1)训练GSM-HMM
(1)确定HMM拓扑结构
(2)初始化HMM模型参数
(3)在所有的utterances中计算所需的统计量
(4)使用公式更新模型参数
(5)不收敛，转至(3)
2)分裂高斯
(1)通过加上或减去小数字调整均值
(2)将原高斯分量权重一分为二，分给生成的高斯分量
N个高斯分量变为N+1个高斯分量
3)BW算法迭代至收敛
实现时为防止下溢(值趋近于0)，
可对相应值进行适当的缩放，
可在对数域计算(乘法变为加法)
4)若所需的高斯分量数目未达到，则转至2)