一直没有搞明白 hmm-gmm 之间是通过什么联系起来的，花了些时间查代码，看到最直观联系的就是 gmm-init-mono 工具。

gmm-init-mono 基础类

通过上述看到，主要的配置都是 在 topo 文件中, 这里需要将一些常见的名称理解下来，这里直接贴出英文内容：

从 train_mono.sh 中获取 gmm-init-mono 命令详细内容

  $cmd JOB=1 $dir/log/init.log \gmm-init-mono $shared_phones_opt "--train-feats=$feats subset-feats --n=10 ark:- ark:-|" $lang/topo $feat_dim \$dir/0.mdl $dir/tree || exit 1;
# 实际执行的内容如下：
$ gmm-init-mono --shared-phones=$lang/phones/sets.int "--train-feats=ark,s,cs:apply-cmvn --norm-vars=true --utt2spk=ark:$sdata/JOB/utt2spk scp:$sdata/JOB/cmvn.scp scp:$sdata/JOB/feats.scp ark:- | add-deltas $delta_opts ark:- ark:- | subset-feats --n=10 ark:- ark:-|" $lang/topo $feat_dim \$dir/0.mdl $dir/tree

从上述命令来看 --train-feats 指定了 gmm-init-mono 初始化使用的特征向量数据，其中通过 apply-cmvn 将 feats 进行归一化，然后通过 subset-feats 来取出 10 个特征向量作为参数
下面是具体代码的简单分析：

    // 读入一定量的特征，进行统计获取 gmm 模型的 means 及 variances 数据if (train_feats != "") {double count = 0.0;Vector<double> var_stats(dim);Vector<double> mean_stats(dim);SequentialDoubleMatrixReader feat_reader(train_feats);for (; !feat_reader.Done(); feat_reader.Next()) {const Matrix<double> &mat = feat_reader.Value();for (int32 i = 0; i < mat.NumRows(); i++) {count += 1.0;var_stats.AddVec2(1.0, mat.Row(i));mean_stats.AddVec(1.0, mat.Row(i));}}if (count == 0) { KALDI_ERR << "no features were seen."; }var_stats.Scale(1.0/count);// 计算均值mean_stats.Scale(1.0/count);var_stats.AddVec2(-1.0, mean_stats);if (var_stats.Min() <= 0.0)KALDI_ERR << "bad variance";var_stats.InvertElements();glob_inv_var.CopyFromVec(var_stats);glob_mean.CopyFromVec(mean_stats);}HmmTopology topo;bool binary_in;Input ki(topo_filename, &binary_in);topo.Read(ki.Stream(), binary_in);const std::vector<int32> &phones = topo.GetPhones();// 根据 topo 中的配置来获取每个 phone 音素 pdf 类数量std::vector<int32> phone2num_pdf_classes (1+phones.back());for (size_t i = 0; i < phones.size(); i++)phone2num_pdf_classes[phones[i]] = topo.NumPdfClasses(phones[i]);// 根据每个 phone 音素对应 pdf 数量来创建 ContextDependency (决策树)对象// Now the tree [not really a tree at this point]:ContextDependency *ctx_dep = NULL;if (shared_phones_rxfilename == "") {  // No sharing of phones: standard approach.ctx_dep = MonophoneContextDependency(phones, phone2num_pdf_classes);} else {std::vector<std::vector<int32> > shared_phones;ReadSharedPhonesList(shared_phones_rxfilename, &shared_phones);// ReadSharedPhonesList crashes on error.ctx_dep = MonophoneContextDependencyShared(shared_phones, phone2num_pdf_classes);}// 获取所有 pdfs 数量 = phones * 每个 phone 含有的 pdfclass 数量int32 num_pdfs = ctx_dep->NumPdfs();// 根据特征统计出的结果，创建 DiagGmm 初始化模型AmDiagGmm am_gmm;DiagGmm gmm;gmm.Resize(1, dim);{  // Initialize the gmm.Matrix<BaseFloat> inv_var(1, dim);inv_var.Row(0).CopyFromVec(glob_inv_var);Matrix<BaseFloat> mu(1, dim);mu.Row(0).CopyFromVec(glob_mean);Vector<BaseFloat> weights(1);weights.Set(1.0);gmm.SetInvVarsAndMeans(inv_var, mu);gmm.SetWeights(weights);gmm.ComputeGconsts();}// 将每个 pdf 都初始化为上述创建的 gmm ，并与pdf对应起来for (int i = 0; i < num_pdfs; i++)am_gmm.AddPdf(gmm);// 添加 perturb_factor 因子if (perturb_factor != 0.0) {for (int i = 0; i < num_pdfs; i++)am_gmm.GetPdf(i).Perturb(perturb_factor);}// 将 ContextDependency 与 topo 合并为一个模型文件保存下来// Now the transition model:TransitionModel trans_model(*ctx_dep, topo);{Output ko(model_filename, binary);trans_model.Write(ko.Stream(), binary);am_gmm.Write(ko.Stream(), binary);}// 将ContextDependency存为决策树文件// Now write the tree.ctx_dep->Write(Output(tree_filename, binary).Stream(),binary);