单变量高斯分布 均值，方差

多元变量高斯分布 均值，协方差矩阵

单变量混合高斯分布

多元变量混合高斯分布
混合成分M的数量是一个先验值，主流做法是直接选取。
语音识别中，输入向量x的维度很大时，用对角协方差矩阵代替全协方差矩阵，以减少参数量。

参数估计：{$c_m,{\mu }_m,{\Sigma }_m$}

EM(期望最大化算法)是MLE(最大似然准则估计方法)的一种。

EM算法是给定确定数量的混合分布成分的情况下，去估计各个分布参数的最通用方法。
EM是一种迭代算法。
E步：计算得到某个高斯成分的后验概率：

M步：用MLE得到更新后的参数：