在《GMM-HMMs语音识别系统-训练篇》中，默认的训练数据都是进行了手工音素标记的。然而手工分段的数据非常昂贵，400倍于数据时间 （1小时的语音，需要400小时的标记时间），同时手工标记时很难找准音素边界。实际上，语音识别系统在训练每个phone HMM时，是嵌入到整个句子（对整个句子训练），让训练程序自动地找到分割和对齐音素。这种完全自动的声学模型训练方式就被称为Embedded Training。

如下图。一串数字的Transcription通过Lexicon和预先定义隐马尔科夫模型，被建立起这串语音的phone HMMs（Raw HMM）；同时这串数字语音也被分帧并提取特征值为Feature Vectors。接下来，交由Baum-Welch算法就能自动地训练好我们的HMM。

整个过程相当于在原有的phone-labeled基础上，把下图的phone states状态扩充为sentence states。即Raw HMM作为下图的纵轴，Feature Vectors作为下图的横轴。（这点应该不难想象）

所以embedde training procedure如下：

（给定：phoneset，lexicon和the transcribed wavefiles）

1． 建立整个句子的HMM

2． a flat start：

• A矩阵初始化；forward和self-loop转移概率设为0.5，其余设为0
• B矩阵初始化；gaussian均值和方差用整个训练样本的均值、方差表示

3． 应用Baum-Welch算法多次迭代，直至收敛

不过Baum-Welch算法是耗时的（time-consuming），实际训练中会利用到Viterbi算法。在Viterbi Training中，我们不用去对所有path求和，而只需选择Viterbi (most-probable) path。这种使用到Viterbi算法的训练方式常被称为force Viterbi alignment或者force alignment。这里force alignment比Viterbi decoding算法要简单，因为单词序列已经知道了，所以只需要计算出正确的状态序列。

同时，这种embedded training也被应用在HMM/MLP或HMM/SVM这样的hybrid HMM系统中。