语音转换是一种改变源说话人的语音个性特征，使之听起来像另外一个我们称为目标说话人的声音的技术。语音转换的基本要求是转换后的语音具有目标说话人的个性特征，但是并不改变原来说话人语音中的语意内容。虽然语音转换这个课题的提出已有二十多年的历史，但真正引起广泛关注并得到快速发展却是近年，可以说语音转换是语音信号处理领域的一个新兴研究方向，具有重要的理论价值和广泛的应用价值。本课题主要研究语音转换系统的基本理论和关键技术，课题得到国家863重点项目1的资助。　　 本文主要研究了对齐语音库条件下的语音转换技术，即在训练阶段源说话人和目标说话人说相同语音条件下的转换。本文主要工作和创新如下：　　 (1)在大量阅读国内外文献的基础上，研究分析了语音转换技术的现状和发展动态，对比了各种语音转换方法，进行了性能优劣的比较。　　 (2)在声道谱转换方面，研究了转换函数的训练模型，分析了传统高斯混合模型GMM下转换谱出现过平滑的原因，提出了利用语音参数动态特性的改进训练方法。　　 (3)在韵律转换方面，对时长、基频和能量均做了分析，探索研究了汉语的韵律模型，通过基频修改进行了音调转换。　　 (4)在语音分析合成方面，研究了LPC模型和STRAIGHT模型。针对LPC模型不能有效实现基频与声道谱完全分离的问题，将STRAIGHT分析合成模型引入改进的GMM模型中，进一步合作转换高质量语音。并对两个系统进行了仿真实验，分别从主观和客观两个方面评价了转换语音。