语音是人们最直接的沟通方式,对语音信号的处理一直是目前最为热门的研究方向之一。语音转换指通过语音处理手段改变一个人的语音个性特征,使之具有另一个人的语音特征,但同时保持原有的语义信息不变。语音转换是语音信号处理一个重要的分支领域,其涉及到了多个学科,包括生理、声学、信号处理等多个学科,在多媒体配音,医学治疗发声器官受损及保密领域都有十分广阔的应用前景。本文考虑在梅尔倒谱系数和高斯混合模型的基础上设计一个语音转换系统。为此,本文首先介绍了语音转换的定义以及研究的现实价值；接着在此基础上对语音转换的两大主要步骤进行了分析：特征参数的提取以及转换函数的确定。梅尔倒谱系数考虑了人耳的听觉特性,高斯混合模型也很好的拟合了转换函数的曲线,二者都是语音转换领域中热门的选择之一；随后本文设计了一个语音转换系统,将系统分为三个部分：提取部分、训练部分和转换部分,对每一个部分的设计与实现都加以详细的介绍；最后,本文设定了不同的测试方向,采用频谱失真度和平均意见得分测试两种方法从主观和客观两个方面对转换的效果做出了评价。