本文提出了一种基于高斯混合模型（GMM）的改进的语音变形算法，该算法在转换频谱和帧间不连续性的过度平滑问题方面克服了传统算法。 首先，引入模型的最大似然估计，以减轻传统转换函数引起的高维矩阵反演。 然后，为了解决与基线相关的两个问题，应用了码本补偿技术和时域中间滤波器。 聆听评估的结果表明，该方法转换后的语音质量明显优于传统GMM方法，转换后的语音的平均意见得分（MOS）从2.5提高到3.1，ABX得分从38％至75％。