提出了一种使用状态空间模型（SSM）的新颖语音转换（VC）方法。 SVC从未在VC中显示过，它具有显式建模频谱参数轨迹的优势。 因此，它将优于传统的基于高斯混合模型（GMM）的方法，在该方法中，在逐帧过程中执行转换算法，而忽略了相邻帧之间的相关性。 使用主观和主观测量的实验表明，从语音质量和说话人个性的转换精度两方面来看，基于SSM的方法明显优于传统的基于GMM的方法。