社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,
INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

リアルタイム音源予測に基づく電気式人工喉頭制御の実装
宏†田中戸田 智基†

グラム・ニュービッグ†

サクリアニ・サクティ†哲†中村† 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科，〒 630-0101，奈良県生駒市高山町 8916-5
E-mail: †{ko-t,tomoki,neubig,ssakti,s-nakamura}@is.naist.jp
あらまし

喉頭全摘出者のための代用発声法の一つに，電気式人工喉頭を用いた発声法がある．外部から機械的に生成される音源信号を用いて発声を行う方法であり，習得が容易で，かつ，比較的聞き取りやすい音声（電気音声）を生成できる．一方で，発話内容に応じた自然な F0 パターンの機械的な生成は極めて難しく，電気音声の自然性は著しく劣化する．この問題に対して，我々は，電気音声から F0 パターンをリアルタイムに予測する統計的音源予測処理を用いた電気式人工喉頭の音源制御を提案しており，シミュレーション実験により，自然性を大幅に改善できる可能性を示している．本稿では，本提案法を実装した実機システムを構築し，その性能を評価する．また，リアルタイム音源予測精度改善のため，連続 F0 パターンのセグメント化学習を検討する．実験結果より，１）実機システムにおいても，従来のシミュレーション実験結果と同等の音源予測精度が得られること，２）シミュレーション実験は高い精度で実機システムの性能を模擬可能であること，３）リアルタイム音源予測において，連続 F0 パターンのセグメント化
学習を行うことで，変換処理遅延を抑えつつ予測精度を改善できることを示す．
キーワード

電気式人工喉頭，電気音声，F0 制御，リアルタイム統計的音源予測，遅延Implementation of Direct F0 Control of an Electrolarynx based on
Real-time Excitation Prediction
Kou TANAKA† , Tomoki TODA† , Graham NEUBIG† , Sakriani SAKTI† , and Satoshi
NAKAMURA†† Graduate School of Information Science, Nara Institute of Science and Technology,
8916-5 Takayama-cho, Ikoma-shi, 630-0101, Japan
E-mail: †{ko-t,tomoki,neubig,ssakti,s-nakamura}@is.naist.jp
Abstract An electrolarynx is a speaking aid device to artificially generate excitation sounds to help laryngectomees produce electrolaryngeal (EL) speech. Although EL speech is quite intelligible, its naturalness significantly
suﬀers from unnatural F0 pattern of the mechanical excitation sounds. To make it possible to produce more naturally sounding EL speech, we have proposed a method to automatically control the F0 patterns of the excitation
sounds generated from the electrolarynx based on the statistical F0 prediction, which predicts the F0 pattern pattern of natural speech from the produced EL speech in real-time. In our previous work, we have confirmed its
eﬀectiveness by an experimental evaluation through simulation. In this report, we develop a prototype system byimplementing the proposed control method in an actual, physical electrolarynx and evaluate its performance. We
also propose a training method using segmented continuous F0 patterns to improve accuracy of real-time statistical
F0 prediction. The experimental results demonstrate that 1) the prototype system is capable of generating morenaturally sounding EL speech, 2) its prediction accuracy is well simulated by our previously proposed simulation
method, and 3) the use of segmented continuous F0 patterns is eﬀective for improving prediction accuracy while
not increasing prediction processing delay.
Key words electrolarynx, electrolaryngeal speech, F0 control, real-time statistical F0 prediction, processing delay—1—1. は じ め に
Production of morenaturally sounding speech

喉頭摘出者のための代用発声法の一つとして，電気式人工喉頭を用いた発声法がある．外部から生成された音源信号が声Mic道内に伝達し，調音されることで音声（電気音声）が生成される．電気式人工喉頭を用いた発声法は，1) 習得が容易である，

2) 発声時に身体への負担が少ない，3) 他の代用発声法と比べ，比較的高い明瞭性を持つ音声を生成できる，といった利点がある．一方で，自然な音源信号を外部から機械的に生成するのは困難であり，電気音声の自然性は著しく低下するといった欠点がある．

SystemElectrolarynx automatically Expired air(Real time prediction) controlled by predicted
図 1 Proposed system to directly control electrolarynx using real

この問題に対処するため，電気式人工喉頭が生成する音源

time statistical F0 prediction for laryngectomees.

信号の基本周波数（fundamental frequency: F0 ）を制御する方法として，1）呼気圧を用いて電気式人工喉頭を制御する方
法 [1] や，2）スライダーボタンを用いて制御する方法 [2]，3）
手の動きを用いて制御する方法 [3] などが提案されている．これらにより，より自然性の高い電気音声を生成可能となる．一方で，呼気圧や手などの動作から自然な F0 パターンを生成するのは容易ではなく，また，発話内容に沿った自然な F0 パター
ンを意識的に制御するのは極めて困難な処理となる．そのため，
自然性改善効果は限定される．
より自然な F0 パターンを電気音声に付与するために，我々は，リアルタイム統計的音源予測 [4] [5] [6] を用いた電気式人工喉頭の音源制御法 [7] を提案している．図 1 に示すこの枠組み
では，話者による意図的な F0 パターン操作を必要とせず，従来の発声行為のみを必要とし，生成された電気音声のみから

F0 パターンが予測される．統計的声質変換 [8] [9] の枠組みを応用することで，電気音声と通常音声の同一文発話対（パラレ
ルデータ）から事前に得られる統計量に基づいて，発話内容に沿った F0 パターンの予測が可能となる．これまでに，シミュ

徴量（Dx 次元ベクトル）を X t とし，前後 C フレームの情報を用いて，次式により抽出する．
⊤⊤⊤
X t = E[x⊤t−C , …, xt , …, xt+C ] + f

ここで，xt は時間フレーム t におけるスペクトル特徴量を表す．E および f は各々変換行列およびバイアスベクトルを表し，学習データの全フレームにおけるスペクトル特徴量に対する主成分分析により求める．⊤ は転置を表す．一方で，通常音
声の F0 として，Y t = [yt , ∆yt ]⊤ を使用する．ここで，動的特徴量 ∆yt は ∆yt = yt − yt−1 により計算する．
パラレルデータに対して， [10] に示す手順に従い動的時間伸縮（Dynamic time wrapping; DTW）を行い，入力特徴量 X t⊤ ⊤と出力特徴量 Y t の対応付けを行った結合ベクトル [X ⊤t ,Y t ]を用いて，次式に示す通り，結合確率密度関数を混合正規分布モ
デル (Gaussian mixture model; GMM) でモデル化する [11]．

P (X t , Y t |λ)レーション実験による性能評価の結果から，提案法により，電気音声の自然性を大幅に改善できる可能性を示している．
本稿では，本提案法を実装した実機システムを構築し，その

(1)

=

M
∑

(
)
⊤ ⊤
(X,Y ))
αm N [X ⊤, Σ(X,Yt , Y t ] ; µm
m

(2)

m=1

性能を評価する．先に提案したシミュレーションによる評価法

ここで，N (·; µ, Σ) は平均ベクトル µ，および共分散行列 Σ をの精度を明らかにするとともに，リアルタイム音源予測精度の持つ正規分布である．また，λ はモデルパラメータセットを表さらなる改善に向けて，連続 F0 パターンのセグメント化学習)
し，各分布 m の混合重み αm ，平均ベクトル µ(X,Yおよび共mも検討する．実験結果より，１）実機システムにおいても，従分散行列 Σm

来のシミュレーション実験結果と同等の音源予測精度が得られ(X,Y )

で構成される．

2. 2 変 換 処 理

ること，２）シミュレーション実験は高い精度で実機システム

変換部では，学習された GMM を用いて，最尤系列変換法 [9]の性能を模擬可能であること，３）リアルタイム音源予測におにより，電気音声のスペクトル特徴量系列から通常音声の F0 パ

いて，連続 F0 パターンのセグメント化学習を行うことで，変ターンへと変換する．時間フレーム 1 から T までの電気音声お換処理遅延を抑えつつ予測精度を改善できることを示す．

2. 統計的音源予測
本手法は，学習処理と変換処理で構成される（図 2）．学習
処理では，入力話者と目標話者のパラレルデータを用いて，電⊤⊤ ⊤よび通常音声の特徴量系列を X = [X ⊤1 , · · · , Xt , · · · , XT ] ,⊤⊤ ⊤Y = [Y ⊤1 , · · · , Y t ,· · · ,Y T ] とおく．このとき，変換後の静的特徴量系列 ŷ = [ŷ1 , · · · , ŷt , · · · , ŷT ]⊤ は次式で計算される．

ŷ = argmax P (Y |X, λ) subject to Y = W yy(3)

気音声のスペクトル特徴量と通常音声の F0 パターンの対応関ここで，W は静的特徴量系列 y を静的・動的特徴量系列 Y に係をモデル化する．変換処理では，電気音声と通常音声の統計写像する変換行列を表す．リアルタイム音源予測処理 [12] では，量に基づき，入力された電気音声のスペクトル特徴量に対して，

まず，準最適な分布系列 m̂ = [m̂1 , · · · , m̂t , · · · , m̂T ]⊤ を各時対応する通常音声の F0 パターンを求める．

間フレームにおいて独立に決定する．

2. 1 学 習 処 理
時間フレーム t における電気音声のスペクトルセグメント特m̂t = argmax P (m|X t , λ)m

—2—

Training process!

Proposed system

Spectral sequence!

Simulation process
Electrolaryngeal speechElectrolaryngeal speech!

Articulation

Combined multiple framesaround the current frame!

Analysis!

Feature extraction

Spectrum!

F0 prediction

Spectral segment features
extracted based on PCA!

Electrolaryngeal
speechFeature extraction!
Spectral segment features!

Spectral Aperiodic Spectralfeatures components segment
features

Prediction process!
Electrolaryngeal speech!

GMM training!

Analysis!

Log smoothed continuous F0!

Spectrum!

Featureextraction

Power information
for U/V!

Spectralsegment
featuresFeature extraction!

Low-pass filtering

Real-time
prediction
with GMM(w/ delay)

DelayedSpline interpolation
at unvoiced frames!

Articulation

Spectral segment features!

Analysis!

Prediction with
GMM!
!

Normal speech!

Log F0!

Mixed
excitation
generation
Real-time
prediction
with GMM(w/ delay)

Excitation signal

Featureextraction

Synthesis

図 2 The training and prediction process.
Delayed(XY )= argmax N (X t ; µ(X))
m , Σmm(4)

その後，式（3）の最大化処理に対し，カルマンフィルタによる近似を導入することで，各フレームにおいて L フレーム前の変換静的特徴量を決定する短遅延変換処理 [13] を実現する．これらの近似処理により，50〜70 msec 程度の遅延時間でリアル
タイム変換処理が可能となる．

3. 電気式人工喉頭の F0 パターン制御法
3. 1 電気式人工喉頭の直接制御システム
統計的音源予測により得られる F0 パターンを用いて，電気式人工喉頭から生成される音源信号の F0 を直接制御する [7]．
本手法の処理過程を図 3 の左図に示す．
本システムを用いた発声は，1）喉頭摘出者が調音する過程と，2）発声された電気音声から F0 値をリアルタイムに予測し電気式人工喉頭の音源信号を制御する処理により行われる．
前者は，従来の電気式人工喉頭を用いた発声法における生成過程と同一である．一方，後者では，前者の生成過程で得られた
電気音声からリアルタイム予測される F0 値に応じて，電気式
人工喉頭の音源信号の F0 を制御する電圧を変化させる．結果，電気式人工喉頭からは発話内容に応じた F0 パターンを持つ音
源信号が生成され，喉頭摘出者はより自然な電気音声を発声することができる．喉頭摘出者による通常の発声動作に基づき F0
パターンが予測される枠組みであるため，呼気や手の動作などに基づく意識的な F0 制御 [1] [2] [3] を必要とせず，従来の電気式人工喉頭と同様に使用することができる．また，通常音声の統計量を用いることで，より自然な F0 パターンの予測が可能となる．一方で，調音動作と F0 パターンの間には，リアルタ

Electrolaryngeal speech

図 3 The proposed system and its simulation implementation.

3. 2 シミュレーション
本システムのシミュレーション処理を図 3 の右図に示す．
事前段階として，提案システムにおける調音動作に相当する
スペクトル特徴量を STRAIGHT 分析 [14] を用いて電気音声から抽出する．また，電気式人工喉頭が生成する音源信号を仮想的に生成するために，非周期成分 [15] に関しても事前に抽出しておく．これらは，生成される電気音声，および，電気式人工喉頭から外部に漏れ出す音源信号の両者の影響を受けたものとなる．これらの抽出パラメータと所望の F0 パターンを用いてボコーダによる波形合成を行うことで，その F0 パターンを用いて電気式人工喉頭の音源を制御した際に得られる電気音声を仮想的に生成する．
提案システムで得られる電気音声を模擬するために，以下の処理を行う．まず，1）電気音声からスペクトル特徴量を分析し，スペクトルセグメント特徴量を抽出したのち，リアルタイ
ム統計的音源予測に基づいて F0 パターン（遅延あり）を予測
する．2) 得られた予測 F0 と事前に抽出しておいた非周期成分を用いて，混合励振源モデルにより，音源信号を生成する．3）
生成された音源信号に対して，事前に抽出しておいたスペクト
ル特徴量を畳み込むことで，予測 F0 による電気式人工喉頭制御を行った際の電気音声を仮想的に生成する．4）予測 F0 が入力特徴量さらには変換精度に与える影響を考慮するため，生成された電気音声を新たな入力とし，F0 予測結果が安定するまで 2〜4 の処理を反復的に繰り返し，提案システムにより生成される電気音声を仮想的に生成する．

イム予測処理に起因する遅延が必ず生じる．

—3—

EL speech
waveform

50ms

50ms

50ms

50ms

A

B

C

D

200 a)
100

Low-delay conversion
Predicted

pattern

…

A

B

C

50

Writting signal into D/A converter

…

…

…

A

図 4 Latency caused by each process

4. 実機システムの構築

200 b)
Frequency [Hz]Excitation signalof electrolarynx

100
50
200 c)
100

4. 1 実機への実装
表 1 に示される PC と D/A 変換器を用いて，提案システムの実装を行う．発声される電気音声をヘッドセットマイクで収録し，PC へと入力する．PC にて，リアルタイム音源予測を

50
0

1

2
Time [s]34

用いて，入力される電気音声から連続 F0 パターンを予測する．
その後，電気式人工喉頭の生成する音源信号の F0 パターンを

図 5 Example of F0 patterns a) of target natural speech, b) inter-

制御するため，予測 F0 値に線形変換を施すことで，電気式人

polated at unvoiced frame and removed micro prosody from

工喉頭へと入力する電圧を決定する．そして，D/A 変換器を用(a), and c) extracted at speech section from (b).

いて，電圧を電気式人工喉頭へと入力する．最終的に，予測 F0パターンに基づき電気式人工喉頭が生成する音源信号を，喉頭成することができる．実機システムの性能を容易に評価するた摘出者自身が調音することで，F0 パターンの付与された電気

めに，高精度なシミュレーションシステムの実現が重要となる．

4. 2 連続 F0 パターンのセグメント化学習

音声が発声される．
前章で述べた通り，リアルタイム音源予測処理において生じ

統計的音源予測では，連続 F0 パターンを用いた学習が行わる遅延の影響を受けて，F0 パターンは調音動作に対して遅延れる [17]．図 5 に，F0 パターンの例を示す．図 5(b) に示されする．さらに，本稿における実機システムでは，D/A 変換器

る連続 F0 パターンは，図 5(a) に示される自然音声から抽出

において生じる遅延の影響も受ける．D/A 変換器の仕様によされた F0 パターンに対して，無声音および非発話区間におけ

り，出力すべき電圧値の書き込みに約 50 ms 程度の時間を要す

るスプライン補間を施したのち，低域通過フィルタを用いてマる．書き込み開始時には，書き込む電圧値を確定しておく必要

イクロプロソディを除去することで得られる．式 (3) で示されがあるため，D/A 変換処理部では約 100 ms の遅延が生じる．

る音源予測処理は，有声区間単位で動作するため，連続 F0 パ

結果，図 4 に示す通り，本実装では，リアルタイム音源予測処

ターンを用いることで，発話単位でのフレーム間相関を考慮す

理において生じる遅延時間 50 ms と D/A 変換器で生じる遅延

ることが可能となり，予測精度の改善がもたらされる．一方で，時間 100 ms の合計 150 ms 程度の遅延が生じる．なお，リア

リアルタイム音源予測処理においては，カルマンフィルタによルタイム音源予測処理を実装した DSP [16] を用いて全処理系

る近似の影響が大きくなるため，高い変換精度を得るためには

統を電気式人工喉頭へ組み込む際には，本実装で用いた D/A

より長い遅延フレーム数を要する傾向がある．

変換器を使用する必要はなく，総遅延時間を 50 ms 程度にまで

本稿では，遅延時間を低減するために，連続 F0 パターンのセグメント化学習を提案する．電気音声の波形パワーを用いて減らせると予想される．
本提案法の実機システムでは，予測される F0 パターンは，予発話区間を自動抽出し，無音区間と判定されたフレームについ測された F0 パターン自身を使用した電気音声により予測されては無声とすることで，連続 F0 パターンをセグメント化する．

る．そのため，遅延時間の変更や GMM の混合数変更といったセグメント化連続 F0 パターン（Segmented CF0 ）を図 5(c) にシステムの条件設定を変更し，F0 推定精度を比較評価するため

示す．学習時にセグメント化連続 F0 パターンを用いることで，には，個々の条件設定の下で実際に実機システムを使用し，電フレーム間相関を考慮する単位を限定し，カルマンフィルタに気音声を別途収録する必要がある．一方で，シミュレーション

よる近似の影響を抑えることで，必要となる遅延フレーム数のシステムにおいては，収録済みの電気音声を用いて，様々な条低減を図る．

件設定下で実機システムを使用した際の電気音声を仮想的に生
表 1 Electronic devices on the prototype system

5. 実験的評価
5. 1 実 験 条 件

ユアトーン２・ゆらぎ

男性健常者 1 名による従来の電気式人工喉頭使用時の模擬電PC の CPUIntel(R) Core(TM) i5-4200U

気音声を入力音声として使用し，女性健常者 1 名による通常音

D/A 変換器

AIO-160802AY-USB

声を目標音声として使用する．学習データとして ATR 音素バ

電気式人工喉頭ランス文 A セットの 50 文中 40 文を用い，評価データとして—4—

1
Correlation coefficients

Correlation coefficients

1
0.95
0.9
0.85

0.8
0.7
F0
CF0
Segmented CF0

0.6
0.5

0.8

50

0
図6

0.9

1

2

3
4
5
Number of iteration times

6

7

100

150
200
Delay times [ms]

8

250

300

F0 correlation coeﬃcients between F0 patterns predicted by

図 7 Eﬀects of delay times on real-time F0 prediction accuracy inthe prototype system and those predicted in each iteration

the simulated system. Correlation coeﬃcients are calculated

step by the simulated system.

between F0 patterns predicted by real-time processing andthose predicted by batch-type processing.

残り 10 文を用いた 5 交差検定を行う．入力特徴量には，0〜24

200 a)

次のメルケプストラム係数から得られるセグメント特徴量（前後 4 フレーム）を用いる．フレームシフト長は 5 ms とする．

Speech sections

100

電気音声のスペクトル分析には，FFT 分析を用いる．電気式人工喉頭の F0 は約 100 Hz である．一方で，目標とする女性健常50

者の F0 平均は約 220 Hz であるため，予測 F0 に対して平均シ200 b)

フトを施し，約 100 Hz の平均を持つ F0 パターンを生成する．
学習データ中の F0 パターンにおけるマイクロプロソディ除去
いる．実機システムにおける総合遅延時間は 150 ms である．

5. 2 実装の妥当性評価
実機実装したシステムを用いて予測された F0 パターンと，
図 3 の右図に示すシミュレーションにより予測された F0 パター
ンの比較を行う．シミュレーションにおいても，実機システムと同様に，リアルタイム予測処理を行う．なお，各 F0 パター
ンにおけるリアルタイム音源予測の上限値となるオフライン音
源予測精度を表 2 に示す．
実機システム使用時の予測 F0 パターンと，シミュレーション
システムにおける各反復時に予測される F0 パターン間の相関係数を，図 6 に示す．本実機システムにより，シミュレーショ

Frequency [Hz]

処理には，カットオフ周波数が 10 Hz の低域通過フィルタを用100
50
200 c)
100
50
200 d)
100
50
0

1

2

ン結果と十分に高い相関を持つ F0 パターンが得られる．このこ

3

4

5

6

7

Time [s]とから，提案法は実機上で動作可能であること，また，シミュ
図 8 Example of F0 patterns a) predicted by batch-type process-レーション精度は十分に高いことが分かる．

5. 3 リアルタイム音源予測における遅延時間と予測精度
実機システムによる発話を行ったところ，電気音声の高い明瞭性を損なうことなく，自然性が大きく改善されることを確認

ing, b) predicted by F0 model, c) predicted by CF0 model,
and d) predicted by Segment CF0 model. The processing
delay is set to 100 ms in real-time processing.

した．一方で，オフライン予測処理で予測される F0 パターンと比較すると，実機システムで予測される F0 パターンは，若ル予測では検討がなされているが [13]，連続 F0 パターン予測

干の自然性低下が感じられた．リアルタイム予測処理におけるではこれまでに詳細な検討がなされていない．そこで，シミュ遅延フレーム数が予測精度に与える影響については，スペクト

レーション実験により、遅延フレーム数が予測 F0 パターンに与える影響を明らかにする．

表 2

F0 correlation coeﬃcients between each F0 patterns extracted from target speech and those predicted by the batch-

ションシステムにおけるオンライン予測処理の遅延フレーム数（フレームシフト長は 5 ms）を変化させて得られる予測 F0 パ

type processing.

F0

CF0 Segmented CF0

The number of
mixture components

オフライン予測処理で予測される F0 パターンと，シミュレー

32

16

16

F0 correlation coeﬃcients 0.40 0.48

0.46

ターンの間の相関係数を調査した結果を，図 7 に示す．また，
各種 F0 パターンを用いて学習された変換モデルにより予測された F0 パターンを図 8 に示す．連続 F0 パターン予測において，短遅延変換処理における近似の影響を低減するためには，

200 ms 程度（40 フレーム相当）遅延させる必要があることが—5—Correlation coefficients

0.6
0.5

[4]

0.4
0.3
0.2

F0
CF0
Segmented CF0

0.1
0
50

図 9

100

150
200
Delay times [ms]

250

[5]
300

F0 correlation coeﬃcient between real-time prediction and[6]target as a function of the delay times.

分かる．スペクトル予測処理では 15〜25 ms 遅延（3〜5 フレー
ム相当）で十分な結果が得られること [13] と比較すると，明ら[7]かにより多くの遅延フレーム数を必要とすることが分かる．一方で，セグメント化連続 F0 パターンでは，連続 F0 パターンよりも，必要となる遅延フレーム数が減少し，100 ms 程度（20[8]フレーム相当）の遅延で相関係数が概ね収束する．通常の F0パターンを用いた際には，必要な遅延フレーム数がさらに減少[9]するが，相関係数も低下する．
各手法のリアルタイム予測精度を評価するために，目標話者の F0 パターンと，シミュレーションシステムにおけるオンラ
イン予測処理の遅延時間を変化させて得られる予測 F0 パターンの間の相関係数を調査した結果を，図 9 に示す．通常の F0[10]パターンを学習データとして用いた場合は，相関が低いことが分かる．一方で，連続 F0 にすることで，予測精度は改善する
が，遅延フレーム数が少ない場合には改善効果が低下する．こ[11]

れに対し，セグメント化連続 F0 を用いることで，遅延フレー
ム数の減少に伴う改善効果の低下を抑えることができる．
[12]

6. お わ り に
本稿では，リアルタイム音源予測に基づく電気式人工喉頭制[13]

御法を実装した実機システムを構築し，その性能を評価した．
また，リアルタイム音源予測精度改善のため，連続 F0 パター
ンのセグメント化学習を検討した．実験結果より，１）実機シ[14]

ステムにおいても，従来のシミュレーション実験結果と同等の音源予測精度が得られること，２）シミュレーション実験は高い精度で実機システムの性能を模擬可能であること，３）リア
ルタイム音源予測において，連続 F0 パターンのセグメント化
学習を行うことで，変換処理遅延を抑えつつ予測精度を改善で[15]きることを示した．
謝 辞：本 研 究 の 一 部 は ，JSPS 科 研 費 26280060 お よ び

15J10727 の助成を受け実施したものである．ユアトーン 2・ゆらぎへの電圧入力に関する助言を頂いた株式会社電制の須貝保[16]

徳氏に感謝する．
文

献[1] N. Uemi, T. Ifukube, M. Takahashi, and J. Matsushima,“Design of a new electrolarynx having a pitch control function,” Proc. 3rd IEEE International Workshop of Robot andHuman Communication, pp.198–203, July 1994.
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