- 著者
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深山覚
後藤真孝
- 出版者
- 一般社団法人情報処理学会
- 雑誌
- 研究報告音楽情報科学(MUS)
- 巻号頁・発行日
- vol.2014, no.14, pp.1-7, 2014-08-18
ダンスと音楽が連動したデータから機械学習を行い、新しく入力する楽曲に対して 3 次元コンピュータグラフィックスのキャラクタのダンスを自動生成できる手法 MachineDancing を提案する。従来、ダンスの断片を準備しそれを確率モデルなどを用いて音楽に合わせて接続することでダンス自動生成が実現されてきた。しかしダンスの断片を切り貼りするのみで、ダンス動作自体の学習・生成手法とはなっておらず、生成結果のバリエーションに限界があった。本研究ではダンス動作の確率モデルとしてガウシアンプロセス (GP) を用い、ダンスと音楽の対応関係のみでなく、ダンス動作自体をも学習することで、新たな動作を楽曲に連動して自動生成できる手法を提案する。