| 大会名称 |
|---|
| 2019年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2019G |
| 開催年 |
| 2019 |
| 発行日 |
| 2019-03-05 |
| セッション番号 |
| D-2 |
| セッション名 |
| ニューロコンピューティング |
| 講演日 |
| 2019/03/21 |
| 講演場所(会議室等) |
| 53号館 201教室 |
| 講演番号 |
| D-2-12 |
| タイトル |
| 畳み込みニューラルネットワークを用いたProfit Sharingの学習能力の検討 |
| 著者名 |
| ○櫨場一貴, 長名優子, |
| キーワード |
| Profit Sharing, 畳み込みニューラルネットワーク, ゲーム |
| 抄録 |
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本研究では、隠れマルコフモデルを用いた音楽に連動したダンスと表情の自動生成を実現する。提案システムでは、まず、ユーザが入力した音楽から0.5小節 分をオーバーラップさせた1.5小節単位の分析区間として音響特徴量を抽出する。次に隠れマルコフモデルを用いて音響特徴量とダンス語彙の対応関係からダンス語彙の系列を決定する。同様に、音響特徴量と表情語彙の対応関係から表情語彙の系列を決定する。最後に、決定されたダンス語彙と表情語彙に対して対応する動作をランダムに選択することで決定し、分析区間の間の動作をフェードイン、フェードアウトさせながら補間して結合し、出力する。計算機実験を行い、提案システムを用いて音楽に連動したダンス動作と表情の生成が行えることを確認した。 |
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