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J-GLOBAL ID：201802257245440759   整理番号：18A0462639

リズムゲームの上達を支援するコンテンツ自動生成法

Procedural Contents Generation of Rhythm Games for Self-Training

著者 (2件)： LIANG Yubin (北陸先端科学技術大学院大) ,  池田心 (北陸先端科学技術大学院大)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2018  号： GI-39  ページ： Vol.2018-GI-39,No.11,1-7 (WEB ONLY)  発行年： 2018年02月23日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： リズムゲームとは,リズムや音楽に合わせてプレイヤがアクションをとることで進行する形式のゲームである。多くの場合,リズムゲームのコンテンツ(求められるアクションとタイミング)は,音楽素材から人間デザイナーが作成しているため,素材は無数にあっても遊べるコンテンツの数は限られている。本研究では,ディープラーニングを主な手法として,音楽素材からコンテンツを自動的に生成することを目的として研究を行う。我々は音声データを入力,コンテンツを出力とする教師あり学習を行い,難易度がさまざま・正例が少ないといった学習データの特性に対する工夫を行う。さらに,プレイヤの上達を支援するために,難易度自動調整や,苦手なアクションパターンの検出・挿入などの工夫を提案する。(著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  娯楽 ,  *ゲーム ,  *音楽 ,  度 ,  教師つき学習 ,  自動制御 ,  コンテンツ
準シソーラス用語： ゲーム人工知能 ,  リズム ,  自動調整 ,  難易度

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (6件)：

• OSU! home page: https://osu.ppy.sh/ アクセス時間:2017年6月
• Schluter, Jan, and Sebastian Bock. ′′Improved musical onset detection with convolutional neural networks.′′ Acoustics, speech and signal processing (icassp), 2014 ieee international conference on. IEEE, 2014.
• Donahue, Chris, Zachary C. Lipton, and Julian McAuley. ′′Dance Dance Convolution.′′ arXiv preprint arXiv:1703.06891 (2017).
• Hochreiter, Sepp, and J?rgen Schmidhuber. ′′Long short-term memory.′′ Neural computation 9.8 (1997): 1735-1780.
• Stevens, Stanley Smith, John Volkmann, and Edwin B. Newman. ′′A scale for the measurement of the psychological magnitude pitch.′′ The Journal of the Acoustical Society of America 8.3 (1937): 185-190.

タイトルに関連する用語 (5件)： リズム ,  ゲーム ,  支援 ,  コンテンツ ,  自動生成