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J-GLOBAL ID：201902267920486240   整理番号：19A0103309

時系列深層学習に基づく難易度間関係モデルを用いたダンスゲーム譜面難易度の自動調整

Adapting Difficulty of Dance Chart on Video Game Using Relation Model Among Difficulty Levels Based on Time-series Deep Learning

著者 (4件)： 辻野雄大 (立命館大 大学院情報理工学研究科) ,  山西良典 (立命館大 情報理工) ,  西原陽子 (立命館大 情報理工) ,  福本淳一 (立命館大 情報理工)
資料名： 情報処理学会論文誌ジャーナル(Web)
巻： 59  号： 11  ページ： 1953-1964 (WEB ONLY)  発行年： 2018年11月15日 
JST資料番号： U0452A  ISSN： 1882-7764  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ダンスゲームは,幅広いユーザから親しまれている代表的な音楽ゲームの1つである。幅広いユーザがダンスゲームを楽しめる環境を用意するためには,初級者でも容易に遊ぶことができる低難易度の譜面を充実させることが必要である。しかし,低難易度の譜面を作成するためには,楽曲の特徴をとらえつつ容易なリズムに調整するという,高難易度譜面の作成にはない課題が存在する。本稿では,ダンスゲームには同じ曲に対して難易度が異なる複数の譜面が存在することに着目し,難易度が高い譜面から得られる音楽的特徴を入力,難易度が低い譜面を出力とする時系列深層学習モデルを構築した。学習させた提案モデルに高難易度のダンス譜面を入力し,低難易度の譜面において指示符を配置すべき発音タイミングを推定させることで,難易度の自動調整を実現した。性能評価の結果,時刻決定タスクにおいて提案手法は0.693のF値が確認され,既存手法のF値をおおよそ1.8倍上回った。向き選択タスクについて指示符の2-gram出現頻度を集計したところ,提案手法の生成譜面とデータセット内の低難易度譜面との相関係数が0.972となり,人手で作成された低難易度のダンス譜面の特性をとらえた譜面を自動生成可能であることが確認された。(著者抄録)

シソーラス用語： 時系列 ,  *機械学習 ,  度 ,  性質 ,  モデル ,  スポーツ ,  レクリエーション ,  *ゲーム ,  自動制御 ,  *音楽 ,  楽譜 ,  頻度 ,  相関係数
準シソーラス用語： *深層学習 ,  *難易度 ,  関係 ,  ダンス ,  自動調整 ,  楽曲 ,  出現頻度

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  テレビジョン応用  (ND12034M)

引用文献 (16件)：

• KONAMI:ゲームが開く新しい可能性~KONAMIの「ダンスダンスレボリューション」を活用したアメリカ・ウェストバージニア州の「子どもたちの健康維持・増進」のための取り組み~,2007 CESAゲーム白書,コンピュータエンターテインメント協会,pp.24-29 (2007).
• Donahue, C., Lipton, Z.C. and McAuley, J.: Dance Dance Convolution, Proc. ICML 2017, pp.1039-1048 (2017).
• Liang, F.T., Gotham, M., Johnson, M. and Shotton, J.: Automatic Stylistic Composition of Bach Chorales with Deep LSTM, Proc. ISMIR 2017, pp.449-456 (2017).
• Yang, L., Chou, S. and Yang, Y.: MidiNet: A Convolutional Generative Adversarial Network for Symbolic-Domain Music Generation, Proc. ISMIR 2017, pp.324-331 (2017).
• 矢澤一樹,糸山克寿,奥乃 博:ギター演奏者の習熟度に合わせた音響信号からのタブ譜自動生成,情報処理学会研究報告(音楽情報科学),Vol.2013-MUS-100, No.17, pp.1-6 (2013).

タイトルに関連する用語 (7件)： 時系列 ,  深層学習 ,  難易度 ,  モデル ,  ダンス ,  ゲーム ,  自動調整