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J-GLOBAL ID：202002221839275338   整理番号：20A1117928

音声駆動ジェスチャ生成のための表現の重要性について【JST・京大機械翻訳】

On the Importance of Representations for Speech-Driven Gesture Generation

著者 (5件)： Kucherenko Taras (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Hasegawa Dai (Hokkai Gakuen University, Sapporo, Japan) ,  Kaneko Naoshi (Aoyama Gakuin University, Sagamihara, Japan) ,  Henter Gustav Eje (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden) ,  Kjellstrom Hedvig (KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Sweden)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： AAMAS ’19  ページ： 2072-2074  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,仮想エージェントとロボットの両方を含む人間-エージェント相互作用に適用可能な自動音声駆動ジェスチャー生成のための新しいフレームワークを提示した。具体的には,表現学習を組み込むことにより,最近の深い学習ベースのデータ駆動手法を拡張した。このモデルは入力として音声特徴を取り,出力として運動を表現する3Dジョイント座標のシーケンスの形でジェスチャを生成する。客観的および主観的評価の結果は,表現学習の利点を確認した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *学習 ,  ロボット ,  ニューラルネットワーク ,  三次元 ,  主観評価 ,  エージェント
準シソーラス用語： 身振り ,  データ駆動 ,  音声特徴 ,  仮想エージェント ,  深層学習 ,  表現学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 深層学習 ,  ジェスチャ生成 ,  ニューラルネットワーク ,  表現学習 ,  社会ロボット ,  仮想エージェント

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音声 ,  ジェスチャ ,  表現 ,  重要性