@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00185081,
 author = {辻野, 雄大 and 山西, 良典 and 西原, 陽子 and 福本, 淳一},
 issue = {10},
 month = {Dec},
 note = {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，初級者用の低難易度の譜面を充実させることが必要となる．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，難易度が高い譜面とそこ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．提案手法によって，低難易度のダンス譜面において指示符を配置すべき発音タイミングの推定モデルを構築することで，難易度の自動調整を実現した．時刻決定タスクと向き決定タスクのそれぞれに対して行った性能評価の結果，提案手法は，人手で作成された低難易度のダンス譜面の特性を捉えた譜面を自動生成可能であることを確認した．},
 title = {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},
 year = {2017}
}