@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00185803,
 author = {Bochen, Li and 前澤, 陽 and Bochen, Li and Akira, Maezawa},
 issue = {10},
 month = {Feb},
 note = {本稿では，人間が演奏した電子鍵盤楽器の押鍵情報に対して，それを演奏した際の関節座標系列を，オンラインで生成する手法について述べる．従来手法では，特定の演奏者に対する動作のクセを獲得することはできず，また，手指運動に直接関係のない全身の運動は獲得できなかった．そこで我々は，押鍵情報と拍節構造の時系列と，任意の関節位置の時系列の対応付けを学習する手法 MIDI2Pose を提案する．評価実験の結果，本手法は学習データに含まれる演奏者の動作を，そうでない演奏者の動作よりも 35% 小さな誤差で推定できることが示され，特定奏者に対する演奏動作が学習できることが示された．また，被験者実験では 75% の楽曲において，人間の動作と生成された動作の間に有意差は見られず，提案手法は極端に不自然な動作を生成しないことが示唆された．},
 title = {MIDI2Pose: 鍵盤演奏情報を用いたオンライン演奏動作生成},
 year = {2018}
}