@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} }