| Item type |
SIG Technical Reports(1) |
| 公開日 |
2021-03-09 |
| タイトル |
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タイトル |
CNNによる関節座標を用いたボディパーカッションの特徴抽出とデジタル効果音を付与する動画編集システムの提案と実装 |
| 言語 |
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言語 |
jpn |
| 資源タイプ |
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資源タイプ識別子 |
http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh |
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資源タイプ |
technical report |
| 著者所属 |
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現在，中京大学工学部情報工学科 |
| 著者所属 |
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現在，中京大学工学部情報工学科 |
| 著者所属 |
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現在，中京大学工学部情報工学科 |
| 著者所属 |
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現在，中京大学大学院工学研究科情報工学専攻 |
| 著者所属 |
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現在，中京大学工学部 |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with School of Engineering Chukyo University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with School of Engineering Chukyo University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with School of Engineering Chukyo University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with Department of Information Engineering, Graduate School of Engineering Chukyo University |
| 著者所属(英) |
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en |
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Presently with School of Engineering Chukyo University |
| 著者名 |
角谷, 康太
片山, 泰輔
豊田, 麻友
久野, 文菜
濱, 川礼
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| 論文抄録 |
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内容記述タイプ |
Other |
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内容記述 |
本論文ではユーザが所有しているボディパーカッションの動画の関節座標から CNN を用いて特徴抽出し，手で叩いた音を自動で変換した様々なデジタル効果音を付与する動画編集システムについて述べる．最近 YouTube や Tik Tok などの SNS の普及により，誰でも動画を用いたエンターテイメントを発信できるようになった．しかし発信する動画を制作する際，動画編集の経験が少ないためクオリティの高い作品を作ることが難しい場合がある．そこで自動で動画編集ができれば誰もが高いクオリティの動画の制作が可能になると考え，動画編集の中でもその瞬間の印象付けに役立つ効果音の付与を自動で行うシステムを提案する．ボディパーカッションの動画をシステムの入力とし，Open Pose で手の動きを追うことで体を叩いた時間領域を取得する．その後，時間領域内にある動画の音源データをメルスペクトログラム画像に変換し，CNN で真偽判定することでその時間領域内にデジタル効果音を付与するかを判断する．最後に，動画内の人が着ている服装の種類を認識し，対応する効果音を付与する． |
| 書誌レコードID |
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収録物識別子タイプ |
NCID |
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収録物識別子 |
AN10438388 |
| 書誌情報 |
研究報告音楽情報科学（MUS）
巻 2021-MUS-130,
号 26,
p. 1-8,
発行日 2021-03-09
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| ISSN |
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収録物識別子タイプ |
ISSN |
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収録物識別子 |
2188-8752 |
| Notice |
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SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. |
| 出版者 |
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言語 |
ja |
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出版者 |
情報処理学会 |
IPSJ-MUS21130026.pdf (1.8 MB)
