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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-06-19 13:00 機械学習を用いたリズムゲームのステージデータの自動生成の検証 ○有働篤人・青木直史・土橋宜典（北大）  SP2021-10 |
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| 抄録 | （和） | 近年，ゲーム産業は成長を続け，その中での競争は激化している．そのため，一つのゲームを開発する時間を短縮することが重要である． ゲーム開発において特に時間を要するのが，それを遊ぶ者が何をすべきかを表現したデータである「ステージ」の制作である．特に音楽に合わせた操作を要求するリズムゲームのステージの制作は楽典などの専門性が必要となるため，さらに時間を要する． その作業を，過去に作られたステージとそれに対応する音楽の特徴量を機械学習し，自動化する先行研究がある．本稿ではその手法の機械学習のネットワークについて検証するため，再現実験および追加の実験を行った． |
| （英） | Recently, the video game development industry has exhibited significant growth, which resulted in more intense competition. Thus, it is important to shorten the time to develop one game. It is creating 'stages,' a set of data annotating what the person who plays the game must do, that takes a significant amount of time to create. This is especially the case for creating stages for a genre of games called 'rhythm games' in which the player performs actions based on background music, since creating stages for such video games requires a deep understanding of musical grammar. Some studies focus on the past human-made stages and on the feature of the music and utilize machine learning methods to automate the process. In this study, we reproduce the method used to verify its effectiveness and propose a method to improve the conventional method. |
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| キーワード | （和） | MIR / 機械学習 / / / / / / |
| （英） | MIR / Machine Learning / / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 66, SP2021-10, pp. 42-45, 2021年6月. | |
| 資料番号 | SP2021-10 | |
| 発行日 | 2021-06-11 (SP) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | SP2021-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SP IPSJ-SLP IPSJ-MUS |
| 開催期間 | 2021-06-18 - 2021-06-19 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 音学シンポジウム2021 |
| テーマ（英） | OTOGAKU Symposium 2021 |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SP |
| 会議コード | 2021-06-SP-SLP-MUS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 機械学習を用いたリズムゲームのステージデータの自動生成の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Verifying the Method to Generate Stage Data for Rhythm Game Using Machine Learning |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | MIR / MIR |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | / |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 有働 篤人 / Atsuhito Udo / ウドウ アツヒト |
| 第1著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青木 直史 / Naofumi Aoki / アオキ ナオフミ |
| 第2著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 土橋 宜典 / Yoshinori Dobashi / ドバシ ヨシノリ |
| 第3著者 所属（和/英） | 北海道大学 (略称： 北大) Hokkaido University (略称： Hokkaido Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-06-19 13:00:00 |
| 発表時間 | 120分 |
| 申込先研究会 | SP |
| 資料番号 | SP2021-10 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.66 |
| ページ範囲 | pp.42-45 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2021-06-11 (SP) |
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