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講演抄録/キーワード
講演名 2022-12-21 10:40
Density-based Bias-Free Automatic Chart Generation for Rhythm Games
Zhao YifanTsunenori MineKyushu Univ.AI2022-35
抄録 (和) (まだ登録されていません) 
(英) Automatic chart generation methods for rhythm games often use both acoustic features and difficulty information when building models to predict the onset of the chart. Since difficulty information relates to both onset placement and the key structure of the game, direct use of difficulty information may cause unnecessary information bias in onset prediction. In this paper, we propose an approach that calculates density information to generate charts of different difficulty levels and uses the calculated information as an attribute for each level of onset. This allows the model to learn onset distributions with different levels of difficulty without directly using the difficulty information. Furthermore, integrating density-based onset sequences into a single one improves prediction performance, and density information can also be used to filter charts of different difficulty levels from the integrated chart.
キーワード (和) / / / / / / /  
(英) Automatic Content Generation / Video Game / Machine Learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 122, no. 322, AI2022-35, pp. 13-17, 2022年12月.
資料番号 AI2022-35 
発行日 2022-12-14 (AI) 
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 AI2022-35

研究会情報
研究会 AI  
開催期間 2022-12-21 - 2022-12-21 
開催地(和) 九州大学 西新プラザ 
開催地(英)  
テーマ(和) 「コンテキストを意識した知識の利用」および一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 AI 
会議コード 2022-12-AI 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Density-based Bias-Free Automatic Chart Generation for Rhythm Games 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) / Automatic Content Generation  
キーワード(2)(和/英) / Video Game  
キーワード(3)(和/英) / Machine Learning  
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) 趙 一凡 / Zhao Yifan / チョウ イチハン
第1著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 峯 恒憲 / Tsunenori Mine / ミネ ツネノリ
第2著者 所属(和/英) 九州大学 (略称: 九大)
Kyushu University (略称: Kyushu Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2022-12-21 10:40:00 
発表時間 20分 
申込先研究会 AI 
資料番号 AI2022-35 
巻番号(vol) vol.122 
号番号(no) no.322 
ページ範囲 pp.13-17 
ページ数
発行日 2022-12-14 (AI) 


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