東京工科大学 メディア学部 ブログ

メディア学部の大淵です。

NICOGRAPH International 2019での2件目の発表は、大学院生の福永大輝さんの"Training Data Clustering for Key-Sound Estimation in Rhythm Action Games"です。

福永さんは、自分の好きな音楽を自動的にリズムアクションゲームにするということを目指して、研究を続けてきています。基本部分については、既に「リズムアクションゲームにおけるキー音の自動推定」というタイトルで論文にもなっているのですが、自動推定の精度が必ずしも十分なものではないのが懸念事項でした。

そこで本研究では、データのクラスタリングというアイディアを持ち込みました。そもそも、ある楽曲をどんなゲームに仕上げるかというのは、ゲーム作者の個性が大きく反映される作業であり、たまたまあるゲームデータが存在するからといって、それが唯一無二の正解であるとは限りません。そこで、機械学習に用いるデータをいくつかのクラスタに分け、ゲーム作者の個性が反映されるような複数のモデルを作成してみました。モデルが複数あるので、未知の楽曲に対しても複数のゲームデータが作成されるというわけです。

正解が唯一無二ではないとすると、評価をどうすれば良いのかというのが難しいところなのですが、今回の発表では、2種類の評価条件を比較し、ある程度の説得力のある発表ができたのではないかと思います。福永さんも始めての英語発表でしたが、必ずしも音ゲーに詳しくない聴衆からの質問にも、的確に回答していました。今後はさらに研究を進めて、自動作成したゲームでいろんな人に遊んでもらうところまで持っていきたいと考えているところです。