2012年12月11日

音楽ゲームのパターン生成アルゴリズム

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任意の音楽を入力として、音楽ゲームを作りたい そういう話を聞いたのですが、
あのステップ/カーソルパターンはどうやって作るんでしょうか?
特に、ゲーム性というか、適度に難しく、面白いパターンは?




Using Machine Translation to Convert Between Difficulties in Rhythm Games
Kevin Gold Rochester Institute of Technology
Alex Olivier Wellesley College
Proceedings of AIIDE 2010. AAAI Press
The idea of “machine translation for game content” is new to this paper, but there is ample prior work on generating game content that achieves some target difficulty.


Methods

The techniques used here are borrowed from statistical natural language processing; see (Manning and Schutze 1999) for a more thorough introduction.
The “languages” that we are translating between are the different Guitar Hero difficulty levels.
We wish to maximize the probability of the easy message E, given the expert message X. Using Bayes’ rule,

ここで使用される手法は、統計的自然言語処理から借用される、より詳しい解説は( Manning, C. D., and Schutze, H. 1999. Foundations of Statistical Natural Language Processing.)を参照してください。
我々が翻訳する"言語"とは、Guitar Heroの難易度レベルである。
ベイズの規則を使用して、エキスパートメッセージX(入力/ハードモード)を与えたとき簡単なメッセージE(出力/イージーモード)の確率を最大化したい。




音楽を言語として扱うことにより、機械翻訳と同じ考えでパターンの変換(翻訳)を実現する。

これは、異なるレベル間での翻訳を行っているが...原理的には、原曲からパターンへの翻訳も同じはず...

既存のパターンを教師信号として与える必要があるので、
後は、学習用データとして、[楽譜・パターン]の組を出来るだけたくさん用意することです。




Language model: Note and chord transitions
This is simply a bigram model, in which the probability of each note or chord depends only on its predecessor:
cursorpattern1

Though there are technically 25 - 1 = 31 different possible chord or note transitions, in practice, no difficulty level lower than Expert uses more than two notes in a chord.
Thus, to represent this component of the model, a 15 × 15 table T is built for all possible transitions between notes or 2-note chords.

......................

Timing
Easier sequences tend to drop notes and chords that occur in rapid succession or do not fall on the beat. While it might seem natural to treat the “null note” as just another symbol in the above models, this would make the bigram models less helpful than they could be, since the color of a note depends heavily on the color of the previous note, regardless of how long ago it was played.

......................

Tree search algorithms
Building the probability tables above requires only a linear time pass through the training corpus, a huge advantage in computation time over neural network training; but searching for an optimal easy sequence given an expert sequence requires a bit more finesse.

......................

Experiments

In one comparison, subjects played an Easy song produced by RNN and an Easy song produced by our model. For the other comparison, subjects played an original Guitar Hero song of the difficulty of their choice, and our model’s version of the same song at the same difficulty.

リカレント型ニューラルネットでも、同様の処理はできそう...?









実際のところ、音楽ゲームは
  • 初等教育

  • 医療、特にリハビリ

その他、エンターテイメントへの応用が主な研究領域です。


後は、編曲というか、表情付け、.......
即興的演奏を含めた、演奏の練習など、


技法習得を伴う創意発揮:即興的音楽表現支援の試み
橋田朋子 苗村健 佐藤隆夫 東京大学大学院
芸術科学会論文誌 Vol.7 No.2

ここで,音楽表現システムは,その対象に応じて以下の2つに大別される.
・再現型の演奏
・即興的な音楽表現

.......................

音楽教育学者の坪能は,子供達に即興的な音楽表現の力を身につけさせるには,「こんな弾き方がいいよ」
教えてしまうのではなく,即興や即興演奏ゲームを通じて楽しみながら,自分でールに気が付いたり,音楽的なアイデアを得たりする体験が効果的であると指摘している.





4 事例紹介

本章では,具体的なシステムを,前章で挙げた「支援のタイミング」と「教示の種類」という観点から分類し,支援手法の詳細とユーザの体験について紹介する. 表1 に挙げた代表的なシステムが該当するグループは,以下の5 つと考えられた.

・事後の評価
・事前の直接的教示
・事前の間接的教示
・事前の直接的+間接的教示
・事前の間接的教示+事後の評価

............................












これは、エアギターゲームのオープンソース

かなり使えそうな気がしますが...

An open-source framework for air guitar games
Lucas S. Figueiredo Joao Marcelo X. N. Teixeira Aline S. Cavalcanti Veronica Teichrieb Judith Kelner  Universidade Federal de Pernambuco
SBGAMES '09 Proceedings of the 2009 VIII Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment

Air Guitar Framework







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