Music content driven automated choreography with beat-wise motion connectivity constraints

楽曲からの自動振り付け生成

We propose a novel method for generating choreographies driven by music content analysis. Although a considerable amount of research has been conducted in this field, a way to leverage various music features or music content in automated choreography has not been proposed. Previous methods suffer from a limitation in which they often generate motions giving the impression of randomness and lacking context. In this research, we first discuss what types of music content information can be used in automated choreography and then argue that creating choreography that reflects this music content requires novel beatwise motion connectivity constraints. Finally, we propose a probabilistic framework for generating choreography that satisfies both music content and motion connectivity constraints. The evaluation indicates that the choreographies generated by our proposed method were chosen as having more realistic dance motion than those generated without the constraints

音楽コンテンツ分析によって駆動される振り付けを生成するための新しい方法を提案する。 この分野ではかなりの量の研究が行われてきたが、自動振り付けにおいて様々な音楽機能または音楽コンテンツを活用する方法は提案されていない。 以前の方法は、それらがランダム性の印象を与えそして文脈を欠く動きを与える運動をしばしば発生するという制限に苦しんでいる。 この研究では、まず自動振付でどのような種類の音楽コンテンツ情報を使用できるかを議論し、次にこの音楽コンテンツを反映する振付を作成するには新しいビートワイズモーションコネクティビティの制約が必要であると主張します。 最後に、音楽コンテンツとモーションコネクティビティの両方の制約を満たす振り付けを生成するための確率的フレームワークを提案します。 評価は、提案した方法によって生成された振り付けは、制約なしで生成されたものよりも現実的なダンスの動きを持つものとして選択されたことを示した。

@inproceedings{fukayama2015music,

author={S. Fukayama and M. Goto},

title="{Music content driven automated choreography with beat-wise motion connectivity constraints}",

journal={Proceedings of Sound and Music Computing Conference {SMC}},

pages = "{177--183}",

year={2015},

publisher={Citeseer}

}