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# 電気工学・システム科学# 機械学習# ヒューマンコンピュータインタラクション# サウンド# 音声・音声処理

音の言葉を使った革新的なダンス創作

新しい方法は、擬音語を使ってユニークなダンスムーブメントを生み出してるよ。

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ダンスと音の出会い:新しいダンスと音の出会い:新しいアプローチメントを探求中。音の言葉にインスパイアされたダンスムーブ
目次

ダンスは言葉や文化を超えた表現の形だよね。人類の歴史の中でずっと重要な部分を占めてきた。テクノロジーが進化する中で、ダンスを作り出したり理解したりする新しい方法が出てきてるんだ。そんな中の一つの革新的なアプローチがオノマトペ、つまり、音を模倣した言葉を使ってダンスの動きをインスパイアすることなんだ。この方法は、ダンスの創造性やバリエーションを高めることを目指しているんだ。

オノマトペって何?

オノマトペは音を模倣する言葉や、音によって意味を持つ言葉のことね。例えば、「ブンブン」や「カチッ」、「ジュウジュウ」などは、説明する行動の音を模倣してるんだ。これらの言葉は、特定の言語のルールに縛られずにリズムや感情を表現できるから、ダンスの動きを生成するためのエキサイティングなツールになるんだ。

新しいダンス生成方法の必要性

従来のダンス制作方法は、音楽やテキストに頼ることが多いけど、音楽はリズムのリッチな源にはなるけど、視覚表現にうまく変換できないこともあるんだ。一方でテキストベースの方法は、言葉で表現しにくい音や概念を取り入れるのに苦労することがある。そこでオノマトペが役立つわけで、リズムと意味を直感的に伝えることができるんだ。

ダンスのためのオノマトペの活用

このアプローチでは、オノマトペの言葉を使ってダンスの動きを生成するんだ。既存のダンス生成フレームワークを適応させて、オノマトペの理解システムと組み合わせてる。具体的なオノマトペをそれに対応するダンスの動きとペアにしたデータセットを使ってて、これは参加者がアンケート中に入力した情報から得られたものなんだ。

データの収集

データセットを作るために、ダンサーたちにダンスビデオを見てもらい、見ているときに思い浮かぶオノマトペの言葉を書き留めてもらったんだ。このデータは音楽よりも動きに焦点を当てるためにサイレントビデオを使って集めたよ。参加者たちはクリエイティビティを発揮して、新しいオノマトペの言葉を考えても良かったんだ。この結果、ダンスの動きと音象徴的な言葉のペアが豊富に集まったんだ。

モデルの仕組み

モデルは音に基づいたダンスを振り付けるために特別に設計されたフレームワークを使ってる。オノマトペの言葉が入力されると、特徴抽出法を使って数値の系列に変換されるよ。このシリーズは、オノマトペの強度や意味などの異なる特性を反映してるんだ。それからモデルは、入力されたオノマトペに対応するダンスの動きを生成して、リズムと意味を考慮するんだ。

ダンスの動きの生成

モデルがオノマトペとダンスの動きのデータセットでトレーニングされたら、新しいオノマトペの入力に基づいて新しいダンスシーケンスを生成できるようになるんだ。例えば、「フワッ」という音を入力すると、モデルはその音の本質を反映した流れるようなダンスの動きを生み出すかもしれない。このダンスは音に関連してるから、よりオーガニックなつながりを感じられるんだ。

結果の評価

モデルの効果を評価するために、研究者たちは生成されたダンスの動きを元のダンスの動きと比較したんだ。彼らは、動きがどれだけ入力されたオノマトペのリズムを反映しているかを探ったよ。初期の結果は、モデルがかなり信じられるダンスシーケンスを生成できることを示してたけど、まだ最良の既存のダンス生成方法には及ばなかった。

課題と改善

初期の結果は期待できるものだけど、克服すべき課題もまだあるんだ。トレーニングに使ったデータセットは比較的小さいから、モデルのパフォーマンスに制限をかけるかもしれない。今後はデータセットを拡大して、生成されるダンスのクオリティを向上させるためにモデルを洗練させることに焦点を当てる予定だよ。さらに、全体的なクリエイティビティや表現力を高めるために、より高度な手法も統合できるかもしれない。

広範な応用

この技術のポテンシャルの使い道はたくさんあるよ。エンターテインメントでは、直感的な音の入力に基づいたユニークなダンスのパフォーマンスを作り出すことができるし、誰でも表現豊かな振り付けを生成しやすくなるんだ。教育の場でも、リズム、意味、動きのつながりを視覚化する手助けになるかもしれない。

オノマトペの独自の価値

このアプローチの特徴は、オノマトペが意味とリズムを持っていることなんだ。ランダムな生成とは違って、オノマトペを使うことで特定の情報を伝えながらもクリエイティブな解釈が可能になるんだ。この豊かさが、観客の心に響くダイナミックなダンスの動きを作り出すためにオノマトペを素晴らしい媒体にしてるんだ。

未来の方向性

この分野には成長の余地がたくさんあるよ。研究者たちは、ユーザーが自分の選んだオノマトペの言葉に基づいてダンスを生成できるインタラクティブなアプリケーションを最終化することを目指しているんだ。これにより、ダンス制作がよりアクセスしやすくなるだけでなく、ダンスの文脈で音の探求を奨励することにもなるよ。また、異なるオノマトペの言葉が生成されるダンスの動きにどう影響するかを研究する機会もあるかもしれない。

結論

まとめると、ダンスの動き生成におけるオノマトペの使用は、創造性と表現の新しい道を開くことになるんだ。音象徴的な言葉の自然なリズムや意味を活用することで、この方法はダンス制作に新しい視点を提供しているよ。モデルが改善され、データセットが拡大するにつれて、ダンスを通じたユニークな芸術表現の可能性はますます広がっていくんだ。このアプローチは、ダンスについての考え方を高めるだけでなく、このアートフォームでの広範な参加と探求を奨励するんだ。

オリジナルソース

タイトル: Dance Generation by Sound Symbolic Words

概要: This study introduces a novel approach to generate dance motions using onomatopoeia as input, with the aim of enhancing creativity and diversity in dance generation. Unlike text and music, onomatopoeia conveys rhythm and meaning through abstract word expressions without constraints on expression and without need for specialized knowledge. We adapt the AI Choreographer framework and employ the Sakamoto system, a feature extraction method for onomatopoeia focusing on phonemes and syllables. Additionally, we present a new dataset of 40 onomatopoeia-dance motion pairs collected through a user survey. Our results demonstrate that the proposed method enables more intuitive dance generation and can create dance motions using sound-symbolic words from a variety of languages, including those without onomatopoeia. This highlights the potential for diverse dance creation across different languages and cultures, accessible to a wider audience. Qualitative samples from our model can be found at: https://sites.google.com/view/onomatopoeia-dance/home/.

著者: Miki Okamura, Naruya Kondo, Tatsuki Fushimi, Maki Sakamoto, Yoichi Ochiai

最終更新: 2023-06-06 00:00:00

言語: English

ソースURL: https://arxiv.org/abs/2306.03646

ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2306.03646

ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。

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