Tocar guitarra de forma realista em ambientes virtuais

Recentes melhorias em gráficos de computador e realidade virtual fizeram surgir performances musicais virtuais. Esse formato novo busca deixar as experiências de música ao vivo mais envolventes e imersivas. Mas controlar personagens virtuais para tocar instrumentos musicais, tipo guitarra, de forma realista e natural é complicado.

Muitas soluções hoje dependem de dados de captura de movimento de músicos reais. Embora esses métodos consigam criar animações realistas, geralmente são caros, demorados e limitados a músicas ou ritmos específicos. Neste documento, apresentamos um método para criar movimentos realistas para Mãos e dedos animados tocando guitarra em um ambiente virtual.

A guitarra é um instrumento muito amado, mas aprender a tocar bem não é fácil. Requer muita prática, já que exige habilidades motoras finas e coordenação entre as duas mãos. A mão esquerda aperta as cordas enquanto a mão direita dedilha ou toca. Ambas as mãos precisam trabalhar juntas na hora certa e com precisão para criar o som desejado.

Para tocar guitarra de forma eficaz, a mão esquerda tem que se mover rápido pelo braço da guitarra para apertar ou soltar cordas de acordo com a música. Ao mesmo tempo, a mão direita deve tocar as cordas quando elas estiverem apertadas ou não. Existem técnicas avançadas, como harmônicos, onde a mão esquerda deve seguir de perto as ações da mão direita, soltando as cordas logo depois de serem tocadas.

Pesquisas anteriores analisaram estratégias para posicionamento dos dedos na guitarra. No entanto, esses métodos frequentemente não consideraram como as mãos humanas reais se movem em tempo com a música. Nosso trabalho enfatiza o uso de estratégias baseadas em dados para criar movimentos que imitam os de verdadeiros guitarristas.

Para criar uma experiência completa de tocar guitarra, nosso método permite que ambas as mãos trabalhem juntas ao mesmo tempo, enquanto produzem sons através de um processo que leva em conta como as mãos se movem. Em gráficos de computador, trabalhos anteriores focaram principalmente em movimentos de mãos para manipular objetos ou gerar gestos, deixando de lado as complexidades de tocar instrumentos como a guitarra.

Normalmente, controlar ambas as mãos juntas é feito tratando-as como uma única unidade. Porém, isso pode complicar o processo de treinamento, já que gerenciar uma única política para as duas mãos torna a tarefa muito complexa. Em vez disso, sugerimos tratar a tarefa de tocar guitarra como um esforço colaborativo, onde cada mão é tratada de forma independente.

Para tornar o processo de aprendizado mais eficiente, primeiro treinamos cada mão separadamente e depois adaptamos essas Políticas individuais para trabalharem juntas. Assim, conseguimos reduzir o tempo necessário para o aprendizado cooperativo, enquanto garantimos que os movimentos de ambas as mãos sejam naturais e críveis.

Enquanto tocar guitarra envolve tarefas orientadas por metas, também usamos controle baseado em física para garantir que os movimentos gerados pareçam realistas. Coletamos cerca de uma hora de dados de movimento das mãos de um guitarrista profissional para ajudar a guiar nossa abordagem. Esses dados incluem várias técnicas de tocar guitarra, não ligadas a músicas específicas.

Nossa abordagem utiliza dois clipes curtos para aprendizado por imitação. Esses clipes demonstram movimentos de escalas e dedilhados. Ao sintetizar esses movimentos de referência não estruturados, nosso método apresenta um Desempenho forte em gerar movimentos naturais de tocar guitarra, determinando automaticamente a digitação para novas músicas ou padrões.

Vamos avaliar nosso método tanto qualitativa quanto quantitativamente para demonstrar sua eficácia. Nossos resultados mostram que, enquanto aprendemos a controlar cada mão, também conseguimos sincronizar seus movimentos de forma eficiente para produzir um toque habilidoso na guitarra com alta precisão.

#Trabalhos Relacionados

Métodos tradicionais para alcançar controle em simulações frequentemente dependem de otimização de trajetórias e regras pré-definidas. Alguns estudos iniciais analisaram o uso de dados de captura de movimento para criar movimentos semelhantes aos humanos. Recentemente, técnicas de aprendizado por reforço ganharam popularidade para ensinar controle de personagens baseado em física.

Nossa abordagem se baseia nessas estratégias, focando em sistemas de controle para duas mãos trabalhando juntas. Tarefas de controle ágil geralmente podem ser divididas em dois tipos principais: agarrar e mover objetos ou manipular coisas. A maioria dessas tarefas geralmente envolve pouca necessidade de tempo fino e frequentemente requer apenas uma mão.

Em contraste, tocar guitarra exige que ambas as mãos trabalhem com precisão e simultaneamente. Em estudos anteriores, a geração de movimentos de tocar instrumentos semelhantes aos humanos foi abordada por muitos pesquisadores. Embora alguns trabalhos iniciais tenham focado nos movimentos da mão esquerda, eles não consideraram as ações coordenadas das duas mãos.

Nosso objetivo é produzir movimentos para a guitarra que sejam críveis e adiram às realidades físicas de tocar o instrumento. Diferente de métodos anteriores que dependem fortemente de regras, utilizamos aprendizado por imitação junto com estratégias de reforço para gerar movimentos que refletem os de verdadeiros guitarristas.

#Conjuntos de Dados de Movimento das Mãos

Atualmente, muitos conjuntos de dados com movimentos das mãos focam principalmente em agarrar ou manipular objetos. Poucos incluem dados relevantes para tocar instrumentos musicais como piano ou violino. Até agora, há uma clara falta de conjuntos de dados acessíveis contendo movimentos de tocar guitarra de qualidade.

Neste trabalho, contribuímos com um novo conjunto de dados de ações de tocar guitarra capturadas de um guitarrista profissional. Esse conjunto de dados, que totaliza cerca de uma hora de movimento, cobre várias técnicas de tocar guitarra. Para nosso treinamento de política, extraímos clipes de movimentos de escalas e dedilhados.

Para dar uma melhor visão do nosso sistema proposto, primeiro explicaremos o processo de Sincronização, seguido de detalhes sobre como implementamos o treinamento para tocar guitarra com mãos ágeis.

#Sincronização de Políticas

Na nossa abordagem, tratamos de tocar guitarra como uma tarefa colaborativa envolvendo duas mãos. Dividindo o controle das mãos em ambientes de treinamento separados, começamos treinando a mão esquerda para pressionar as cordas e a mão direita para tocá-las de forma independente.

Depois desse treinamento inicial, bloqueamos as políticas aprendidas para cada mão e introduzimos um sincronizador para coordenar suas ações. Esse método nos permite produzir um comportamento de duas mãos sem precisar re-treinar tudo do zero.

Nosso sistema aproveita as políticas pré-treinadas ajustando comportamentos durante a sincronização, o que leva a um aprendizado mais eficiente. O objetivo principal dessa sincronização é garantir que ambas as mãos possam trabalhar juntas de forma tranquila.

Para facilitar isso, criamos uma política para cada mão que é então adaptada na próxima fase. Ao focar na coordenação de suas ações em vez de aprender novos comportamentos totalmente, conseguimos economizar tempo e recursos.

#Tocar Guitarra

Ao tocar guitarra, a mão esquerda se move para pressionar as cordas corretas, enquanto a mão direita as toca usando uma palheta. Usamos tablatura de guitarra como uma forma de representar as notas e cordas que precisam ser tocadas.

Definimos os requisitos para cada mão separadamente. A política da mão esquerda foca em pressionar as cordas certas nos trastes alvo, enquanto a política da mão direita se preocupa apenas com quais cordas tocar. Os movimentos de cada mão devem ser sincronizados para uma performance eficaz, criando um estilo de tocar bem cronometrado e natural.

Para garantir que a mão esquerda possa pressionar as cordas de forma eficaz, consideramos várias estratégias de dedilhado, mas permitimos que a política de controle em si explore essas opções. Esse método ajuda a determinar as melhores maneiras de posicionar os dedos enquanto pressiona as cordas.

Na nossa implementação, incentivamos movimentos naturais através de uma combinação de objetivos orientados por metas e aprendizado por imitação. Usando técnicas bem estabelecidas, nossa abordagem visa replicar os movimentos graciosos de um guitarrista humano enquanto mantém precisão em tocar as cordas certas.

#Política da Mão Esquerda para Pressionar Trastes

Para a mão esquerda, usamos tablatura de guitarra como entrada para determinar quais cordas precisam ser pressionadas em quais trastes. Consideramos uma série de notas futuras que guiarão como a mão esquerda se move.

Cada vez que uma corda é pressionada, calculamos quão bem a mão esquerda está se saindo com base nos objetivos pré-definidos. A política da mão esquerda é projetada para lidar com posicionamentos de dedos intricados sem precisar de orientação explícita. Em vez disso, ela aprende através do treinamento o que funciona melhor para diferentes cenários.

O sistema de recompensa final para a mão esquerda é construído em torno de alcançar o estado de pressionar as cordas corretamente, enquanto minimiza movimentos desnecessários. Na prática, isso significa encontrar o equilíbrio perfeito entre pressão precisa e movimento eficiente da mão.

#Política da Mão Direita para Tocar Cordas

Por outro lado, a política da mão direita é focada exclusivamente em saber se uma corda deve ser tocada ou não. Diferente da mão esquerda, que lida com múltiplos fatores, o trabalho da mão direita é mais simples, já que ela só precisa responder às notas que requerem ser tocadas.

O desempenho da mão direita é avaliado com base em critérios simples que determinam se as cordas são tocadas na ordem correta. O sistema de recompensa para tocar cordas é desenhado para incentivar comportamentos adequados quando várias cordas precisam ser tocadas em sequência.

Ambas as mãos devem ser controladas de modo que seus movimentos pareçam fluidos e coerentes. Isso significa que, quando a mão direita toca as cordas, deve fazê-lo de uma forma que se encaixe perfeitamente com o que a mão esquerda está fazendo.

#Sincronização da Política de Duas Mãos

Com as duas políticas individuais das mãos estabelecidas, então realizamos a sincronização da política. Este passo refina como ambas as mãos trabalham juntas para entregar o som mais natural.

Durante a sincronização, continuamos a aplicar nossos sistemas de recompensa para ambas as mãos, mas com atenção voltada para como elas interagem uma com a outra. A mão esquerda foca na pressão das cordas, enquanto a mão direita toca as cordas com base no estado atual.

Nossos resultados mostram que, após a sincronização, ambas as mãos conseguem um alto nível de coordenação mesmo ao realizar tarefas complexas. Isso significa que o sistema pode suportar movimentos de duas mãos que funcionam harmoniosamente para criar música.

#Resultados Numéricos

Para avaliar o desempenho de ambas as políticas das mãos, usamos scores F1 para medir quão bem elas lidam com pressionar e tocar as cordas. Um verdadeiro positivo ocorre quando uma corda é pressionada ou tocada corretamente, enquanto a precisão e o recall ajudam a medir a precisão geral das políticas.

Avaliamo a habilidade da mão esquerda em pressionar cordas com precisão, e ela alcança um alto score F1, indicando que consegue gerenciar a maioria das notas de forma consistente. A mão direita também demonstra um ótimo desempenho, graças ao seu alcance mais simples de padrões de toque.

Quando estudamos o desempenho combinado das duas mãos, descobrimos que os scores F1 geralmente melhoram significativamente após a sincronização. Algumas métricas mostram melhorias impressionantes, ilustrando a eficácia do nosso método em produzir movimentos coesos ao tocar guitarra.

Como resultado de nosso processo de sincronização, também vemos que as políticas de duas mãos alcançam uma precisão quase perfeita quando avaliadas em várias músicas, demonstrando o alto nível de habilidade alcançado através de nossos métodos de treinamento.

#Avaliação Qualitativa

O processo de treinamento gera resultados visíveis na performance real das políticas das mãos. Observações destacam como a mão esquerda pode pressionar cordas de forma precisa e rápida, enquanto a mão direita mantém um ritmo constante ao tocar.

Ao avaliar as políticas treinadas, conseguimos perceber que elas não são somente precisas, mas também exibem o fluxo e movimento corretos que se esperaria de um verdadeiro guitarrista. As mãos se movem suavemente, e as ações refletem os comportamentos bem treinados de um músico experiente.

Nossos dados de movimento capturam como cada mão funciona em harmonia, contribuindo para uma performance realista que efetivamente replica os estilos de tocar humanos. A mão esquerda demonstra uma destreza impressionante, lidando com estruturas de acordes complexas e movimentos sem dificuldade.

A mão direita exibe um ritmo natural, seja dedilhando ou tocando, demonstrando um nível de controle e finesse que traz a música à vida. Todos esses aspectos contribuem para o sucesso da nossa abordagem em simular movimentos de tocar guitarra de alta qualidade.

#Conclusão

Introduzimos um método inovador para controlar movimentos das duas mãos no contexto de tocar guitarra. Ao tratar cada mão como um agente individual, mas cooperativo, projetamos um sistema que permite uma performance sincronizada de alta qualidade em ambientes virtuais.

Nossa abordagem combina de forma eficaz o aprendizado orientado por metas com técnicas de imitação para produzir movimentos que são tanto precisos quanto naturais. Através de extensa experimentação, mostramos como nossas políticas aprenderam a responder a entradas como um verdadeiro guitarrista, mantendo tempo e precisão.

À medida que avançamos, desenvolvimentos futuros podem aumentar o realismo, incorporando interações mais complexas e técnicas adicionais de tocar. Esta pesquisa abre caminho para experiências musicais virtuais melhores, abrindo portas tanto para intérpretes quanto para plateias.