ダンスゲーム譜面は,リズム構成の複雑さなど複数の要素によって特徴づけられる.これらの要素によって,譜面の難しさおよび面白さに影響する特性が形成される.この特性を客観的に表現する特徴量を提案する.特徴量に基づいてk-means法によるクラスタリングを実施し,特性が類似した譜面のクラスタを得る.クラスタ毎に楽曲と譜面の関係を深層学習させることによって,クラスタの特性を備えた譜面の自動生成が可能となり,多様な面白さに対応した特徴的な譜面の提供を実現した.本動画は,自動生成結果のデモを,提案手法の概要と共に示す.
Multiple factors may characterize the charts on dance games. Those factors affect the difficulty level and fun of the charts. This paper designs objective features concerning such factors. As conducting the clustering with the features, the characteristically similar charts structure the clusters. The relationships between songs and charts are learned for each cluster by the neural network. It was confirmed that our approach realized to generate the charts with the characteristics corresponding to the learning cluster. The characteristic charts for each of diverse “fun” could be provided. This video shows the outline of our method and examples of the outputs.