Authorship：Lead author   Language：Japanese   Publishing type：Research paper (scientific journal)  

Dance video game is one of the typical popular games that has a wide range of fans. In order to make music video game enjoyable to many people, it is necessary to provide many lower-difficulty charts for the beginners. To make lower-difficulty charts, the easy rhythm without losing the point of the song should be covered. In dance video game, each song has multiple charts for varied difficulty levels. In this paper, we propose time-series deep learning model that learns the relation between the lower and higher difficulty charts for the same song. By inputting the higher-difficulty chart into the trained model, it estimates rhythms for lower-difficulty charts; our proposed method adapts the difficulty of the chart. Through the experiments for step placement task, the proposed method achieves an F-score of 0.693 which is about 1.8 times higher than the existing method. For step selection task, the value for the correlation coefficient between generated charts and handmade lowest-difficulty charts is 0.972 in 2-gram frequency; it was confirmed that the proposed method generated the lower-difficulty charts reflecting the characteristic of handmade lower-difficulty charts.

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Authorship：Lead author,　Corresponding author   Language：English   Publishing type：Research paper (scientific journal)   Publisher：Elsevier BV  

DOI： 10.1016/j.entcom.2025.100988

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Authorship：Lead author   Language：English   Publishing type：Research paper (international conference proceedings)   Publisher：Springer International Publishing  

DOI： 10.1007/978-3-319-99426-0_15

Scopus

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Event date： 2025.3

Language：Japanese   Presentation type：Symposium, workshop panel (nominated)  

Venue：eSPORTSアリーナKOBE三宮   Country/Region：Japan  

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Event date： 2025.1

Presentation type：Oral presentation (general)  

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Event date： 2024.9

Language：Japanese   Presentation type：Poster presentation  

Venue：関西大学千里山キャンパス   Country/Region：Japan  

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Event date： 2024.9

Presentation type：Oral presentation (general)  

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Event date： 2024.9

Presentation type：Oral presentation (general)  

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Event date： 2024.3

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

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Event date： 2023.12

Language：Japanese   Presentation type：Poster presentation  

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Event date： 2023.10

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

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Event date： 2023.8 - 2023.9

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

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Event date： 2023.6

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

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Event date： 2023.3

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

アニメの魅力の一つとして，声優による演技音声が挙げられる．一方で，演技音声の教育や評価のための客観的指標は確立しておらず，視聴者の認識や声優の演技指導に客観的な指標は導入されていない．本稿では，演技音声の客観的分析の端緒として，単語極性とコンテキストの組み合わせによる音響特徴量の差異を分析・考察する．様々なコンテキスト（e.g.，嬉しくて，疲れたように）を指定した極性を持つ単語（好き，ばか）についての演技音声データをウェブ上の音声共有サイトから収集した．収集した音声データからそれぞれ音響特徴量を抽出し，特徴ベクトルを構成した．この特徴ベクトルをもとに t-SNE 法によって音声データ集合を空間上に可視化すると共に，音声に対するコンテキスト認識実験を行った．その結果，演技音声において多くの話者が，単語のポジティブ/ネガティブとコンテキストのポジティブ/ネガティブの組み合わせに応じて，それぞれの組み合わせに応じた音響特徴の傾向が確認された．

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Event date： 2023.3

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

エンタテインメント分野における異言語コミュニケーションの機会として，e-sports の観戦コメントがある．e-sports の観戦コメントには，口語表現や専門用語，特殊なスラングが頻出する他，主語の欠損や文法的な誤りが含まれることから最新の技術を用いたとしても不自然な翻訳になってしまうことが多い．本稿では，e-sports の観戦コメントに対して情報補完を行うことでの翻訳精度の変化を分析・考察し，e-sports の観戦コメントに特徴的に見られる言語特性について議論する．日本語の e-sports 配信に投稿された日本語観戦コメントを収集し，英語に翻訳した後に日本語に再翻訳（i.e.，折り返し翻訳）を行った．原文と折り返し翻訳後の文章間の意味的類似度が低い文に対する考察を通して，1) 欠損した主語の補完，2) 単語の置換，3) 略語の元の単語への置換の 3 種類の情報補完ルールを設定した．情報補完ルールにゲームタイトルごとの知識（e.g.，固有のイベント名，理想的なプレイへの理解）を適用して利用することで，既存の機械翻訳の精度向上が期待できることを確認した．

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Event date： 2023.1

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

本稿では，音色に対する印象と物理特徴量の関係性（i.e. 音色感覚）の自己認識を明確化するためのアプローチを提案する．音源選択や音作りの過程で生まれる音色は編集過程で忘れやすく，音楽初学者にとって音色感覚を身につけることは難しい．これは，音色が時間的メディアであり，一過性の性質を持つことに起因する問題である．そこで，時間的なメディアである音データを物理特徴量に基づいて空間的に配置し，音色の持続的な認知を可能にすることで問題の解決を図る．提案手法では，物理特徴量として取得した MFCC を t-SNE 法によって次元圧縮して 2 次元空間に各音データを配置する．この可視化結果がユーザごとの音色感覚に適合するように t-SNE 法のメタパラメータを対話的に調整する．これにより，複数の音データの相対的な関係性を視覚的に確認可能になり，音色感覚の訓練ができると考えた．本稿では，個々の音色の定義が曖昧な音源としてエフェクターを用いたエレキギターの音データを対象とする．発話思考法に基づく実験を通して，提案手法の適用によりユーザの音色感覚が訓練されたかについて議論した．

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Event date： 2022.9

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：福知山公立大学   Country/Region：Japan  

ソーシャルメディア上には多くのイラストが能動的エンタテイメントとして投稿されており，様々な画風を分析する上での貴重なデータとして扱うことができる可能性がある．しかしながら，ソーシャルメディア上で投稿された画像は構造化されておらず，画像データベースとしてそのまま用いることはできない．本稿では，整理されていない画像集合を整理する作業を 2 つのゲームに分けることで，楽しく整理する手法を提案する．データセットを構築するための「検定ゲーム」と作成したデータセットにアノテーションを加えるための「パーティゲーム」の 2 つに分けた．整理されていない画像集合とし#ghibliredrawのタグを用いた描き変えイラスト画像を対象とした．

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Event date： 2019.9

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：九州大学大橋キャンパス  

ダンスゲーム譜面は，操作を要求される頻度，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，ダンスゲーム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．この特性を客観的かつ多次元で表現する特徴量を提案する．提案した特徴量に基づいて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．

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Event date： 2017.12

Language：Japanese   Presentation type：Oral presentation (general)  

Venue：グランフロント大阪   Country/Region：Japan  

幅広いユーザがダンスゲームを楽しめる環境を用意するためには，初級者用の低難易度の譜面を充実させることが必要となる．本稿では，ダンスゲームには同じ曲に対して難易度が異なる複数の譜面が存在することに着目し，難易度が高い譜面とそこから得られる音楽的特徴を入力，難易度が低い譜面を出力とする時系列深層学習モデルを構築した．提案手法によって，低難易度のダンス譜面において指示符を配置すべき発音タイミングの推定モデルを構築することで，難易度の自動調整を実現した．時刻決定タスクと向き決定タスクのそれぞれに対して行った性能評価の結果，提案手法は，人手で作成された低難易度のダンス譜面の特性を捉えた譜面を自動生成可能であることを確認した．

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Award type：Award from Japanese society, conference, symposium, etc.  Country/Region：Japan

ダンスゲーム譜面は，プレイヤが行うべき入力デバイスの操作を指示するものである．操作に用いる体の部位や，操作時の姿勢は指定されておらず，あるゲーム譜面に対して行うプレイヤの身体動作は一意に定まらない． 本稿では，隠れマルコフモデルを用い，入力ゲーム譜面に対してプレイヤ動作を推定する手法を提案する．プレイヤのゲーム習熟度や動作の好みを表現するパラメータを導入し，1つの譜面に対して異なる動作を推定する複数のエージェントを生成した．

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Award type：Award from Japanese society, conference, symposium, etc.  Country/Region：Japan

シンポジウム開催期間中に，チャットツールSlackを用いて積極的に議論に参加した点が評価され，Best Moriagestを受賞した．

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