Sound and movement are closely coupled, particularly in dance. Certain audio features have been found to affect the way we move to music. Is this relationship between sound and movement something which can be modelled using machine learning? This work presents initial experiments wherein high-level audio features calculated from a set of music pieces are included in a movement generation model trained on motion capture recordings of improvised dance. Our results indicate that the model learns to generate realistic dance movements which vary depending on the audio features.


翻译:声音和运动是紧密结合的, 特别是在舞蹈中。 某些音频特征已经发现会影响我们向音乐移动的方式。 声音和运动之间的关系是可以通过机器学习来模拟的吗? 这项工作是初步实验, 从一组音乐作品中计算出来的高级音频特征包含在运动生成模型中, 通过运动捕捉即兴舞蹈的录音。 我们的结果表明, 模型学会产生现实的舞蹈运动, 视音频特征的不同而有所不同 。

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ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
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