【摘 要】
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本文介绍了一种根据音乐情感和内容创作舞蹈动作的方法。该方法的主要贡献在于使用机器学习方法根据样例数据库构建动作与音乐之间的映射关系。为了获得动作与音乐之间的映射
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本文介绍了一种根据音乐情感和内容创作舞蹈动作的方法。该方法的主要贡献在于使用机器学习方法根据样例数据库构建动作与音乐之间的映射关系。为了获得动作与音乐之间的映射关系,我们对样例数据进行训练,得到一个动作一音乐匹配程度的评价函数。为了合成与输入音乐最匹配的舞蹈动作序列,我们引入了基于约束的动态规划过程。该过程同时考虑动作-音乐之间的匹配程度以及结果动作序列的平滑程度。为了评估该方法的有效性,我们量化的比较了该方法与其他方法合成动作之间的不同,并与现实中专业舞者的表演进行了比较。另外还执行了中等规模的用户研究以探索该方法是否显著优于其他方法。用户研究结果表明本方法具有显著的优势。
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